Kafka auto.offset.reset值详解昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest: automatically reset the offset to the earliest offset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开
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2024-03-26 10:00:59
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注意：从kafka-0.9版本及以后，kafka的消费者组和offset信息就不存zookeeper了，而是存到broker服务器上，所以，如果你为某个消费者指定了一个消费者组名称（group.id），那么，一旦这个消费者启动，这个消费者组名和它要消费的那个topic的offset信息就会被记录在broker服务器上 1.概述Kafka版本[0.10.1.1]，已默认将消费的 offse
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2023-12-07 11:19:18
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kafkaAPI操作0.10 可以使用Kafka 文件传输机制[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p99kEjRn-1573744945633)(1573702397129.png)]ACK应答机制（重点）Offset的维护（重点）两种维护Offset的方式自动提交：设置参数，进行自动提交，默认就是自动的 enable.auto.commit=true，无
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2024-07-21 09:32:51
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Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是普通的服务器，
Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术顺序写入和MMFil
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2023-09-02 22:10:56
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1、 offset1.1 offset介绍老版本 Consumer 的位移管理是依托于 Apache ZooKeeper 的，它会自动或手动地将位移数据提交到 ZooKeeper 中保存。当 Consumer 重启后，它能自动从 ZooKeeper 中读取位移数据，从而在上次消费截止的地方继续消费。这种设计使得 Kafka Broker 不需要保存位移数据，减少了 Broker 端需要持有的状态空
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2024-08-07 09:51:52
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KafkaConnect提供了一个接口OffsetBackingStore用于存储每个Connector当前订阅源实例的位点信息offset（例如MySql的binlog），offset在KafkaConnect中是一个key-value的值，具体由每个Connector自己去定义，OffsetBackingStore只会支持读写字节类型操作（实际上是ByteBuffer）,对于ByteBuffe
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2024-04-29 21:54:21
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## 如何将 Kafka 的 Offset 存储到 Redis
在许多现代应用中，我们利用 Kafka 进行消息传递，而 Redis 则是一个高效的缓存和存储解决方案。当我们处理消费 Kafka 消息时，有时需要记录 Offset（消费位移）以便后续进行消息重放或其他操作。本文将帮助你理解如何将 Kafka 的 Offset 存储到 Redis 中。
### 整体流程
接下来，我们将整个流程
原创
2024-08-19 07:08:35
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Kafka笔记3Kafka消费者管理offset维护offset的存储offset的更新消费者消费策略（消费者与分区关系）消费策略rebalance 分区重分配Kafka为什么这么快?磁盘顺序I/O索引机制批量操作和压紧零拷贝Kafka消息不丢失的配置 Kafka消费者管理offset维护offset的存储kafka 早期的版本把消费者组和 partition 的 offset 直接维护在 ZK
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2024-04-30 10:02:33
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一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
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2024-03-19 01:45:23
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朋友的公司做的是西南某边境省份网红新能源车的数据处理，由于新能源车的火爆，从年初从现在，数据量已经翻番。但与此同时，服务器却没有多少增加。无奈之下，只能暂时将kafka的数据存储时间由之前的1天改为6小时，5小时。其实有点危险，如果在凌晨发生什么异常生产事故导致实时任务退出，如果运维没有及时通知，导致第二天上班时已经超过5小时，那么这部份数据可能就丢了。但这也是无奈之举。本来运行一段时间倒也好好的
安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
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2024-04-03 20:59:56
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引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。AnatomyofaTopicpartition是以文件的形式
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2019-05-09 15:59:47
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一、Simple Consumer（或Low Level Consume）1、手工管理offset每次从特定Partition的特定offset开始fetch特定大小的消息完全由Consumer应用程序决定下一次fetch的起始offset使用Low Level Consume可以每次去指定希望消费消费哪个topic的那个partition多少offset之后的多少字节的消息，对于字节，如果指定的
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2024-03-19 21:55:22
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官方文档定义：kafka是一个分布式、可分区、多副本的日志系统。kafka术语：massage： kafka中最基本的传递对象，有固定格式。topic： 一类消息，如page view，click行为等。producer： 产生信息的主体，可以是服务器日志信息等。consumer： 消费producer产生话题消息的主体。broker： 消息处理结点，多个broker组成kafka集群。parti
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2024-03-17 18:37:44
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文章目录1、Offset存储模型2、Offset查询3、Offset管理方式 1、Offset存储模型由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费，因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存，而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存。如图所示：Kafka在保存Offset的时候，实际上是将Consumer
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2024-02-29 22:27:54
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早在 0.8.2.2 版本，kafka已支持存入消费的 offset 到Topic中，只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中。现在0.10.1.1及以后的版本中，官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中，同时，也保留了存储在 Zookeeper 的接口，通过 offsets.storage 属性来进行设置。之前版本，Kafka其实存在一个比
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2024-03-21 08:58:00
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自动维护offset之前使用kafka的KafkaStream让每个消费者和对应的patition建立对应的流来读取kafka上面的数据，如果comsumer得到数据，那么kafka就会自动去维护该comsumer的offset，例如在获取到kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。imp
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2024-05-09 11:18:18
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因此，如果需要保证主题内或跨主题的顺序性，需要在生产者和消费者端进行额外的处理，例如使用同一个分区键或同一个消费组。生产者消费者在消费 Kafka 消息时，需要维护一
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2024-02-26 10:28:46
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