一、多重分区分配算法：RoundRobinAssignor
### --- RoundRobinAssignor
~~~ RoundRobinAssignor的分配策略是将消费组内订阅的所有Topic的分区
~~~ 及所有消费者进行排序后尽量均衡的分配(RangeAssignor是针对单个Topic的分区进行排序分配的)。
~~~ 如果消费组内，消
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2024-06-30 11:01:13
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背景年初的时候用搭建过一个数据处理系统，mq用的kafka,当时对kafka的分区策略不明确，用的默认策略，即RangeAssigor，但我并不知道具体的分区消费逻辑。这几天趁着架构组向下推广kafka, 我研究了具体的分区原理。我有个疑问最新的kafka有三种分区策略，分别是RangeAssigor、RoundRobinAssignor、StickyAssignor，默认的策略是RangeAss
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2024-03-21 10:54:10
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一、1、原理图2、原理描述一个topic 可以配置几个partition，produce发送的消息分发到不同的partition中，consumer接受数据的时候是按照group来接受，kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费，如果想要重复消费，那么需要其他的组来消费。Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group
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2023-12-25 07:10:33
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从kafka消费消息，kafka客户端提供两种模式: 分区消费，分组消费。分区消费对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream分组消费对应的就是我们的KafkaInputDStream消费者数目跟分区数目的关系:1)，一个消费者可以消费一个到全部分区数据2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多
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2024-04-01 13:22:23
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在kafka的安装目录下，config目录下有个名字叫做producer.properties的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092
#生产者生产的消息被发送到哪
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2023-10-28 11:32:22
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# Java Kafka 创建分组
Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台，它可以处理实时数据流。Kafka 提供了高吞吐量、可持久化、分布式的发布订阅消息系统。在 Kafka 中，消息由一个或多个生产者发送给一个或多个消费者，通过分组机制可以将消费者组织在一起，以实现负载均衡和高可用性。本文将介绍如何使用 Java 创建 Kafka 分组，并提供相应的代码示例。
## Kafka
原创
2023-08-12 08:30:58
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# 用Python实现Kafka消费分组
在现代的分布式系统中，Apache Kafka是一个非常常用的消息队列系统。其强大的消息发布和订阅能力使得许多开发者在开发微服务架构时选择使用它。本篇文章将指导你如何使用Python实现Kafka消息的消费分组。
## 流程概述
在实现Kafka消费分组时，你可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# Java Kafka 创建分组教程
Apache Kafka 是一个分布式消息队列系统，它可以实现高吞吐量、可扩展性以及持久化消息的功能，是构建微服务和实时数据处理应用的重要组件。而在 Kafka 中，消费者组（Consumer Group）是一个很重要的概念，它允许多个消费者共同处理消息，提高了系统的性能和可靠性。
## 什么是消费者组？
消费者组是 Kafka 中用于标识一组共同消费
1、kafka介绍什么是消息系统 按照一定的规则接收存储信息,并且按照另外一种规则将信息进行发送的一种软件或者涉及模式消息系统分类 1.2.1 根据消息发送模型分类 (1) Peer-to-Peer 特点： 1) 一般基于Pull或者Polling接收消息 2) 发送到队列中的消息被一个而且仅仅一个接收者所接
如果启用了模块分组，则可以在对每个分组单独定义配置文件，分组配置文件位于：项目配置目录/分组名称/config.php可以通过如下配置启用分组：'APP_GROUP_LIST'=>'Home,Admin',//项目分组设定'DEFAULT_GROUP'=>'Home',//默认分组现在定义了Home...
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2014-12-05 13:32:00
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kafka 特性高吞吐量内存访问：使用linu文件系统Cache缓存数据，高速缓存数据，对数据进行读写数据持久化到磁盘：消息从Cache 直接写入磁盘，充分利用磁盘顺序读写性能零拷贝：减少IO操作，数据从内核层面进行交换，减少了上下文切换消息处理方式：支持批量发送、支持压缩Tpoic分区：划分为多个分区，并行的写入/读取消息，提高了吞吐。高吞吐：kafka每秒可以生产约25的消息（50MB），每秒
关于消息分发kafka 消息分发策略消息是 kafka 中最基本的数据单元，在 kafka 中，一条消息由 key、value 两部分构成，在发送一条消息时，我们可以指定这个 key，那么 producer 会根据 key 和 partition 机制来判断当前这条消息应该发送并存储到哪个 partition 中。我们可以根据需要进行扩展 producer 的 partition 机制。默认情况下
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2024-04-01 10:53:20
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创建 topic javatestbin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic javatest --partitions 3 --replication-factor 1java 连接pom.xml<dependency>
<groupId>org.apache.kaf
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2023-06-16 22:36:37
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创建主题流程分析创建主题包括2个阶段 1、客户端创建，就是客户端将主题得元数据写入zk 2、服务端得创建，是服务端控制器创建主题得过程。客户端创建主题 可以通过kafka的api客户端或者是命令行来创建主题，底层都是调用了TopicCommand.createTopic(zkUtils: ZkUtils, ops：TopicCommandOptions）方法创建主题。该方法的主题流程是，首先是对主
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2023-10-26 17:22:28
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kafka配置很多，分Broker配置、Topic配置、producer配置、consumer配置、Connect配置、AdminClient配置。详细内容见kafka中文官网。其中，很多配置并不需要修改，除非有需要使用默认值更好。1.Broker配置核心基础配置
broker.id 用于服务的broker id。如果没设置，将生存
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2024-02-09 16:58:27
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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数据。也可以把它当作是分布式提交日志的发布-订阅消息，事实上Kafka官网上也是这么说明的。 关于Kafk你必须知道的几个关键术语 topics：Kafka接收的各种各样的消息 producers：发送消息到Kafka consumers：从Kafka接收消息的订阅者 broker：一个或多个服
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2024-08-06 21:02:21
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Elasticsearch 是一个功能十分丰富的平台，支持各种用例，能够在数据整理和复制战略方面提供很大的灵活性。然而这一灵活性有时也会带来困扰，让您在前期难以确定如何最好地将数据整理为索引和分片，如果您刚上手使用 Elastic Stack，这一点可能更明显。如果未能做出最佳选择，尽管这在开始的时候可能不会造成问题，但随着数据量越来越大，便有可能会引发性能问题。集群中的数据越多，要纠正这一问题就
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2024-11-01 21:54:25
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pom文件依赖 <properties> <s
原创
2023-06-01 18:51:14
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文章目录server.properties的参数详解kafka中Leader,replicas参数详解kafka中zookeeper参数详解 server.properties的参数详解broker.id =0
每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况
log.dirs=/data/k
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2024-03-24 11:13:21
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文章目录1. 副本基本信息2. Leader选举流程3. Follower故障4. Leader故障 1. 副本基本信息1）Kafka 副本作用：提高数据可靠性。2）Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。3）Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 L
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2024-03-18 22:10:35
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