前言近日项目组开始统计开发的提交信息，本文依据本地仓库，使用Git log 进行统计数据，然后记录实现过程。几乎每步都有注释，希望能够帮助到各位QA及经理。欢迎加微信探讨wx06114296找到代码库，获取最新的提交信息，本质就是bash 命令中的git fetch，用python程序来执行。将目录指针切换到代码目录，再git fetch即可。参考代码的git_fetch方法在python中使用g
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2023-12-27 21:36:39
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项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台本文主要是讲解 针对Topic生产/消费 的限流配置; 如果不需要设置限流 则可忽略;申请配额(限流)不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制 默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:
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2024-01-21 00:34:05
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zookeeper和kafka安装在同3台机器上，组成一个集群，对外提供服务因为种种原因，需要将kafka和zookeeper 做整体迁移首先 申请3台机器部署好zookeeper服务，加到原来的集群中，方法见上篇Zookeeper迁移(扩容/缩容)将kafka也加入到现有的集群中，将数据迁移到新的broker中将老的3台zookeeper 和kafka下线，发现kafka的就无法消费数据，log
原创
2019-06-11 20:43:54
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1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
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2023-10-09 07:36:10
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# Python 消费 Kafka 消息指南
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于实时数据处理。Python 作为一种流行的编程语言，能够与 Kafka 进行无缝集成。本文将帮助你学习如何使用 Python 消费 Kafka 消息。
## 流程概述
下面是从设置环境到消费 Kafka 消息的整体流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 备注
# 使用Python消费Kafka消息
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于处理高吞吐量的数据流。它广泛用于实时数据处理、日志收集和流式数据处理。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种方式来与Kafka进行交互。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python消费Kafka消息，并附上相应的代码示例。
## 什么是Kafka？
Kafka是一个开源的流媒体平台，可以用于
一.背景与问题 之前使用kafka-python库进行消费数据处理业务逻辑，但是没有深入里面的一些细节，导致会遇到一些坑。正常普通我们常见的一个消费者代码:(假设topic的分区数是20个)from kafka import KafkaConsumer
bootstrap_servers = ['localhost:9092']
group_id = 'py
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2023-09-21 11:32:31
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kafka消费太慢 首先加多个patiction,多个消费组 拉去多个，多个消费者消费后续还是不行 以为是线程池被用完了，就单独起一个线程还是不行！！！后续就用jstack看线程状态 jstack pid > stack.txt dump线程状态 WAITING (parking) bstractQueuedSy
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2023-09-02 22:05:12
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前言：kafka是个高吞吐的消息中间件，有着削峰填谷的作用。最近在生产中，发现消费速度跟不上生产速度，很是好奇，kafka不是号称高吞吐吗？难道是kafka吐的太慢了？后来查了很多资料，总算弄清了点头绪。不是kafka的锅，是自己的消费者消费能力不行导致。生产者一般不会有啥问题，因为是写进kafka，数据如果要处理的话，处理中的数据和kafka还没关系，等数据处理完要最终写入kafka了的时候，这
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2023-08-08 02:16:19
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一：自动提交//开启offset自动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");缺点：先提交offset后消费，提交完offset后没有消费就挂机后，可能造成丢失数据二：手动提交 手动提交 offset
的
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2023-09-26 19:02:27
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大家好，今天为大家分享一个非常实用的 Python 库 - aiokafkaGithub地址：https://github.com/aio-libs/aiokafkaaiokafka是一个用于与Apache Kafka消息队列进行异步交互的Python库，基于asyncio框架实现了高效的异步IO操作。本文将介绍如何安装aiokafka库、其特性、基本功能、高级功能、实际应用场景，并对其进行总结和
kafka版本0.9.0.0，消费者相关的配置， kafka消费者配置
名称默认值类型重要性描述metric.reporters""list低度量报告的类列表，通过实现MetricReporter接口，允许插入新度量标准类。JmxReporter包含注册JVM统计。metadata.max.age.ms300000longlow刷新元数据的时间间隔，单位毫秒。即使没有发现任何分区的 lea
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2023-08-27 22:06:11
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问题描述：kafka的某些topic在消费完毕后一段时间，重启唯一消费者，offset会重置为最小offset重新消费，一直导致kafka消费的重复消费问题。问题产生原因：是offset信息过期导致的。我一直以为消费者保持在线，最新位移信息是不会过期的。但即使消费者在线，位移信息也会如约过期。配置的数据保留时间log.retention.hours=168小时比位移保留时间offsets.rete
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2023-07-04 23:15:23
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@目录文章目的和缘由所谓单消息体非批量消费各种类说明和具体实现方式推荐最简单的consumer分析和目的实现和说明变体和说明简化变化文章目的和缘由在实际工作中，笔者使用了kafka，业务场景并不算太复杂，结合网络上一些帖子（绝大部分是互相重复的），简单快速的实现了。然而，在后续的观察中，发现里面有一些不大不小的坑，于是又白嫖了一堆帖子（依旧是各种相互重复）进行了修复，经过一段较长时间的观察和测试，
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2024-06-17 14:26:16
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通过python操作kafka kafka特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量[2] ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万[2] 的消息支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息支持Hadoop并行数据加载 术语：BrokerKafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerT
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2023-09-23 01:58:55
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在工作中，使用uwsgi部署项目，其中uwsgi设置为多进程，并且python中使用了kafka-python模块作为生产者不断产生数据，但上线不久后几乎所有的生产者消息都报：KafkaTimeoutError这个错误，并且在kafka服务器中并没有发现收到任何消息。于是看了看kafka-python源码，发现在执行send方法后，消息并没有立即发送，而是放到本地的缓存中，在生成KafkaProd
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2023-09-24 14:42:08
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做性能测试时，kafka消息队列比较长，让程序自己消费完毕需要等待很长时间。就需要快速清理kafka队列 清理方式把 这kafak manager + zookeeper + kafka 这些应用情况，复制成一个备份文件夹。当需要清理时，把在使用的kafka +zookeeper 文件夹删除，在从备
原创
2021-07-30 10:17:49
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作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。本文，以及接下来的几篇针对 Kafka 的文章，我们面向的对象都是爬虫工程师或者仅仅需要使用 Kafka 的读者。关于 Kafka 更深
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2024-07-04 15:46:09
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Kafka 中有这样一个概念消费者组，所有我们去订阅 topic 和 topic 交互的一些操作我们都是通过消费者组去交互的。在 consumer 端设置了消费者的名字之后，该客户端可以对多个 topic 进行订阅。我们也可以通过 group-id 来识别是谁在消费消息，或者在消费哪些组的消息。发挥 consumer 最大的效果就是和 broker 的 topic 下的 partitions 数相
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2024-05-29 06:28:03
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