文章目录一 关于 Topic 和 PartitionTopicPartitionTopic&Partition 的存储二 关于消息分发kafka 消息分发策略消息默认的分发机制消费端如何消费指定的分区三 消息的消费原理分区分配策略Range strategy（范围分区）RoundRobin strategy（轮询分区）什么时候会触发分区分配策略呢？谁来执行Rebalance 以及管理 c
最近一直在关注阿里的一个开源项目：OpenMessagingOpenMessaging, which includes the establishment of industry guidelines and messaging, streaming specifications to provide a common framework for finance, e-commerce, IoT
前情回顾前文我们完成了日志采集系统的日志文件监控，配置文件热更新，协程异常检测和保活机制。本节目标本节加入kafka消息队列，kafka前文也介绍过了，可以对消息进行排队，解耦合和流量控制的作用，为什么一定要用kafka呢？主要原因就是在日志高并发读取后，如果直接将消息发给前端或者写入数据库，会造成崩溃或者卡死。kafka可以对消息进行排队和减轻压力，这样无论以后将这些消息录入数据库也好，传给前端
我们知道storm的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用kafka作为消息队列是非常合适的选择，kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流，从而和storm比较完善的结合，
首先加入引用go get github.com/Shopify/sarama@latest 消费者，Sarama客户提供了AsyncProducer和SyncProdcer两种类型的生产者，这里以SyncProducer为例package main
import (
"fmt"
"github.com/Shopify/sarama"
)
func main() {
config := s
原创
2024-05-15 09:16:11
81阅读
Kafka的消费者consumer是通过遍历KafkaStream的迭代器ConsumerIterator来消费消息的，其数据来源是分配给给KafkaStream的阻塞消息队列BlockingQueue，而BlockingQueue中的消息数据来自于针对每个Broker Server的FetchThread线程。FetchThread线程会将Broker Server上的部分partition数据
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2024-03-18 11:33:43
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Producer是Kakfa模型中生产者组件，也就是Kafka架构中数据的生产来源，虽然其整体是比较简单的组件，但依然有很多细节需要细品一番。比如Kafka的Producer实现原理是什么，怎么发送的消息？IO通讯模型是什么？在实际工作中，怎么调优来实现高效性？简单的生产者程序：一、客户端初始化 KafkaProducernew KafkaProducer() 是Produc
# 如何解决 "failed to start sarama producer:kafka" 问题
## 简介
在使用Kafka的时候，有时候会遇到 "failed to start sarama producer:kafka" 这样的错误信息。这个错误一般是由于Kafka Producer连接失败导致的。在本文中，我会向你展示如何解决这个问题。
## 解决流程
首先，让我们来看一下整个解
原创
2024-05-17 13:42:20
138阅读
应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2023-11-11 07:28:09
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1 背景近期在学习《深入理解Kafka核心设计与实践原理》这本书。接下来希望将每次学习的收获与心得记录成文，也希望可以帮助到同样初入门的人。2 思维导图先分享一下我在学习Kafka的基本知识之后整理的思维导图。3 Kakfa介绍3.1 三大角色Kafka主要用于扮演三种角色，消息系统、存储系统、流式处理平台。3.1.1 消息系统Kafka被用于最多的是消息系统，Kafka和传统的消息系统都具备了系
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2024-03-07 12:58:19
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社区首页(帖子列表)可以按照最新，最热门的程度进行排序点击[我要发布按钮，可以发布一个帖子]，为了防止发布不健康的帖子，敏感词过滤，把非法的词语隐藏掉。如果未登录，则不能发布帖子，而且也不能查看消息，查看个人主页，账号设置等等。权限控制(动态地显示权限和功能)当点击一个帖子的时候，就可以进入帖子的详情页面，可以看到帖子的详细信息，还可以看到回帖的内容。在登录的情况下，可以给帖子点赞，也可以给帖子进
# 如何实现 Python 读取 Kafka 消息
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Kafka 消费者 |
| 2 | 订阅 Kafka 主题 |
| 3 | 读取消息 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：创建 Kafka 消费者
首先，我们需要创建一个 Kafka 消费者对象，代
原创
2024-07-08 05:16:53
53阅读
在对消息进行存储和缓存时，Kafka依赖于文件系统。（Page Cache） 线性读取和写入是所有使用模式中最具可预计性的一种方式，因而操作系统采用预读（read-ahead）和后写（write-behind）技术对磁盘读写进行探测并优化后效果也不错。预读就是提前将一个比较大的磁盘块中内容读入内存，后写是将一些较小的逻辑写入操作合并起来组成比较大的物理写入操作。 使用文件系统并
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2024-05-07 22:09:49
19阅读
Kafka通过主题(topic)将消息归类，各个主题相互独立，每个主题包含一个或多个分区(partition)，分区数量可以动态修改，Kafka保证消息在一个分区中是有序的，分区中的每个消息都有一个唯一的偏移量(offset)。一个分区同时可以包含多个分区副本：一个leader副本和一或多个follower副本，只有leader副本负责消息的接收和发送，其余副本负责与leader副本保持同步，从而
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2024-03-26 17:34:50
39阅读
Kafka消息在服务端存储与读取
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2021-08-11 10:26:18
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消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。在 Kafka 的设计思想中，消息的存储文件被称作日志，我们 Java 后端绝大部分人谈到日志，一般会联想到项目通过 log4j 等日志框架输出的信息，
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2024-04-02 07:22:24
93阅读
Kafka概述是一个分布式的基于发布订阅模式的消息队列2.Kafka几个角色Broker： 每一个kafka进程实例Topic：用来对消息进行分类Partition： 分区，用于对某个topic做发送的负载均衡Leader：生产者和消费者对某一个topic实际发送和消费的来源Follower：对某一个topic做冗余备份Producer：消息生产者Consumer：消息消费者Topic-》分区-》
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2024-03-12 17:53:13
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Apache Kafka, 分布式消息系统， 非常流行。Spring是非常流行的Java快速开发框架。将两者无缝平滑结合起来可以快速实现很多功能。本文件简要介绍Spring Kafka，如何使用 KafkaTemplate发送消息到kafka的broker上， 如何使用“listener container“接收Kafka消息。1，Spring Kafka的组成 这一节我们首先介绍Spring
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2023-12-15 05:55:30
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有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到hadoop上，再在hadoop上进行离线较慢的mapreduce计算，这是我后面要进行的项目。项目准备环境（1）zookeeper： （2）spark （3）kafka （4）mysq
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2024-07-26 11:46:23
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通过本篇的讲解，能够了解kafka的基本体系结构、了解生产者如何生产消息、消费者如何消费消息 同时对于分布式事务的场景来保证数据的最终一致性(PS:这也是当初研究学习kafka的动机，公司消息中间件全用kafka，哎.)kafka的基本体系结构 一个完整的kafka消息中间件应该包含如下几个节点：生产者：生产消息的节点消费者：消费消息的节点broker：接收生产者发送消息存储的节点zookeepe
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2023-12-27 07:54:52
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