# Java 订阅 Kafka Topic 信息
Apache Kafka 是一个流行的分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用程序。Java 是 Kafka 支持的主要编程语言之一。在本文中，我们将探讨如何使用 Java 订阅 Kafka 的 topic 信息。
## Kafka 基本概念
在深入了解 Java 订阅 Kafka topic 之前，我们需要了解一些基本概念：
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原创
2024-07-15 12:56:33
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ConcurrentModificationException：KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是，KafkaConsumer不是线程安全的，所以我们不能直接在没有同步保护的机制下直接启用另一个线程调用consumer的任何方法(除了wakeup)。因此，实现这个需求有两种途径：使用重量级的
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2023-12-13 23:03:06
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Apache Kafka包含新的Java客户端，这些新的的客户端将取代现存的Scala客户端，但是为了兼容性，它们仍将存在一段时间。可以通过一些单独的jar包调用这些客户端，这些包的依赖性都比较小，同时老的Scala客户端仍会存在。一、Producer API 我们鼓励所有新开发都使用新的java版本producer。这个客户端是经过生产环境测试的，并且一般情
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2023-09-24 20:38:34
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文章目录1、kafka当中的producer说明2、kafka当中的topic说明3、kafka当中的partition说明4、kafka当中partition的副本数说明5、kafka当中的segment说明6、kafka当中的partition的offset7、kafka分区与消费组的关系8、kafka当中的consumer 1、kafka当中的producer说明producer主要是用于
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2024-02-21 14:38:53
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最近想学习kafka这个消息队列，于是想着先阅读官网的介绍以及入门实例，奈何英文太差，只能自己一边翻译一遍学习了，希望大家勿怪！简介：Kafka 是一个分布式流平台，实际上这到底以为这什么呢？ 我们可以想到的分布式流平台需要具备的三个能力是：1.它可以让你向流中发布和订阅记录，在这方面，kafka和消息队列、企业消息系统很相似。2.它可以让你以容错的方式存储记录流。3.它可以允许在记录发
写在最前面，先简单讲解一些kafka的概念：一、概念1.1 kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Brokerkafka集群包含一个或者多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个b
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2024-05-15 14:24:10
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文章目录Apache Kafka各组件概念总结Producer（生产者）Topic（主题）Partition（分区）Partition的副本数SegmentPartition的offsetkafka分区与消费组的关系ConsumerKafka工作流程图topic结构图至少看两遍那个视频的总结再来一遍，这14个都要背（1个1分）： Apache Kafka各组件概念总结开始之前先看两个架构图：下面
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2024-03-16 13:08:14
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Broker每一个kafka的服务都是一个Broker，一个集群由多个Broker组成。Broker与topic的副本的关系是一个Broker可能存在多个topic的副本，一个topic的副本可能存在于多个Broker上。如下图：Topic-0通过--replication-factor参数创建了4个副本保存在4个Broker上，Topic-1通过--replication-factor参数创建了
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2023-10-19 16:35:52
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Topic消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。生产者（Producer）向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。消费者（Consumer）从T
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2023-10-14 09:25:50
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背景介绍发布订阅模式点对点传递模式该模式即使有多个消费者同时消费数据，也能保证数据处理的顺序。发布者将消息投递到Topic中，数据在持久化在Topic中，只有订阅了相应Topic的消费者才可以消费这个消息，一个Topic可以允许多个消费者订阅，一个消费者可以订阅多个Topic，所以Topic可以被所有订阅者消费，而被消费掉后不会立即删除，会保留历史消息。kafka用的就是发布订阅模式：kafka就
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2023-11-28 09:41:42
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一.概述
1.1 概述
Kafka是一个分布式的消息订阅系统，消息被持久化到一个topic中，topic是按照“主题名-分区”存储的，一个topic可以分为多个partition，在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset），记录消息的消息位置。
作用就是：应用解耦，异步传输，消息通信、并行。M
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2024-03-18 00:02:00
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一、kafka的消费模式Kafka的消费模式主要有两种：一种是一对一的消费，也即点对点的通信，即一个发送一个接收。第二种为一对多(发布/订阅模式)的消费，即一个消息发送到消息队列，消费者根据消息队列的订阅拉取信息消费。发布/订阅模式：即利用Topic存储消息，消息生产者将消息发布到Topic中，同时有多个消费者订阅此topic，消费者可以从中消费消息，注意发布到Topic中的消息会被多个消费者消费
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2023-11-30 06:05:48
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apache kafka 如今，可扩展的发布/订阅消息传递实际上是Apache Kafka的同义词。 无论您要添加Apache Storm或Apache Spark之类的东西进行处理还是使用Apache Kafka本身提供的处理工具，Apache Kafka始终是分布式流应用程序的坚如磐石，开源，首选。 但是，卡夫卡并不是镇上唯一的游戏。 由Yahoo开发，现在是Apache Software
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2024-06-25 17:15:36
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缘起有时当新增一个topic时，我们需要流处理任务能够动态感知新增的topic，这样我们可以有以下好处：（1）当新增topic时，我们不需要重启流数据处理任务。（2）可以对kafka中的数据进行分组，具有相同处理逻辑的数据放到具有相同模式（正则表达式）的topic中。这样，我们在处理时，就可以按组来编写处理任务的逻辑。spark对kafka动态感知的支持spark-3.x版本的structured
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2024-02-12 20:49:04
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kafka主要组件说明 kafka当中的producer说明producer主要是用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面。 kafka当中的top
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2024-04-25 18:09:05
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1. topic状态详解 ① topic名称② topic分区总数③ topic副本总数④ topic配置，包含老化时间、老化大小、分段大小配置。topic分区是以分段文件大小去老化，一段文件的消息时间满足老化时间或老化的大小，则该该段文件老化。⑤ topic分区，分区以0开始⑥ topic 分区的leader id，leader id从isr中选取，leader为none时表示，topic分区无
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2023-09-24 20:19:26
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Topics和日志让我们首先深入了解下Kafka的核心概念:提供一串流式的记录— topic 。Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的c
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2024-03-17 10:05:47
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一、前言在Java中使用kafka，方式很多，例如：直接使用kafka-clients这类原生的API；也可以使用Spring对其的包装API，即spring-kafka，同其它包装API一样（如JdbcTemplate、RestTemplate、RedisTemplate等等），KafkaTemplate是其生产者核心类，KafkaListener是其消费者核心注解；也有包装地更加抽象的Spri
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2023-12-18 14:46:49
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# Kafka Topic 订阅情况查看指南
在 Apache Kafka 中，topic 是消息的基本单位。为了确保消息能被正确消费，了解 topic 的订阅情况是至关重要的。对于 Java 开发者来说，能够通过编程方式获取 topic 的订阅情况，可以更好地进行监控与管理。本文将介绍如何用 Java 查看 Kafka 中 topic 的订阅情况，并提供相应的代码示例。
## Kafka 简
之前学习过kafka，但在项目中用的时候，发现还有一些点特别需要注意，这里全部总结一下：1、Kafka是一个【消息订阅-发布系统】 由消息生产者（Producer）和消息消费者（Consumer）组成，Producer将消息推送（Push）到Kafka集群，Consumer从Kafka集群
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2024-04-25 12:21:47
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