wakeup 方法生产端的send方法和消费端都有wakeup方法,其作用是将nio的poll方法中断,(nio poll方法中, waittime为-1表示永久阻塞,0表示立即返回)生产端唤醒分析:它的作用就是将 Sender 线程从poll方法的阻塞中唤醒，poll方法的作用是轮询注册在多路复用器上的 Channel，它会一直阻塞在这个方法上，除非满足下面条件中的一个：at least one
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2024-04-06 08:52:17
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笔者在某次实践过程中，搭建了一个Flink监控程序，监控wikipedia编辑，对编辑者编辑的字节数进行实时计算，最终把数据sink到kafka的消费者中展示出来，监控程序本身比较简单，只要在程序中指定好WikipediaEditsSource源并配置好sink与kafka关联就可以，类似一个略微复杂版的wordcount，按照网络上的教程，在实践的最后，开启zookeeper服务和kafka服务
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2024-06-11 07:08:35
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文章目录1. librdkafka中producer的poll是干什么用的？2. 不调用poll会有什么后果？3. linger.ms 、batch.num.messages干什么用？4. 打印librdkafka的默认配置参数5.一次librakafak写kafka效率问题排查历程 1. librdkafka中producer的poll是干什么用的？由于producer是异步调用，消息是否发送
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2024-04-07 15:13:50
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1、Pull vs. PushProducer Producer通过主动Push的方式将消息发布到BrokerConsumer Consumer通过Pull从Broker消费数据 Push 优势：延时低 劣势：可能造成Consumer来不及处理消息；网络拥塞 Pull 优势：Consumer按实际处理能力获取相应量的数据；Broker实现简单 劣势：如
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2024-03-31 21:43:32
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下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication；数据Producer流动如图所示：clipboard (2).png当集群中新增2节点，Partition增加到6个时分布情况如下：clipboard (3).pngProducer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Lead
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2024-06-05 01:02:49
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注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析，新版本每一个Consumer通过独立的线程，来管理多个Socket连接，即同时与多个broker通信实现消息的并行读取。这就是新版的技术革新。类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型。Poll为什么要设置一个超时参数条件：1：获取足够多的可用数据2：等待时间超过指定的超时时间。目的在于让Consumer主线程定期的””苏醒”去做其
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2024-04-25 11:49:48
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Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少（也即该Partition有多少个Replica），Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader中pull数据。生产者
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2024-04-05 14:42:08
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项目中用到了kafka，没用Streaming，只是用了个简单的kafka连接最初的使用的是consumer.poll(10) 这样拉取得数据，发现这样得拉取数据得方式当连接不上kafka时或者连接不正确，或者broker失败，总而言之就是连接不上kafka，会使得程序一直在运行停不下来.解决办法：使用consumer.poll(Duration.ofMillis(2000)) //此处笔者设置的
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2024-03-27 12:07:06
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在Linux环境下使用Kafka消息队列时，经常会遇到消息阻塞的情况。消息阻塞是指消息在发送或接收过程中被延迟或中断，导致消息不能及时被正确处理，从而影响系统的正常运行。消息阻塞的原因可能包括网络问题、Kafka集群负载过重、消费者处理能力不足等。本文将探讨在Linux环境下解决Kafka消息阻塞的方法。
首先，要解决Kafka消息阻塞问题，需要确保网络连接稳定。网络问题是导致消息阻塞的常见原因
原创
2024-04-02 11:15:17
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本文章内容皆出自作者阅读胡夕著Apache Kafka 实战一书的总结，可能有理解错误，仅作为参考。如有侵权，笔者将会删除它们。注：这篇文章是Kafka文章的第四篇，笔者建议从头看，如果读者感兴趣可以先看第四篇从架构的角度看Kafka（四） 这篇文章是基于Kafka 10.0.0，如果读者的版本不一致，请查看版本是否支持这些。一、consumer 消费者组是Kafka一大亮点，官方给
函数原型#include int poll(struct pollfd fds[], nfds_t nfds, int timeout)；typedef struct pollfd { int fd; /* 需要被检测或选择的文件描述符*/ short events;
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2023-05-23 16:30:26
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Kafka在发送消息后，消费者一直没有commit确认已经收到消息，然后超过了消费者设置的最大拉取时间，然后会报下面的错误信息Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partitions to another member.This means that the time
1. 应用阻塞 应用程序使用 select(...
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2016-02-25 21:38:00
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非阻塞IO select() poll() :使用非阻塞IO的应用程序通常使用Select 和Poll系统调用查询是否可以对设备进行无阻塞的访问
原创
2013-06-01 12:33:54
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向kafka发送消息的send过程主要步骤创建ProducerRecord对象拦截器序列化key和value分区器根据键（key）选择一个分区向kafka broker发送消息返回响应基本线程主线程Sender线程同步发送异步发送 主要步骤创建ProducerRecord对象在我们通过send方法发送消息时，在send方法内部首先创建一个ProducerRecord对象。 ProducerRec
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2024-08-23 16:52:40
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# Python Kafka Poll 方法实现
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(创建 Kafka 消费者)
B --> C(设置消费者的配置)
C --> D(订阅主题)
D --> E(循环消费消息)
E --> D
```
## 2. 代码实现
### 2.1 创建 Kafka 消费者
首先
原创
2023-12-08 07:11:32
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冲突在看到项目工程里kafka 生产端配置的batch.size为500，而实际业务数据平均有1K大小的时候；我有点懵了。是的，这里矛盾了；莫非之前的作者认为这个batch.size是发送的条数，而不是kafka生产端内存缓存记录的大小？ 实际业务数据有1K大小；那么正式环境的生产端岂不是没有用到kafka缓存池带来的好处。最近也正在了解并解读kafka生产端源码，被kafka的设计所折服时；恼人
一、 在cmd窗口下 pip install kafka-python二、 在pycharm中创建producer_testfrom kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') #连接kafka
msg = "Hello, kafka".encode('utf
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2023-06-29 20:49:00
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消费者根据什么模式从Broker获取数据？Kafka集群搭建 并 整合springboot.Kafka日志存储流程和LOG日志解析 + LEO + HW 讲解【点击这里】.Kafka数据文件存储-可靠性保证ACK-ISR核心【点击这里】.Kafka中日志清理策略.Kafka高性能之零拷贝原理.消息是Broker主动push 还是 Consumer去pull的？ 答：是Consumer去pull的K
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2024-04-18 14:30:45
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（一）Kafka的架构一个典型的kafka集群包含若干Producer（可以是应用节点产生的消息，也可以是通过Flume收集日志 产生的事件），若干个Broker（kafka支持水平扩展）、若干个Consumer Group，以及一个 zookeeper集群。kafka通过zookeeper管理集群配置及服务协同。Producer使用push模式将消息发布 到broker，consumer通过监听
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2024-10-15 10:01:27
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