在 RocketMQ 5.0 中，更加强调了客户端类型的概念，尤其是消费者类型。为了满足多样的 RocketMQ 中一共有三种不同的消费者类型，分别是 PushConsumer、SimpleConsumer 和 PullConsumer。不同的消费者类型对应着不同的业务场景。
作者：凌楚在 RocketMQ 5.0 中，更加强调了客户端类型的概念，尤其是
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2024-09-28 12:30:12
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一、消费者（一）消费者类型消费者可以分为两种类型：DefaultMQPushConsumer：由操作系统控制读取操作，收到消息后自动调用传入的处理方法来处理；DefaultMQPullConsumer：读取操作中的大部分功能需要用户自主控制。（二）DefaultMQPushConsumer 使用解释使用DefaultMQPushConsumer主要设置好各种参数和传入处理消息的函数即可，主要参数有
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2024-04-01 14:36:59
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目录一、概述二、集群消费三、广播消费一、概述RocketMQ主要提供了两种消费模式：集群消费以及广播消费。我们只需要在定义消费者的时候通过setMessageModel(MessageModel.XXX)方法就可以指定是集群还是广播式消费，默认是集群消费模式，即每个Consumer Group中的Consumer均摊所有的消息。下面我们通过简单的示例演示一下。二、集群消费一个 Consumer G
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2024-03-21 10:23:07
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Kafaka面向数据流的生成转换消费的流处理平台 Kafaka基本概念Producer：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息的进程/代码/服务Consumer：消息和数据的消费者，订阅数据Topic并且处理其发布消息的进程/代码/服务 Consumer Group：逻辑概念，对于同一个topic，会广播给不同的group，一个group中，只有一个sonsu
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2024-04-19 17:44:31
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生产者每次调用poll()方法时，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息，如果消费者一致处于运行状态，那么分区消息
原创
2022-01-13 14:27:56
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# Java Kafka 消费者手动提交 Offset 的实现指南
## 引言
在 Kafka 中，消费者在处理消息后需要提交 Offset，以便 Kafka 知道哪些消息已经被处理。当使用手动提交 Offset 的方式时，开发者可以更精细地控制何时提交 Offset，以实现重试机制等。在本文中，我们将讨论如何在 Java 中实现 Kafka 消费者的手动提交 Offset。
## 流程概述
本项目使用当前(2018年7月)最新的官方正式版本实践,SpringBoot 2.0.3+dubbo-spring-boot-starter 0.2.0(即dubbo2.6.2)+zookeeper集群文章主要参考了Dubbo在Apache的项目主页的文档,还有Dubbo Spring Boot 工程在github的说明和例子文章写得较繁琐,重点在后半部分项目GitHub地址：https://gi
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2024-10-10 11:13:16
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目录消费者手动确认使用死信交换器消费者中的注意事项QOS预取保证消息不能重复消费失败重试机制 消费者手动确认一般情况下我们是不会使用消费者的自动确认模式的，通常我们会手动确认消息是否消费。 我们使用channel.basicAck或者channel.basicNack 来进行消息的确认代码示例public void consumerDirect(){
Connection con
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2024-06-26 09:51:26
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写在前面：各位看到此博客的小伙伴，如有不对的地方请及时通过私信我或者评论此博客的方式指出，以免误人子弟。多谢！由于Kafka的写性能非常高，因此肯定会碰到Kafka消息队列拥堵的情况。遇到这种情况，我们可以通过并发消费、批量消费的方法进行解决。之前配置生产者我没有在yml文件中直接配置，而是新建了一个配置类，在配置类中配置生产者，这样确实有点麻烦了，所以消费者就直接在yml进行配置了。先看下批量消
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2023-08-04 19:46:57
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在上一篇 Kafka基础及java客户端使用Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，
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2024-03-01 15:34:09
