PartitionManager算是storm-kafka的核心类了，现在开始简单分析一下。还是先声明一下，metric部分这里不做分析。PartitionManager主要负责的是消息的发送、容错处理，所以PartitionManager会有三个集合 _pending：尚未发送的message的offset集合， 是个TreeSet<Long>()failed ： 发送失败
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2024-08-15 21:27:55
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消息在通过 send() 方法发往 broker 的过程中，有可能需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器
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2024-04-02 20:28:12
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# 如何实现“kafka 指定 partition java”
## 整体流程
下面是实现“kafka 指定 partition java”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 创建 Kafka 生产者 |
| 2 | 指定 partition |
| 3 | 发送消息到指定 partition |
原创
2024-05-17 05:01:19
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在使用 Java 开发 Kafka 应用程序时，指定消息发送的 partition 对于均衡负载与数据处理的性能优化至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Java 程序中实现 Kafka partition 的动态指定，过程包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
### 环境准备
在着手编码之前，确保你的开发环境具备以下前置依赖：
- Java JDK 1
背景 基于elk的采集端 基础架构是 rsyslog-tcp-logstash es // rsyslog-redis/kafka-logstash-es安装vi /etc/yum.repos.d/rsyslog.repo
[rsyslog_v8]
name=Adiscon CentOS-$releasever - local packages for $basearch
baseurl
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2024-10-09 08:50:23
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# 实现“kafka java 指定partition”教程
## 整体流程
下面是实现“kafka java 指定partition”的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Producer实例 |
| 2 | 指定要发送消息的topic和partition |
| 3 | 发送消息到指定partition |
## 详细步骤
### 步骤1：
原创
2024-05-16 03:50:44
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关键字Topics（主题）:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition（分区）:parition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，创建topic时可指定
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2023-12-25 09:35:22
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kafka的每个topic都可以创建多个partition，partition的数量无上限，并不会像replica一样受限于broker的数量，因此partition的数量可以随心所欲的设置。那确定partition的数量就需要思考一些权衡因素。越多的partition可以提供更高的吞吐量在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元。每个partition可以独立接收推送的
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2023-12-09 21:33:04
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1. 消费者与消费组：在消息队列系统中，消费者客户端（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。与其他一些消息中间件不同的是：在Kafka的消费理念中还有一层 “消费组”（Consumer Group）的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。1.1 关于消费组的几个概念：一个分区只能属于一
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2024-02-21 14:39:24
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1 简介Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。2 常用术语Broker服务代理 已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群。集群中的每一个服务
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2024-10-16 09:53:56
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Kafka是一个开源的，分布式的，高吞吐量的消息系统。随着Kafka的版本迭代，日趋成熟。大家对它的使用也逐步从日志系统衍生到其他关键业务领域。特别是其超高吞吐量的特性，在互联网领域，使用越来越广泛，生态系统也越来的完善。同时，其设计思路也是其他消息中间件重要的设计参考。Kafka原先的开发初衷是构建一个处理海量日志的框架，基于高吞吐量为第一原则，所以它对消息的可靠性以及消息的持久化机制考虑的并不
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2024-09-12 16:40:37
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1.环境说明2.环境搭建2.1jdk的安装与配置进入Oracle官网 Oracle | Cloud Applications and Cloud Platform我下载的是jdk8,当然更高版本的也可以。下载完成后，将其复制到/opt目录下，解压tar -zvxf jdk-8u261-linux-i586.tar.gzjdk的安装目录如下:/opt/jdk1.8.0_261下面开始配置j
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2024-07-11 14:25:09
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# 使用Kafka Java API 指定Partition个数的实现指南
Kafka 是一个流行的分布式消息队列，可以用来处理实时数据流。在开发应用程序时，了解如何创建主题并指定分区个数是至关重要的。本文将详细介绍如何使用 Java API 在 Kafka 中创建一个指定分区个数的主题。我们将通过表格和代码示例来帮助你理解整个流程。
## 流程概述
下面是使用 Kafka Java API
自定义分区类 生产者发送到对应的分区有以下几种方式：（1）指定了patition，则直接使用；(可以查阅对应的java api, 有多种参数)（2）未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；（3）patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。 但是kafka提供了，自定义分区算法的功能,由业
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2024-03-02 09:53:54
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前言在之前的一篇文章中，笔者介绍了Kafka Consumer Group（消费者组）以及Rebalance（重平衡）的概念：为了使得Consumer易于组织、可扩展以及更好地容错，Kafka将一个或多个Consumer组织为Consumer Group，即消费者组。Consumer Group的唯一标识就是group.id。Group内的所有Consumer共同消费已订阅的各个Topic的所有P
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2023-12-10 10:28:06
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参数的设定:参考资料不错的资料：http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm注意：在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions。这指的是多单个topic的partition数量之和。若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上，则多个broker的所有partitioi
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2023-12-06 23:45:45
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1. kafka消息丢失的原因1.生产者消息丢失
①acks=0 producer不需要等broker确认收到消息的回复 就继续发送下一条消息
②acks=1 等lead确认收到消息的回复 不等follow确认收到消息的回复 就继续发送下一条消息
③acks=-1,all 等lead及所有follow确认收到消息的回复 再发送下一条消息2.消费者消息丢失
主要体现在消费端offerset的
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2024-07-12 10:21:32
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写在前面：各位看到此博客的小伙伴，如有不对的地方请及时通过私信我或者评论此博客的方式指出，以免误人子弟。多谢！ kafka中每个topic可定义多个分区，那么生产者将消息发送到topic时，具体追加到哪个分区呢？上一篇我们已经通过这种方式：@KafkaListener(topics = {"mytopic"},topicPartitions = {@TopicPartition(top
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2024-01-12 15:01:50
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一、首先我们要理解kafka partition内部消息有序，指的是什么有序？ 是消息有序，而不是内容有序，如果你想kafka内部的内容有序，则需要再往kafka发送消息的时候保证内容的发送顺序。1.kafka保证消息顺序配置 kafka producer：失败重试配置不重试： retries=0这个默认就是0max.in.flight.requests.per.connection，这里解释下这
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2024-04-24 11:39:07
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在 Apache Kafka 中，新消费组的消费 offset 规则主要受以下几个因素影响：自动偏移重置策略：当新消费组首次订阅主题时，由于没有先前的消费记录，Kafka 需要确定从哪个偏移量开始消费。这由 auto.offset.reset 配置项决定。常见的设置有：
"latest"：新消费组从每个分区的最新消息（尾部）开始消费，忽略之前未消费的消息。
"earliest"：新消费
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2024-05-31 12:40:07
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