一、分区的好处便于合理使用存储资源,每个Partition在一个Broker上存储,可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务,可以实现负载均衡的效果。提高并行度,生产者可以以分区为单位发送数据;消费者可以以分区为单位进行消费数据。分区的作用就是提供负载均衡的能力,或者说对数据进行分区的主要原因,就是为了实现系统的高伸缩性(Scalability)。不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", 1,"","atguigu " + i), new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 文章目录一、目标二、依赖三、消费者3.1 初始化Consumer3.2 订阅主题(也订阅多个,可正则)3.3 轮询3.4 完整Demo3.5 提交偏移量 offset3.5.1 自动提交 offset3.5.2 手动提交 offset (三选一)3.5.3 手动提交 offset (同步异步一起上)3.5.4 提交特定偏移量 offset四、生产者 Producer4.1 简单默认发送4.2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 使用Java获取Kafka主题分区数量
Kafka是一个分布式流处理平台,常用于构建数据管道和实时数据流应用。了解Kafka主题的分区数量对开发者和系统运维人员来说至关重要,因为这能帮助我们评估系统的负载能力以及数据的分布情况。本文将详细介绍如何使用Java获取Kafka主题的分区数量,并附上代码示例。
## 文章结构
1. **Kafka基本概念**
2. **环境准备**
3. **            
                
         
            
            
            
            what:主题划分为多个分区(Partition),会根据分区规则选择把消息存储到哪个具体分区中。分区规则设置的合理,那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中,这样就实现了负载均衡 和水平扩展。海量数据处理能力。  Consumer和Patition的关系是:1C对1或者多P;1P只能对1C追加到分区中的,多个分区顺序写磁盘的总效率要比随机写内存还要高(引 用Apache Kafka – A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka分区分配是否均衡会影响到Kafka整体的负载均衡,具体还会牵涉到优先副本等概念。kafka中的分区分配主要有三种:主题的分区分配:为集群制定创建主题时的分区副本分配方案生产者的分区分配:指为每条消息指定其所要发往的分区消费者的分区分配:指为消费者指定其可以消费消息的分区1. topic的分区分配创建主题时是否指定replica-assignment、broker.rack、disable            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.优先副本的选举优先副本是为了解决负载失衡的情况,是指在AR集合列表中的第一个副本,比如分区0的AR集合列表为[1,2,0],那么分区0的优先副本即为1。理想情况下优先副本就是该分区的leader副本优先副本的选举是指通过一定的方式促使优先副本选举为leader副本,来促进集群的负载均衡,也称为分区平衡分区平衡并不意味着Kafka集群的负载均衡,因为还要考虑集群中的分区分配是否均衡。更进一步,每            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             目录一.消费方式二.消费者的分配模式1.分配时机?2.Range策略2.RoundRobin 策略三.代码解释RangeAssignor:RoundRobinAssignor 一.消费方式consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里看一下kafka Java API里分区的策略,然后自定义一个分区器。Kafka版本:2.111.默认分区:在Ka            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            大家都知道,Kafka生产者发送消息到主题,消费者订阅主题消费消息。而主题下边是分区,消息是存储在分区中,所以事实上是生产者发送消息到分区,消费者从分区读取消息。所以,生产者发送消息到哪个分区?消费者又从哪个分区读取消息呢?kafka主题的分区数可以自己设置,如果创建主题的时候没有指定分区数量,就会使用默认的server.properties中的设置。生产者与分区的关系:默认的分区策略:如果发送消            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 生产者分区写入策略简介: 生产者写入消息到topic,Kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中.轮询分区策略(默认的,使用最多的策略): 可以最大限度的保证消息平均分配到不同的区中.随机分配策略(基本不用): 随机将消息分配到每个分区中按key分配策略: 根据Key分配到每一个区中,但是可能出现数据倾斜,大量相同的key被分到同一个区中.自定义分区策略: 了解有这个.1.1 轮询策            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-15 16:38:54
                            
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            文章目录基本概念kafka 消息分发策略消息默认的分发机制消费端消费指定的分区消息的消费原理分区分配策略Range strategy 范围分区RoundRobin strategy 轮询分区触发分区分配策略的条件谁来执行Rebalance 以及管理 consumer 的group ? 基本概念topic在kafka 中,topic是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息的集合。每条消息发送到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文来说下如何为Kafka挑选合适的分区数 文章目录概述分区数的多少还会影响系统的可用性如何选择合适的分区数 概述如何为Kafka挑选合适的分区数?很多人都为这个问题伤过脑筋。从吞吐量方面考虑,增加合适的分区数可以很大程度上提升整体吞吐量,但是超过对应的阈值之后吞吐量不升反降。如果应用对吞吐量有着一定程度上的要求,建议在投入生产环境之前对同款硬件资源做一个完备的吞吐量相关的测试,以找到合适的分区数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka生产者分区器的规则详解1、介绍在开发中,由于Kafka配置的地方被他人改动过,所以有些数据出现了往固定分区集中的现象,所以这篇文章重点研究下Kafka生产者分区器的规则。2、原因我们通常开多线程、使用多个分区来提高Kafka的消费速度,分区不均匀会导致线程闲置,消费速度过慢,进而导致消息积压。消息写入哪个分区是由生产者决定的,在调用kafkaTemplate.send()方法时,可以指定            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            “请你简述一下Kafka中的分区分配”             以前在面试中遇到了这个问题, 当时不太清楚balabala说了一大堆,现在总结下,希望对大家有用。在Kafka中,分区分配是一个很重要的概念,却往往会被读者忽视,它会影响Kafka整体的性能均衡。当遇到“分区分配”这个字眼的时候,一定要记住有三处地方,分别            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一.什么是分区分配策略同一个group中的消费者对于一个topic中的多个partition,存在一定的分区分配策略。 在kafka中,存在三种分区分配策略,一种是Range(默认),另一种是RoundRobin(轮询),StickyAssignor(粘性),在消费端中的ConsumerConfig中,通过这个属性来指定分区分配策略public static final String PARTIT            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka消息分区机制 分区基础概念为什么要分区分区策略 分区基础概念  由上一篇入门篇中我们知道kafka有主题(Topic)的概念,它是一种逻辑容器。而在主题之下还分为多个分区,分区是物理容器。也就是说kafka的消息组织方式实际上是三级结构:主题 - 分区 - 消息,每个主题下的每条消息只会保存在一个分区中。它的冗余是通过分区备份完成的。为什么要分区  分区的作用是提供负载均衡能力,实现系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                Kafka中的分区分配原则分几个部分,分别有生产者的分区分配、消费者的分区分配和分区副本的分区分配:生产者的分区分配:指每条消息指定其要发往的分区消费者的分区分配:指为消费者指定其可以消费的分区分区副本的分区分配:创建主题时,为每个分区指定其副本分配到哪些broker上一、生产者的分区分配       在《            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            public class KafkaConsumerTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        // bootstrap.servers:kafka服务器地址,多个用逗号隔开
        props.put("bootstr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-10-27 14:55:33
                            
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