文章目录前言一、kafka消费者1、消费方式：2、分区分配策略：3、offset的维护：二、Consumer(消费者)1、导入kafka相关依赖2、自动提交offset的消费方式:3、手动提交offset的消费方式:1）commitSync(同步提交)：2）commmitAsync(异步提交):3）同步提交与异步提交的比较:4、如何重新消费某一个主题的数据？ 前言建议对kafka还不了解的小伙伴
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2024-06-05 00:38:16
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kafka 维护消费状态跟踪大部分消息系统在 broker 端的维护消息被消费的记录：一个消息被分发到consumer 后 broker 就马上进行标记或者等待 customer 的通知后进行标记。这样也可以在消息在消费后立马删除以减少空间占用。但是这样会不会有什么问题呢？如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费过的，一旦 consumer处理消息时失败了（比如程序崩溃）消息就丢失了
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2024-03-04 11:29:24
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Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有着诸多特性。今天，就让我们一起来看看关于它的精华问答吧！ 1 Q：什么是kafka？ A：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
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2024-03-21 11:18:17
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如何监控 Kafka 消费者组消费进度？对于 Kafka 消费者来说，最重要的事情就是监控它们的消费进度了，或者说是监控它们消费的滞后程度。这个滞后程度有个专门的名称：消费者 Lag 或 Consumer Lag。所谓滞后程度，就是指消费者当前落后于生产者的程度。比方说，Kafka 生产者向某主题成功生产了 100 万条消息，你的消费者当前消费了 80 万条消息，那么我们就说你的消费者滞后了 20
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2024-02-29 15:24:29
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一、 误区澄清与概念明确1 Kafka的版本很多人在Kafka中国社区提问时的开头经常是这样的：“我使用的kafka版本是2.10/2.11, 现在碰到一个奇怪的问题。。。。” 无意冒犯，但这里的2.10/2.11不是kafka的版本，而是编译kafka的Scala版本。Kafka的server端代码是由Scala语言编写的，目前Scala主流的3个版本分别是2.10、2.11和2.1
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2024-06-01 00:31:31
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Kakfa消费滞后程度有个专门的名称：消费者 Lag 或 Consumer Lag。所谓滞后程度，就是指消费者当前落后于生产者的程度。比方说，Kafka 生产者向某主题成功生产了 100 万条消息，你的消费者当前消费了 80 万条消息，那么我们就说你的消费者滞后了 20 万条消息，即 Lag 等于 20 万。一个正常工作的消费者，它的 Lag 值应该很小，甚至是接近于 0 的，这表示该消费者能够及
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2024-02-15 14:53:08
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Kafka 消费者监控消费的滞后程度，这个滞后程度被称为：消费者 Lag 或 Consumer Lag。滞后程度就是指消费者当前落后于生产者的程度。Kafka 生产者向某主题成功生产了 100 万条消息，你的消费者当前消费了 80 万条消息，那么我们就说你的消费者滞后了 20 万条消息，即 Lag 等于 20 万。通常来说，Lag 的单位是消息数，一般是在主题这个级别上讨论 Lag 的，但实际上，
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2024-06-26 12:28:37
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添加集群常用参数说明下面已常用的选项作说明Enable JMX Polling 是否开启 JMX 轮训，该部分直接影响部分 kafka broker 和 topic 监控指标指标的获取（生效的前提是 kafka 启动时开启了 JMX_PORT。主要影响如下之指标的查看： Poll consumer information 是否开启获取消费信息，直接影响能够在消费者页面和 topic 页面查看消费信
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2024-01-01 14:54:23
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文章目录KafkaConsumer概念创建Kafka消费者订阅主题轮询消费者的配置提交和偏移量再均衡监听器从特定偏移量处开始处理记录如何退出反序列化器 KafkaConsumer概念消费者和消费者群组 假设我们有一个应用程序需要从一个Kafka 主题读取消息并验证这些消息，然后再把它们保存起来。应用程序需要创建一个消费者对象，订阅主题并开始接收消息，然后验证消息井保存结果。过了一阵子，生产者往主
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2024-07-12 14:13:36
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# 如何实现Java Kafka消费起始位置
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白学习如何实现Java Kafka消费起始位置。在这篇文章中，我将向你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下实现Java Kafka消费起始位置的整个流程。我将使用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :----- |
| 步骤
原创
2024-07-05 06:05:26
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命令行工具消费组管理查看消费组：./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list查看消费组详细信息：./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group groupid查看消费组当前的状态：./kafka-c
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2024-02-08 03:42:12
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大部分消息系统在broker 端的维护消息被消费的记录：一个消息被分发到consumer 后broker 就马上进行标记或者等待customer 的通知后进行标记。这样也可以在消息在消费后立马就删除以减少空间占用。但是这样会不会有什么问题呢？如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费过的，一旦consumer 处理消息时失败了（比如程序崩溃） 消息就丢失了。为了解决这个问题，很多消息系统提供了另外
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2024-02-20 12:04:21
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本文主要讲述了 Kafka 的消费者组（Consumer Group）和 消费者组的 Rebalance 及如何避免无效 Rebalance。Kakfa 相关代码见 Github1. 传统消息模型传统消息模型一般分为消息队列模型和发布订阅模型：1）消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个 Consumer 消费。这种模型的伸缩性（scalability）很差，
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2024-04-03 15:43:05
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首先介绍下 producer与consumer有可能的delivery guarantee： At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输 At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输 Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的一、数据丢失问题：生产方：producer 的deliver guarantee 可以通过reques
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2024-03-05 04:14:38
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org.apache.kafkakafka_2.121.0.0providedorg.apache.kafkakafka-clients1.0.0org.apache.kafkakafka-streams1.0.0Kafka Producer在开发生产的时候，先简单的介绍下kafka各种配置说明：bootstrap.servers： kafka的地址。acks:消息的确认机制，默认值是0。acks
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2023-09-24 20:18:44
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Kafka 消费者应用程序使用 KafkaConsumer 向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息。Kafka 消费者从属于消费者群组。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。1个消费者接收4个分区的消息： 2个消费者接收4个分区的消息： 4个消费者接收4个分区的消息： 5个消费者接收4个分区的消息： 
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2024-03-19 02:52:34
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上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：消费者和消费者组如何创建消费者如何消费消息消费者配置提交和偏移量再均衡结束消费这里大家可以关注一下我的个人专栏《Java 进阶集中营》，每天会给大家即时分享一个最新的java技术资讯，有优秀的java技术内容，也欢迎分享在我的专栏。JAVA
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2024-02-22 20:23:16
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一、kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念，当每个消息被写进去后，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费该数据之后，隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了。下次我要是重启，就会继续从上次消费到的offset来继续消费。 但是当我们直接kill进程了，再重启。这会导致consumer有些消息处理了，但是没来得及提交of
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2024-03-04 22:43:25
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文章目录概要消费位移__consumer_offsets主题位移提交 概要本文主要总结kafka的位移是如何管理的，在broker端如何通过命令行查看到位移信息，并从代码层面总结了位移的提交方式。消费位移对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一offset ，用来表示消息在分区中对应位置；对于消费者来说，它也有 offset 的概念，消费者使用 offse 来表示消费到分区中某个消息
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2024-06-20 09:01:02
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在使用 Kafka 进行实时数据流处理时，有些情况下我们需要从起始位置开始消费消息。这篇博文将帮助你了解如何在 Java 中实现这一点，包括必要的环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化。
## 环境准备
首先，我们需要确保你的系统已经安装了以下依赖。下面的表格展示了不同 Kafka 版本和 Java 版本的兼容性。
| Kafka 版本 | Java 版本 | 兼
