目录消息的设计思想Kafka 日志存储结构日志删除日志压缩 消息的设计思想消息是服务的源头，一切的设计都是为了将消息从一端送到另一端。 这里面涉及到消息的结构，消息体不能太大，太大容易造成存储成本上升，网络传输开销变大，所以消息体只需要包含必要的信息，最好不要冗余。 &nb
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2024-01-04 17:24:48
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一、 常用消费者的消费模式多个消费线程可以在一个进程中，也可以在不同进程中消费线程负责拉取数据，每一条消费放到一个线程池负责业务逻辑的处理
如果要保证消息有序这种模式不行自动提交偏移量
可能丢失，可以调小自动提交偏移量的时间间隔，减少丢失的数量和丢失的概率可能重复，需要做幂等处理手动提交偏移量
消费者自己维护需要提交的偏移量，按照不同分区维护消费自己控制提交偏移量的时机，什么时候
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2024-03-07 08:31:01
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目录kafka数据清理日志删除（Log Deletion）1. 基于时间的保留策略2. 基于日志大小的保留策略3. 基于日志起始偏移量保留策略日志压缩（Log Compaction） kafka数据清理Kafka 的消息存储在磁盘中，为了控制磁盘占用空间，Kafka 需要不断地对过去的一些消息进行清理工作。Kafka 的每个分区都有很多的日志文件，这样也是为了方便进行日志的清理。在 Kafka
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2023-10-01 12:02:23
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文章目录一. 日志清理是干什么的？二. 清理相关原理三、墓碑消息（tombstone）四、日志segment合并五、清理线程的启动六、通过dirtyRatio获取要清理的partition日志 一. 日志清理是干什么的？kafka的日志清理机制主要用于缩减日志的大小，它并不是指通过压缩算法对日志文件进行压缩，而是对重复的日志进行清理来达到目的。在日志清理过程中，会清理重复的key，最后只会保留最
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2024-02-15 17:54:33
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作者：石臻臻的杂货铺。在阅读本文之前, 希望你可以思考一下下面几个问题, 带着问题去阅读文章会获得更好的效果。发送消息的时候, 当Broker挂掉了,消息体还能写入到消息缓存中吗？当消息还存储在缓存中的时候, 假如Producer客户端挂掉了,消息是不是就丢失了?当最新的Producer Batch还有空余的内存,但是接下来的一条消息很大,不足以加上上一个Batch中,会怎么办呢？那么创建Prod
# 如何使用Java代码清空Kafka Topic 消息
在Kafka中，清空一个Topic的消息并非直接操作，而是通过以下步骤实现的。这篇文章将引导你了解整个流程，并提供具体的Java代码示例，以帮助你成功地清空Kafka Topic的消息。
## 整体流程
以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
# 如何实现Java代码清空Kafka消息队列
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现清空Kafka消息队列的操作。在本文中，我将向你展示清空Kafka消息队列的具体步骤，并提供相应的代码示例和解释。
### 步骤概览
在下面的表格中，我将展示清空Kafka消息队列的整个流程，包括每一步需要做什么以及所需的代码示例。
```mermaid
journey
原创
2024-07-02 05:02:20
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日志清除策略对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties实现Kafka中每一个分区pa
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2024-01-29 11:38:56
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Kafka高级(5)-Kafka中数据清理 文章目录Kafka高级(5)-Kafka中数据清理删除定时日志删除任务基于时间的保留策略设置topic 5秒删除一次基于日志大小的保留策略基于日志起始偏移量保留策略日志压缩 Kafka的消息存储在磁盘中，为了控制磁盘占用空间，Kafka需要不断地对过去的一些消息进行清理工作。Kafka的每个分区都有很多的日志文件，这样也是为了方便进行日志的清理。在Ka
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2024-06-19 09:26:44
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由于项目原因，最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况。碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用，需要大家手动的清理Kafka Log。但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志，中间关联的很多东西需要手动同时去清理，否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况。 在介绍手动删除操作之前，先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理。一、Kafka消费O
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2024-02-28 14:36:53
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说到kafka的日志清理策略，就会涉及到配置项cleanup.policy，在broker server端配置项是log.cleanup.policy，在topic级别则是cleanup.policy。所以可以是全局设置，或者单独对某个topic设置，一般不会修改默认值（即delete），根据业务需求自己单独可对topic设置其他policy。log.cleanup.policy的默认值是dele
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2023-12-07 10:59:55
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### Kafka中清空某个topic的消息
Apache Kafka是一个高性能的分布式消息系统，常被用来构建实时流处理应用程序。在使用Kafka时，有时我们需要清空某个topic的消息，本文将介绍如何使用Java代码来实现这一操作。
### 清空topic消息的原理
在Kafka中，每个topic都被划分为多个分区，每个分区中存储着该topic的消息数据。要清空某个topic的消息，需要
原创
2024-07-04 05:34:19
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本文主要聚焦 kafka 的日志存储以及日志清理相关。日志存储结构首先我们来看一张 kafak 的存储结构图。如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下
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2024-02-09 21:38:09
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1. Kafka全部数据清空kafka全部数据清空的步骤为：停止每台机器上的kafka；删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为“/tmp/kafka-logs”）全部topic的数据目录；删除zookeeper上与kafka相关的znode节点；重启kafka、如果删除topic还在则需要重启zookeeper；这里以192.168.187.20
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2023-11-02 06:17:04
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kafka删除topic数据一、概述生产环境中，有一个topic的数据量非常大。这些数据不是非常重要，需要定期清理。要求：默认保持24小时，某些topic 需要保留2小时或者6小时二、清除方式主要有3个：1. 基于时间2. 基于日志大小3. 基于日志起始偏移量接下来，主要介绍基于时间的清除！kafka版本为: 2.11-1.1.0zk版本为: 3.4.13三、kafka配置
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2023-10-24 07:40:05
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一：set接口的实现类（1）set接口常用的实现类：HashSet和TreeSet（2）声明方式： Set<String> set1=new HashSet<String>(); set<String> set2=new TreeSet<String>(); 由于set集合是无序的，遍历set集合的结果与插入set集合的顺序并不相同。二：set集合的
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2023-12-10 10:12:29
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1.ActiveMQ简介：ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现,尽管JMS规范出台已经是很久的事情了,但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。特点：支持来自Java，C，C ++，C＃，Ruby，Perl，Python，PHP的各种跨语言客户端和协议
## java kafka清空数据问题解决过程
在日常的开发和运维过程中，有时候会遇到“java kafka清空数据”的问题。这是一个比较复杂的问题，涉及到环境设置、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查等多个环节。在这篇博文中，我将详细记录下我的处理过程，以便之后参考。
### 环境预检
在开始之前，我们首先要确保系统环境的兼容性和硬件配置满足要求。以下是系统要求以及硬件配置的详
@[TOC](
java实现
Kafka消息生产与消费功能实现(This is very easy example)) 1、通过eclipse或者IntelliJIDEA创建一个Maven工程。 2、在pom.xml中添加
kafka的依赖，如下：<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3
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2023-05-26 15:40:01
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分布式消息系统：KafkaKafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同
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2024-04-08 21:24:22
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