10、消费者分区分配策略：什么是消费者组？Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内有多个消费者或者消费实例，它们共享一个ID，称为group ID。Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer 实例。这里的实例可以是一个单独的进程，也可以是同一进程下的线程。在实际场景中，使用进程更为常见一些。Group ID 是一个字符串，在一
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2024-02-26 21:30:49
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消费者组 Consumer GroupKafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区（Partition）每个分区只能由同一个消费者组内的一个 Consumer 实例来消费。理想情况下，Consumer 实例的数量应该等于该 Group 订阅主题的分
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2024-03-04 14:38:34
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文章目录一 Kafka 的简介什么是Kafkakafka 产生的背景Kafka 的应用场景Kafka本身的架构二 kafka 的安装部署三 Kafka 的基本操作创建topic查看topic查看topic属性消费消息发送消息四 安装集群环境五 配置信息分析发送端的可选配置信息分析acksbatch.sizelinger.msmax.request.size消费端的可选配置分析group.iden
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2024-07-04 16:27:48
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kafka--- consumer 消费消息目录概 述小结参考资料和推荐阅读 LD is tigger forever，CG are not brothers forever， throw the pot and shine forever. Modesty is not false, solid is not naive, treacherous but not deceitful, stay
文章目录在生产者角度的分区(1)直接上图消费者角度的分区第一种情况，集群中所有的消费者都是单独的组第二种情况，集群中所有的消费者不全是单独的组 组这个也就是group.id是从消费者的角度看的 分区是对主题(topic)而言的，对生产者和消费者都有很大的关系，当然最麻烦的是消费者 我感觉特别有必要整理整理这方面的思路，要不又要把我绕进去， 当然推荐大家看Kafka核心API——Consumer消
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2024-02-21 11:09:57
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topic到group质检是发布订阅的通信方式，即一条topic会被所有的group消费，属于一对多模式；group到consumer是点对点通信方式，属于一对一模式。 举例: 不使用group的话，启动10个consumer消费一个topic，这10个consumer都能得到topic的所有数据，
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2020-12-21 18:18:00
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文章目录集群中的分布式发布订阅依赖简介发布主题组发送DistributedPubSub 扩展传递保证 集群中的分布式发布订阅依赖为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：<!-- Maven -->
<dependency>
<groupId>com.typesafe.akka&l
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2024-08-24 09:53:52
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1.groupId topic到group质检是发布订阅的通信方式，即一条topic会被所有的group消费，属于一对多模式；group到consumer是点对点通信方式，属于一对一模式。举例:不使用group的话，启动10个consumer消费一个topic，这10个consumer都能得到topic的所有数据，相当于这个topic中的任一条消息被消费10次。使用group的话，连接时
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2024-03-04 13:37:44
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文章目录消费者组特性消费者组位移管理消费者组的重平衡重平衡时机重平衡策略Rebalance注意事项（弊端）避免 Rebalance位移概述位移主题位移主题消息格式位移主题的创建位移主题的使用位移主题消息删除策略位移提交自动提交手动提交CommitFailedException异常异常场景多线程开发Kafka Java Consumer 设计原理多线程方案多个线程同时消费 + 逻辑处理单个或多个线
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2024-03-11 01:29:38
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kafka1.kafka的简单介绍1.1 三种能力它让你发布和订阅数据流. 在这方面他与消息队列或企业级消息系统很像.它让你具有很强容灾性的存储数据流.它让你及时的处理数据流.1.2 两大类应用搭建可以使数据在系统或应用之间流动的实时数据流管道（pipelines）搭建可以针对流数据实行实时转换或作出相应反应的数据流应用1.3 前提概念Kafka是作为集群，运行在一台或多台服务器上的.Kafka集
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2024-08-01 13:12:20
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总体结构 Producer producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
Part
kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储
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2024-03-19 03:02:18
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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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Spark streaming kafka OffsetOutOfRangeException 异常分析与解决 自从把Spark 从1.3升级到1.6之后，kafka Streaming相关问题频出。最近又遇到了一个。 job中使用Kafka DirectStream 读取topic中数据，然后做处理。其中有个测试job，停止了几天，再次启动时爆出了kafka.common.
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2024-06-04 08:05:59
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GenericMessageListener data ： 对于data值的类型其实并没有限定，根据KafkaTemplate所定义的类型来决定。data为List集合的则是用作批量消费。ConsumerRecord：具体消费数据类，包含Headers信息、分区信息、时间戳等Acknowledgment：用作Ack机制的接口Consumer：消费者类，使用该类我们可以手动提交偏移量、控制消费速率等
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2024-03-27 10:23:38
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我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。今天我就来和你说说 Kafka 生产
集群Kafka 在搭建集群的时候需要借助 Zookeeper 来进行集群成员（Brokers）的管理。每一个 Broker 都有一个唯一标识 broker.id，用于自己在集群中的身份标识。可以在配置文件 server.properties 进行配置，或者由 Kafka 自己生成。当有多个 Broker 时，需要选举出一个 Broker 作为整个集群的 Controller。Controller是
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2024-09-06 18:30:50
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Spring Boot - 获取Spring.Kafka客户端Id的application.properties中的主机名(Spring Boot - Getting the hostname in application.properties for Spring-Kafka client Id)我正在使用Spring-Kafka和Boot开发一个项目，并希望在application.prope
设置消费者properties的两个参数 consumer.group.id properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest”) // latest 注意： 只要不更改group.id，每次重新消费kafka，都是从上次消费结束的地方继续开 ...
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2021-08-12 22:07:00
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原创
2022-06-09 08:48:12
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Kafka在配置文件中使用key-value方式进行属性配置。这些values可以通过文件或者编程方式提供。3.1 Broker Configs基本配置如下：-broker.id -log.dirs -zookeeper.connectTopic-level配置以及其默认值将在下面讨论。 Property Default Description
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2024-05-21 16:49:57
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