国际惯例的简单介绍kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，有着如下优秀的特性： 高吞吐、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个分区, 消费者组对分区进行消费操作 可扩展性：kafka集
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2024-04-02 21:07:05
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rabbitmq的基本设置进入sbin目录cd /usr/local/rabbitmq_server-3.8.3/sbin新增用户./rabbitmqctl add_user cf 123456设置用户权限./rabbitmqctl set_user_tags cf administrator创建虚拟主句host创建springBoot项目导入相关的依赖略过创建数据库，创建表CREATE TABL
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2024-04-12 06:31:40
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文章目录1 TimingWheel：探究Kafka定时器背后的高效时间轮算法1.1 时间轮简介1.2 源码层级关系1.3 时间轮各个类源码定义1.3.1 TimerTask 类1.3.2 TimerTaskEntry 类1.3.3 TimerTaskList 类1.3.4 TimingWheel 类1.4 总结2 DelayedOperation：Broker是怎么延时处理请求的？2.1 Tim
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2024-02-28 09:58:18
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kafka中有很多运用到延迟操作，比较典型的延时任务实现：DelayedProduce 和 DelayedFetch。DelayedProduce当生产者追加消息到集群时（对应 ProduceRequest 请求），实际上是与对应 topic 分区的 leader 副本进行交互，当消息写入 leader 副本成功后，为了保证 leader 节
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2023-10-10 13:34:17
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在0.11之前的版本中，多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance，这是由于每个consumer instance启动的时间不可控，很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms)，而每次rebalance的代价又相当地大，因为很多状态都需要在rebalance前被持久化，而在rebalanc
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2024-03-22 10:55:31
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kafka interceptor能够拦截,所有kafka client接收或发送的消息, 基于这一点,我们可以在消息被拦截到时,进行消息统计以及相应的延时计算;需要明白一个点kafka在0.10.0版本, 开始支持每个record带一个timestamp. KafkaProducer发送的record所带有的ts比较特别, 你可以在创建ProducerRecord时,设置该record的时间戳,
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2024-04-16 15:18:18
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项目简介是一个开源项目，旨在帮助开发者和数据工程师深入理解并掌握Apache Flink这一强大的实时流处理框架。该项目由Flink China社区维护，提供了一系列详细的教程和实战案例，涵盖了Flink的基础知识到高级特性，为用户提供了丰富的学习资源。技术分析Apache FlinkFlink是一个用于批处理和流处理的数据处理引擎，它支持低延迟、高性能和状态管理。其核心是DataStream A
# Java Kafka 延迟消费实现指南
在现代分布式系统中，消息队列（如 Kafka）被广泛应用于解耦组件、提高系统的可靠性和可伸缩性。在某些业务场景下，我们可能需要实现延迟消费，即消息在发送后，消费者需要等待一段时间才能处理这些消息。本文接下来将详细介绍如何使用 Java 和 Kafka 实现延迟消费。
## 流程概述
在实现延迟消费之前，以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描
# 使用Kafka实现延迟消费的教程
Kafka作为一个高吞吐量的消息队列系统，常常用于需要处理大量实时数据的应用场景。然而，有时候我们需要实现消息的延迟消费，即在指定的时间间隔后再消费消息。本文将详细介绍如何实现Java Kafka消费组的延迟消费。
## 流程概述
延迟消费的实现可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------ |
| 1 | 创建Kafka生
从这一篇开始，我们将进入Consumer的分析。同Producer一样， Consumer也分旧的scala版和新的Java版，在此我们只分析新的Java版。 在分析之前，我们先看一下， Consumer的基本用法：Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
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2024-05-15 10:06:59
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一、概述1.定义传统定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列最新定义：kafka是一个开源的分布式事件流平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用2.应用场景缓存/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致情况解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束异步通信：允许用户把一个消息放入
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2024-05-08 12:57:48
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Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于
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2024-02-04 11:46:29
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1、消息中间件作用解耦/异步/削峰2、消息中间件通信模式点对点模式如上图所示，点对点模式通常是基于拉取或者轮询的消息传送模型，这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个消费者进行处理。生产者将消息放入消息队列后，由消费者主动的去拉取消息进行消费。点对点模型的的优点是消费者拉取消息的频率可以由自己控制。但是消息队列是否有消息需要消费，在消费者端无法感知，所以在消费者端需要额外的线程去监控。发布
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2024-03-22 08:49:00
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文章目录一、什么是kafka？1、使用kafka消息队列的好处二、kafka的场景应用二、kafka的模式1、点对点消息传递模式2、发布订阅消息传递模式三、kafka系统基础架构四、数据存储到kafka中的流程1、分区的原因2、分区的目的五、Kafka原则 一、什么是kafka？kafka是由Linkedin公司开发，是一个分布式，支持分区（partition）、多副本的（repilca），基于
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2024-03-28 14:04:48
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1. 小小的知识点1.kafka 发布与订阅的分布式（distributed）消息系统，让实时数据在之中排队，缓冲减压，存储实时数据 2.消息队列的应用场景：峰值压力缓冲 3.producer 数据的生产者 consumer 消息的消费者 broker kafka集群的server负责处理消息读写请求，存储数据 topic 消息队列，读写数据的单位 4.一个topic分成多个partition（为
kafka消费模式1.点对点模式：消费者主动拉取消息，消费之后删除数据。2.发布/订阅模式：如果生产者推给消费者，可能会有些消费者消费比较慢，直接爆炸、或者有些消费者消费很快，资源浪费；一般是消费者主动拉取（但是这样要不停的去询问kafka是否有新消息）。Kafka基本架构1.生产者：生产消息给kafka集群。2.kafka集群：消息队列，暂存消息。 borker可以任务是不同的服务器；
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2024-04-08 21:54:34
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参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理7、消息的消费：消息的消费一般基于两种模式：push模式和pull模式，即主动推模式和主动拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，拉模式是消费者主动从服务端发起请求来拉取消息。// 轮询拉取消息之前必须订阅topic 否则会报错。
@Override
public ConsumerRecords<K, V> poll(long timeo
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2024-03-18 08:17:45
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数据丢失的原因Kafka 消息发送分同步 (sync)、异步 (async) 两种方式，默认使用同步方式，可通过 producer.type 属性进行配置；通过 request.required.acks 属性进行配置：值可设为 0, 1, -1(all) -1 和 all 等同0 代表：不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收
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2024-02-17 13:06:21
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本节主要介绍用SpringBoot进行开发时，使用
kafka进行生产和
消费一、引入依赖<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.
kafka</groupId>
<artifactId>spring-
kafka</artif
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2024-06-12 12:41:00
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代码地址：https://github.com/18113996630/flink-practice/blob/master/src/main/scala/com/hrong/flink/watermark/WaterMarkFunc02.scala视频讲解：flink迟到数据处理视频讲解waterMark和Window机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据event
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2024-04-23 16:48:13
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