学习消息中间件Kafka从配置到基本应用一、服务器安装配置Kafka1、配置介绍与修改2、启动3、配置开机自启4、如果不使用自带的zookeeper二、Kafka的使用场景1、异步处理2、应用解耦3、流量削锋4、日志处理5、消息通讯三、点对点消息传递模式1、介绍四、发布-订阅消息传递模式1、介绍2、依赖3、生产者4、消费者5、测试6、消费者的 auto-offset-reset 含义详解五、保证
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2024-03-26 21:22:21
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kafka集群参数配置Broker 端参数参数类型参数名参数解释配置值存储信息参数log.dirs这是非常重要的参数，指定了 Broker 需要使用的若干个文件目录路径。要知道这个参数是没有默认值的，这说明什么？这说明它必须由你亲自指定。在线上生产环境中一定要为log.dirs配置多个路径，用逗号分隔的多个路径，比如/home/kafka1,/home/kafka2,/home/kafka3存储信
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2024-02-18 21:49:33
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目前生产环境中，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。消息系统的作用：异步处理、应用解耦、流量削峰和消息通讯异步处理 用户注册后，异步发送邮件和注册短信。 缩短响应时间，提高吞吐量。应用解耦 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险，两端互不影响。流量削峰 通过队列暂存或者队列限流来
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2024-03-27 10:11:51
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搭建环境：JDK: java version 1.8.0_221zookeeper：zookeeper-3.5.2kafka: kafka-2.11-1.1.0一、安装JDK由于需要java环境，所以我们需先安装JDK1、下载JDK并解压mkdir /usr/java //在usr下创建javacp jdk-8u221-linux-x64.tar.gz /usr/java/
总结/朱季谦在一次测试Kafka通过consumer.subscribe()指定偏移量Offset消费过程中，因为设置参数不当，出现了一个异常提示——2024-01-04 16:06:32.552main[Consumer clientId=consumer-group.id-1, groupId=group.id] Offset commit with offsets {topic-123-0=
目录1准备工作2部署Kafka环境3容器内验证与测试4使用GUI工具：Kafka ToolEnd总结 1准备工作这里我们使用一台Linux CentOS系统的服务器来模拟三个Kafka Broker的伪集群（即一台server上开三个不同端口）环境用于学习测试，大概的准备工作有两个：安装Docker# wget https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/l
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2024-10-10 10:54:56
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Consumer Configuration在kafka 0.9+使用Java Consumer替代了老版本的scala Consumer。新版的配置如下：bootstrap.servers 在启动consumer时配置的broker地址的。不需要将cluster中所有的broker都配置上，因为启动后会自动的发现cluster所有的broker。 它配置的格式是：host1:port1;host
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2024-03-10 22:42:28
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一、Kafka简介 Kafka是一个快速的、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式发布订阅系统，与传统的消息中间件(ActiveMQ、RabbitMQ)相比，Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特点，非常适合大规模消息处理应用程序。 其系统架构如下所示 Kafka的应用场景很多，以下是几个比较常见的场景： 消息系统 Messaging
目录1.什么是Topic2.什么是Partition3.Consumer Group 消费者组4.Topic 和 Partition 的存储5.producer消息分发策略6.消费者如何消费指定分区消息 topic 是逻辑上的概念，而
partition
是物理上的概
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2024-04-23 13:19:32
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本来想自己写一篇，结果发现这篇写的不错，就直接转载，原文熟悉 Kafka 的同学肯定知道，每个主题有多个分区，每个分区会存在多个副本，本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka 集群的 Broker 中的。大家可能在网上看过这方面的知识，网上对这方面的知识是千变一律，都是如下说明的： 为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Rep
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2024-07-18 11:18:58
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一、kafka 架构
1.1 拓扑结构如下图：图.1
1.2 相关概念如图.1中，kafka 相关名词解释如下： 1.producer：
消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。
2.broker：
kafka 集群中包含的服务器。
3.topic：
每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。
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2024-03-15 18:27:57
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目录：1.怎么解决消息队列重复消费2.MQ为什么能单机抗很高的并发量3.Netty里序列化的方式4.如果说想提高性能 用什么序列化方案？5.Netty线程池：nioeventloopgroup 串行无锁化 thread和selector的封装6.线程池的设置参数7.线程数量怎么定的：n+1 和 2*n+18.有没有测过不同线程数量对于性能的影响9.你的web项目有几个表 分别是什么。
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2024-03-27 10:34:39
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引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。partition是以文件的形式存储在
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2024-06-19 09:01:48
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一:基本概念分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。具有高水平扩展和高吞吐量.当前由apache开源.
整个系统由生产者、Broker Server和消费者三部分组成，生产者和消费者由开发人员编写，通过API连接到Broker Server进行数据操作topic和parti
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2024-05-28 09:55:11
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kafka集群修改kafka中server.properties文件# 集群中配置跟如下相同# broker 编号，集群内必须唯一broker.id=1# host 地址host.name=127.0.0.1# 端口port=9092# 消息日志存放地址log.dirs=/opt/kafka/log# ZooKeeper 地址，多个用,分隔zookeeper.connect=localhost1:
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2024-03-27 15:16:13
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kafka主要配置Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。官网配置地址： Configuration每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下：1 broker.id=0
2 port=9092
3 num.network.th
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2024-06-17 13:58:42
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1.下载Kafka安装包Kafka官网下载地址：https://kafka.apache.org/downloads2.解压压缩包tar -zxvf kafka_2.12-3.1.0.tgz -c kafka3.进入配置文件目录cd kafka/config4.配置kafka配置文件vim server.properties注：log.dirs文件原本的存储路径在tmp文件夹下，该文夹下数据可能会
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2024-03-19 01:47:57
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1.kafka整体架构和术语Broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例，这种服务实例被称为BrokerTopic：每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别就叫做Topic Partition：Partition是一个物理上的概念，每个Topic包含一个或者多个Partition Producer：负责发布消息到kafka的Broker中。Consumer
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2024-02-10 15:46:14
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# 如何实现Java Kafka生产者单个Topic GroupId
在这篇文章中，我们将学习如何实现Java Kafka生产者，并针对单个Topic设置GroupId。对于新手来说，Kafka的使用可能会感到复杂，因此我将一步一步地引导你完成这个过程。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来创建一个Kafka生产者：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-09-06 03:53:13
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我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
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2024-03-21 11:25:50
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