文章目录kafka 基本知识一、基本术语二、从结构上理解kafka的高可用手段三、分区策略四、消息确认机制 kafka 基本知识一、基本术语消息：Record，是 Kafka 处理的主要对象消息位移：Offset，对应分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值主题：Topic，是承载消息的逻辑容器；实际使用中多用来区分具体的业务，不同topic即为不同业务生产者：Producer，发布消
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2024-03-15 14:28:16
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上文中主要介绍了Kafka 的消费位移从Zookeeper 转移到了自己管理。本文主要介绍一下位移的提交方式。Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。提交位移主要是为了表征 Consumer 的消
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2024-03-22 09:21:46
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每次调用 poll() 方法，它总是返回由生产者写入 Kafka 但还没有被组中消费者读取过的记录，我们因此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。 由于Kafka不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认（这是 Kafka 的一个独特之处），相反消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位置（偏移量）。如何以及为何提交偏移量我们把更新分区当前位置的操作叫作提交。与传统的消息队
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2024-06-06 04:43:59
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生产者每次调用poll()方法时，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息，如果消费者一致处于运行状态，那么分区消息偏移量就没什么用处，但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组，就会触发再均衡，完成再均衡之后，每个消费可能分配到新的分区，而不是之前处理的那个，为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量制定的地方开始工作。消费者会往一个__con
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2024-03-19 02:57:10
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前言 今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 :point_right: 如何保证 Kafka 消息不重复消费？ 我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？ 关于这个问题
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2024-06-27 22:23:51
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系列目录kafka原理和实践（一）原理：10分钟入门kafka原理和实践（二）spring-kafka简单实践kafka原理和实践（三）spring-kafka生产者源码kafka原理和实践（四）spring-kafka消费者源码kafka原理和实践（五）spring-kafka配置详解kafka原理和实践（六）总结升华 ==============正文分割线========
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2024-04-19 10:55:39
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大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
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2024-07-30 16:16:55
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Kafka 应对场景：消息持久化、吞吐量是第一要求、状态由客户端维护、必须是分布式的。Kafka 认为 broker 不应该阻塞生产者，高效的磁盘顺序读写能够和网络 IO 一样快，同时依赖现代 OS 文件系统特性，写入持久化文件时并不调用 flush，仅写入 OS pagecache，后续由 OS flush。这些特性决定了 Kafka 没有做“确认机制”，而是直接将生产消息顺序写入文件、消息消费
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2024-03-29 07:05:20
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（1）Customer和Customer Group（1）两种常用的消息模型队列模型（queuing）和发布-订阅模型（publish-subscribe）。队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息，一条消息只由其中的一个消费者来处理。发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。（2）Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型
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2024-03-29 11:51:33
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一、Kafka消费者编程模型1.分区消费模型
分区消费伪代码描述
main()
获取分区的size
for index =0 to size
create thread(or process) consumer(Index)
第index个线程(进程)
consumer(index)
创建到kafka broker的连接: KafkaClient
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2024-03-19 14:56:53
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文章目录一. 基础知识1. 概念概览2. topic与message二. consumer消费者1. kafka的消费模型2. kafka的数据分配策略2.1. RoundRobin轮询2.2. Range根据范围消费3. offset的维护3.1. 精准消费和灵活消费3.2. offset保存到哪里三. kafka生产者1. 生产者原理1.1. 主线程1.2. Sender线程2. produ
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2024-03-19 12:19:11
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生产者发送流程 Kafka 会将发送消息包装为ProducerRecord 对象，ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。在发送ProducerRecord 对象前，生产者会先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。数据被传给分区器。如果之前已经在ProducerRecord 对象里指定了分区，那么分区器就不会再做任何事
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2024-08-07 07:27:44
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Kafka 消费者重平衡机制详解一、简介1. 消费者概念2. 消费者群组二、消费者重平衡介绍1. 重平衡概念2. 重平衡的作用三、消费者重平衡机制1. 协调器的作用2. 重平衡阶段a. 分区分配b. 分区再均衡c. 分区负载均衡3. 重平衡流程a. 启动协调器b. 加入群组c. 领取分区并获得分区数据四、重平衡策略1. 轮询策略2. 范围策略3. 模板匹配策略4. 自定义策略五、重平衡的影响和处
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2024-06-01 00:04:06
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Kafka Manager这里记录下安装过程，以及当时遇到的一些问题。依赖项kafka manager依赖两个组件：java8最新的kafka manager依赖java8，低版本的我没有尝试过。这里不对配置java8做说明sbtsbt是一个scala项目的构建工具，我们通过下载kafka manager源码方式的话，就需要去构建工程。安装sbt的过程如下：下载sbt包sbt下载，可以通过这个链接
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2024-05-31 12:39:41
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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。 今天我会从几个重要的环节去介绍Kaf
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2024-08-07 07:33:25
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以下代码基于SpringKafka 2.3.13.RELEASE + Boot 2.2.9.RELEASE 实现Producer 消息的可靠性实现方案：ack模式调整 + 重试机制 + 规避重试机制下带来的问题spring.kafka:
producer:
#这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会
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2024-03-18 14:01:08
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文章目录1. 消费模型2. 高级API3. 低级API4. 消费者组 1. 消费模型消息由生产者发布到Kafka集群后，会被消费者消费。消息的消费模型有两种：推送模型（Push）和拉取模型（Pull）。推送模型（Push）消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理。比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网
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2024-03-02 11:08:20
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1.生产者推送数据常用参数bootstrap.servers：Kafka集群中的Broker列表，格式为host1:port1,host2:port2,…。生产者会从这些Broker中选择一个可用的Broker作为消息发送的目标Broker。acks：Broker对消息的确认模式。可选值为0、1、all。0表示生产者不会等待Broker的任何确认消息；1表示生产者会等待Broker的Leader副
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2024-02-20 08:22:08
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1.怎么解决kafka数据丢失的问题？kafka有两种发送数据的模式，异步和同步，默认选择的是同步发送消息。同步：在同步模式如果ack消息确认机制为1只保证主节点写入成功，在进行主从复制如果主节点宕机，从节点将没有数据，数据就会丢失。所以设置ack消息确认机制为-1，消息写入主节点和从节点才算成功。异步：在异步模式当缓冲区满了，如果ack=0就会清空缓冲池消息。所以在kafka配置文件设置成不限制
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2023-08-02 22:31:33
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消息队列如何保证消息能百分百成功被消费 目前常用的消息队列有很多种,如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka...下面以RabbitMQ为例来讲如何保证消息队列中的信息能百分百被消费掉. 其中消费队列的工作流程如下: .我们可以再增加一个机制,增加一个确认机制： 流程解释:1）订单服务生产者再投递消息之前，先把消息持久化到Redis或DB中，建议redis，高性能。消息的状
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2024-03-26 12:49:57
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