1.若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区
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2024-03-21 11:49:13
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# 在 Java 中查询 Kafka Topic 数据数量
Kafka 是一种流行的分布式消息系统，广泛用于数据流处理和实时数据传输。在某些情况下，我们需要查询一个 Kafka Topic 中的数据数量。对于刚入行的小白来说，这个过程可能会显得有些复杂，因此本文将一步步引导你完成这一任务。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看查询 Kafka Topic 数据数量的总体流程。如下所示的表
原创
2024-10-03 03:31:48
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简言：kafka is a distributed partioned replicated commit logservice（Kafka是一个分布式、分区、复制的提交日志服务）它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现kafka并没有提供JMS中的"事务性""消息传输担保(消息确认机制)""消息分组"等企业级特性;kafka只能使用作为"常规
文章目录Kafka生产者kafka生产消息到broker步骤生产者的配置属性生产者发送消息的方式序列化器自定义序列化使用Avro序列化—共享数据文件的方式在kafka里使用Avro分区器Kafka消费者消费者和消费者组分区再均衡创建kafka消费者消费者配置偏移量的作用数据重复消费，丢失原理自动提交手动同步提交手动异步提交同步和异步组合提交提交特定的偏移量再均衡监听器从特定偏移量处开始处理记录实
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2024-07-25 15:42:44
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kafka topic的制定，我们要考虑的问题有很多，比如生产环境中用几备份、partition数目多少合适、用几台机器支撑数据量，这些方面如何去考量？笔者根据实际的维护经验，写一些思考，希望大家指正。1.replicas数目 可以从上图看到，备份越多，性能越低，因为kafka的写入只写入主分区，备份相当于消费者从主分区pull数据，这样势必会造成性能的损耗，故建议在生产环境中使用
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2024-03-07 17:03:53
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什么是 KafkaKafka 是一个分布式流式平台，它有三个关键能力订阅发布记录流，它类似于企业中的消息队列 或 企业消息传递系统以容错的方式存储记录流实时记录流Kafka 的应用作为消息系统作为存储系统作为流处理器Kafka 可以建立流数据管道，可靠性的在系统或应用之间获取数据。建立流式应用传输和响应数据。Kafka 作为消息系统Kafka 作为消息系统，它有三个基本组件 Producer
文章目录1.Kafka 核心概念2. 生产消费模型讲解2.1 点对点2.2 发布、订阅模型3. 生产者实战讲解3.1 生产者投递数据到broker分区的策略3.2 生产者常见配置3.2 ProduceRecord 介绍4. 消费者实战讲解4.1 Consumer消费者机制和分区策略4.2 消费者常用配置5. Kafka数据文件存储-ISR核心讲解5.1 Kafka数据存储流程和log日志6. S
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2024-03-04 16:20:38
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一、Kafka机器数量计算Kafka机器数量（经验公式）= 2 *（峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 1先拿到峰值生产速度，再根据设定的副本数，就能预估出需要部署Kafka的数量。1）峰值生产速度峰值生产速度可以压测得到。2）副本数副本数默认是1个，在企业里面2-3个都有，2个居多。副本多可以提高可靠性，但是会降低网络传输效率。比
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2024-02-20 07:21:01
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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Offset&n
话不多说，线上一张基本名词思维导图Broker: Kafka集群中包含一个或者多个服务器，每个服务器节点称为一个broker。Producer： 生产者。即消息的发布者，其会将某topic的消息发布到相应的partition中。Topic： 主题、逻辑概念，一类消息的标识。Kafka可以同时负责多个topic的分发。Partition: kafka 中 Topic 被分成多个 Partition
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2024-03-24 08:42:10
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RocketMQ事务消息阅读目录指引：RocketMQ源码分析之从官方示例窥探RocketMQ事务消息实现基本思想RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理上篇RocketMQ源码分析之RocketMQ事务消息实现原理中篇----事务消息状态回查RocketMQ源码分析之事务消息实现原理下篇-消息服务器Broker提交回滚事务实现原理RocketMQ事务消息实战 上节已经梳理了
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2024-10-17 12:12:43
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一、场景描述 kafka集群中有几台突然挂了，后台日志显示设备空间满了，消息无法写入__consumer_offsets topic的分区中了。查看kafka数据目录下各个文件的大小，发现__consumer_offsets topic分区中有一个分区__consumer_offsets-5数据很多，多达1T，而其他分区只有4KB，相差巨大。且__consumer_offsets-5中保留了一年
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2024-03-27 10:27:04
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Kafka拓扑结构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。 4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partitio
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2024-02-09 16:58:36
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消息消息由key和value构成，key的主要作用是根据一定的策略，将此消息路由到指定的分区中，这样就可以保证含同一key的消息全部写入同一分区中，可以为null。真正的有效数据都放在value。Topic && 分区 && Log一个Topic可以看成一个消息集合，每个topic可以有任意的生产者向其推送消息，也可以有任意个消费者消费其中的消息。每个topic可以
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2023-09-27 17:02:50
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# 使用Java查看Kafka Topic积压数量
Kafka是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据流处理应用。在使用Kafka时，监控各个topic的积压数量是非常重要的，这可以帮助我们了解数据消费的健康状态。本文将介绍如何使用Java代码来查看Kafka Topic的积压数量，并提供相关示例代码。
## 1. Kafka积压的概念
在Kafka中，积压数量是指已发送到Kafka，但
这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题。本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素，并提供一些简单的计算公式。越多的分区可以提供更高的吞吐量首先我们需要明白以下事实：在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在co
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2024-09-22 19:23:57
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每一个 partition(文件夹)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件里。 但每一个段segment file消息数量不一定相等，这样的特性方便old segment file高速被删除。（默认情况下每一个文件大小为1G） 每一个 partiton仅仅须要支持顺序读写即可了。segment文件生命周期由服务端配置參数决定。partiton中segment文件存储
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2024-07-03 23:28:22
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# Java中的Kafka主题查询：概述与示例
Apache Kafka 是一种流行的分布式流处理平台，广泛用于处理实时数据流。在使用Kafka时，查询主题的信息尤为重要。本文将介绍如何在Java中查询Kafka中的主题，并提供相应的代码示例。
## 什么是Kafka主题？
Kafka主题是Kafka中的基本单位，用于存储消息数据。每个主题都有一个唯一的名称，消息会被分配到不同的主题中。主题
# Python查询Kafka Topic实现方法
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python查询Kafka Topic。通过以下步骤，你将能够轻松地实现这一功能：
1. 创建Kafka消费者对象
2. 订阅要查询的Topic
3. 接收和处理消息
下面，我将详细介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 步骤一：创建Kafka消费者对象
在Python中，我们使用`
原创
2023-10-31 08:29:39
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本文是 Kafka 源码解析的第三篇，主要讲述一个 topic 的创建过程，从 topic 是如何创建到 topic 真正创建成功的中间详细过程，文章主要内容可以分为以下几个部分：topic 是如何创建的？命令行创建；Producer 发送数据时，自动创建；topic 创建时，replicas 是如何分配的？指定 replicas 的分配；自动 replicas 分配；replica
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2023-11-19 17:53:57
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