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Producer消息生产者，负责生产消息，一般由业务系统负责生产消息。一个消息生产者会把业务应用系统里产生的消息发送到Broker 服务器。RocketMQ 提供多种发送方式，同步发送、异步发送、顺序发送、单向发送。同步和异步方式均需要 Broker 返回确认信息，单向发送不需要。Consumer负责消费消息，一般是后台系统负责异步消费。一个消息
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2024-04-17 05:34:11
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消息重试首先明确之前说过的，消息重试只针对集群消费模式，广播消费没有消息重试的特性，消费失败之后，只会继续消费下一条消息。这也是为什么我们一再强调，推荐大家使用集群消费模式，其消息重试的特性能给开发者带来极大的方便。那么什么是消息重试呢？简单来说，就是当消费者消费消息失败后，broker 会重新投递该消息，直到消费成功。在 RocketMQ 中，当消费者使用集群消费模式时，
引言大家在使用RabbitMQ的过程中一定考虑过一个问题，生产者生产的消息是否成功发送到了MQ服务器？消费者消费到消息并处理业务逻辑如何告诉服务器消费成功了，如果业务逻辑处理失败了想把消息放回服务器又该怎么办呢？今天这篇文章会带着你一一解决这些问题！一、生产与消费确认模式确认模式分别为生产者发送消息是否得到保证，消费者消费消息之后如何进行回应，即无论生产消息或者消费消息我们都希望可以得到一个具体的
目录1、消息存储消息存储结构刷盘机制 1、同步刷盘2、异步刷盘2、高可用性机制1、消息消费高可用2、消息发送高可用3、消息主从复制1、同步复制2、异步复制3、负载均衡1、Producer负载均衡2、Consumer负载均衡1、集群模式2、广播模式4、消息重试1、顺序消息的重试2、无序消息的重试3、配置方式5、死信队列特性6、消费幂等处理方式1、消息存储消息生成者发送消息MQ收到消息，将消
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2024-07-12 05:13:13
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一：简介 1.默认规则：一个分区只有一个消费者来消费； 2.消费组再分区：消费组发生； 3.消费进度：消费者保存，提交到分区，以消费组为单位，一般在ZK或者内部主题中(consumer_offset)；根据不同的提交，也分“Once more”、“once least”； 4.ZK中记录了Kafk
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2024-02-19 13:02:25
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SpringCloudAlibaba随笔目录一、SpringCloudAlibaba项目之父工程搭建二、SpringCloudAlibaba项目之Nacos搭建及服务注册三、SpringCloudAlibaba项目之生产者与消费者四、SpringCloudAlibaba项目之Ribbon负载均衡五、SpringCloudAlibaba项目之OpenFeign远程调用六、SpringCloudAli
ActiveMQ简介ActiveMQ介绍MQ是消息中间件，是一种在分布式系统中应用程序借以传递消息的媒介，常用的有ActiveMQ，RabbitMQ，kafka。ActiveMQ是Apache下的开源项目，完全支持JMS1.1和J2EE1.4规范的JMS Provider实现。 特点： 1、支持多种语言编写客户端 2、对spring的支持，很容易和spring整合 3、支持多种传输协议：TCP,S
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2024-10-11 19:33:45
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1、Kafka的消费者提交方式
1）、自动提交，这种方式让消费者来管理位移，应用本身不需要显式操作。当我们将enable.auto.commit设置为true，那么消费者会在poll方法调用后每隔五秒（由auto.commit.interval.ms指定）提交一次位移。和很多其他操作一样，自动提交也是由poll方法来驱动的，在调用poll方法的时候，消费者判断是否到达提交时间，如果是则提交上一
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2021-01-09 16:51:00
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1、Kafka的消费者提交方式 1）、自动提交，这种方式让消费者来管理位移，应用本身不需要显式操作。当我们将enable.auto.commit设置为true，那么消费者会在poll方法调用后每隔五秒（由auto.commit.interval.ms指定）提交一次位移。和很多其他操作一样，自动提交也是由poll方法来驱动的，在调用poll方法的时候，消费者判断是否到达提交时间，如果是则提交上一次poll返回的最大位移。需要注意的是，这种方式可能会导致消息重复消费，假如，某个消费者poll消息后，应用正
原创
2021-06-04 14:49:51
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# Kafka消费者手动提交偏移量
Kafka是一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于实时数据流处理和大数据处理场景。Kafka的消费者可以通过手动提交偏移量的方式来控制消费进度，确保消费者不会重复消费消息或者丢失消息。本文将介绍如何使用Java编写Kafka消费者，并手动提交偏移量。
## Kafka消费者简介
Kafka的消费者是用于从Kafka集群中读取消息的客户端。消费者可以
原创
2023-08-15 08:27:13
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