1.4.查看kafka找那个特定主题的详细信息1.5.修改主题的分区数(只能从小往大改)1.6.删除主题二、操作消息命令2.1.生产者向指定主题发送消息2.2.消费者监听指定消息(消费者每次启动都从主题中最开始的消息开始监听)2.3.消费者监听指定主题的消息(消费者每次启动都从最新的消息开始监听)三、消费者组操作命令3.1.创建一下消费者监听消息，并将该消费者放在名为testgroup消费者组下3
# 如何实现Java接收Kafka消息
## 整体流程
以下是实现Java接收Kafka消息的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Kafka消费者实例 |
| 2 | 订阅Kafka主题 |
| 3 | 接收Kafka消息 |
## 具体操作步骤及代码
### 步骤1：创建Kafka消费者实例
```java
// 设置Kafka服务器地
主要基于下面博文进行学习与验证一文看懂kafka消息格式演变概述Kafka根据topic（主题）对消息进行分类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic，每个topic将被分为多个partition（分区）。每个partition在存储层面是追加log（日志）文件，任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），of
三 kafka接收消费消息本节教程在window下演示，如果是在linux上学习的同学，可以将命令的前缀进行替换即可，比如 window 下的 命令前缀 bin\windows\kafka-topics.bat ，则linux下的命令前缀为 bin\kafka-topics.sh;3.1 创建topickafka生产消息使用producer生产者，其核心组件服务器为broker, 消费消息使用co
1.1 消费流程1.消息有生产者发布到kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种，推送模型（push）和拉取模型（pull）。1.1 基于推送模型（push）的消息系统，有消息代理记录消费者的消费状态。消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息已经消费，但这种方式无法很好地保证消费被处理。如果要保证消息被处理，消息代理发送完消息后，要设置状态为“已发
前言kafka作为一个MQ，我们将kafka分为服务端和客户端来讲解。服务端指kafka服务，即接收并存储消息的服务。客户端指我们在自己项目里调用kafka提供的JAVA API实现消息生产者和消费者的功能。本文我们介绍kafka服务端的工作机制和原理，只有了解和熟悉了kafka服务端的原理，才可以更好的在客户端实现生产者和消费者的功能。一、消息主题与分区的概念&&偏移量概念消息:
kafka经过多个版本的演变，消息格式也在不断的变化改进，本文讨论kafka使用过的各种消息格式，有些格式在最新的版本中已经不用，但我们可以从中学习一些设计思想一、消息格式介绍各版本消息格式及版本变更特性1、V0： Kafka 0.10.0 之前的版本，属性说明：LOG_OVERHEAD : offset + message_size 合在一起，表示 日志头部， 固定为 12 B.MESSAGE
启动：bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties创建topic： kafka版本 < 2.2：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --
一、kafka Producer生产者结构 二、生产者发送消息流程2.1 消息发送模式Kafka发送消息主要有三种模式：发后即忘（fire-and-forget），同步(sync)及异步(Async)2.1.1 发后即忘忽略send方法的返回值，不做任何处理。大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者会自动重试，但有时会丢失消息。package com.msb.producer;
在之前的基础上，基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用。这里思考一下：Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢？为什么呢？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费1、消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（
在监控binlog日志中，会有ts字段表示一个事务提交的时间戳，如果用这个时间戳处理数据，会出现同一个单号时间戳相同的情况。于是考虑用kafka每条消息的时间戳来进行数据处理。 在消息中增加一个时间戳字段和时间戳类型，目前支持的时间戳类型有两种：CreateTime和LogAppendTime，前者表示Producer创建这条消息的时间；后者表示broker接收到这条消息的时间（严格的讲
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2023-08-26 23:52:58
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1.基于Receiver（接收器）的方式:使用Receiver来接收Kafka中的数据。Receiver是一个基于Kafka高级消费者API实现的，对于所有接收器来说,这些接收器都是通过Receiver来接收Kafka中的数据并保存数据到 Spark的executor中,之后通过SparkStreaming启动Job来处理这些数据。 然而在默认的配置下,这种方式在某些异常情况下回出现数据丢失情况,
看了上一篇文章的同学，肯定都知道了Kafka是如何高效地写入消息的，那么问题来了，它又是如何高效地发送消息给消费者的呢？ 答案是零拷贝技术。零拷贝技术没错，熟悉java的同学应该都知道Netty也是采用了零拷贝技术吧，Kafka和它是类似的。零拷贝，从字面意思理解就是数据不需要来回的拷贝，大大提升了系统的性能。那么什么是不需要的拷贝呢？如果Kafka很简单的从磁盘读数据发送给下游的消费者，那么大概
（一）生产者的原理当有数据要从生产者发往消费者的时候，在kafka底层有这样一套流程。首先生产者调用send方法发送消息后，会先经过一层拦截器，接着进入序列化器。序列化器主要用于对消息的Key和Value进行序列化。接着进入分区器选择消息的分区。上面这几步完成之后，消息会进入到一个名为RecordAccumulator的缓冲队列，这个队列默认32M。当满足以下两个条件的任意一个之后，消息由send
Kafka中的消息是否会丢失要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费。Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：0---表示不进行消息接收是否成功的确认；1---表示当Leader接收成功时确认
Flink1.14学习测试:接收kafka消息将结构化数据通过JDBC保存到数据库中准备事项关键依赖的版本Flink : 1.14.4Scala:2.12.10Java : 1.8参考资料 Flink相关依赖查看官方文档后依赖即可。Flink1.14官方中文文档 : https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/其他文
DirectKafkaInputDStream 只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个 API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）:KafkaUtils#createDirectStream及KafkaUtils#cr
Kafka Producer 发消息流程 与机制消息发送流程我们可以使用Kafka提供的Producer类，来快速进行消息发送，发送demo代码如下：public class MyProducer {
// 服务器连接地址
private static final String BOOTSTRAP_SERVERS ="worker1:9092,worker2:9092,worker3:9
一 kafka发送消息流程1.1 发送流程原理kafka在发送消息的过程中，主要涉及两个线程main 线程和 Sender 线程。在 main 线程 中创建了一个双端队列 RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator。 Sender
线程不断从
RecordAccumulator
中拉取消息发送到
Kafka Broke
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2023-09-24 20:18:58
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问题描述：通过链路追踪trace发现，对kafka消息的异步处理出现耗时很大的情况，最大可达几秒，耗时主要在消息发出后到消息读出前，消息时延与应用无关。通过进一步打点测试，从消息发出到消费者读到消息的耗时p99很大，而p50以下则很小，只有几ms。问题定位：Kafka消息从生产者写入到消费者读出经过kafkaProxy、kafka两个组件，通过逐步深入、排除各种因素，最终定位问题。一、 初步解决1
