写到前面：本文实例代码中设置了较多参数，关于这些参数以对应的知识点不了解的可以阅读文章《关于 Kafka 你必须知道的知识点》。一 Producer/**
* producer 生产者
*
* @param string $host
* @param string $topicName
* @param array $messages
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2024-10-09 08:49:46
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从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和手动提交；从 Consumer 端的角度来说，位移提交分为同步提交和异步提交。1.开启自动提交位移的方法，Consumer 端有个参数 enable.auto.commit，把它设置为 true 或者压根不设置它就可以了，默认是true。启用了自动提交，Consumer 端还有个参数就派上用场了：auto.commit.interval.ms。它的默认值是
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2024-03-15 06:05:18
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消费者每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但没有被消费者读取过的记录，我们因此可以知道哪些消息是被群组里的哪个消费者读取的。Kafka不会像JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者使用broker里的MetaData来追踪消息在分区里的位置（offset）。更新分区当前位置的操作叫提交。消费者会向_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的off
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2024-02-19 10:26:11
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本文主要分为三个部分第一部分阐述两阶段提交的原理和优缺点。第二部分阐述三阶段提交的原理和优缺点。第三部分阐述如何解决业务中最终一致性的问题。 一.两阶段提交两阶段提交方法是用于分布式事务中用来完成事务操作的。 两阶段提交是一种思想，XA协议，TCC，Paxos，Raft都用到了这种思想。 这里先基于XA协议谈一下，因为我们一般提到的两阶段提交都是基于XA协议。&nbs
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2024-04-04 09:12:28
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新手解除 kafka，很容易把 acks 和提交 ack搞混了。acks (0, 1, 'all')代表kafka收到消息的答复数,0就是不要答复,爱收到没收到.1就是有一个leader broker答复就行,all是所有broker都要收到才行0: Producer不等待kafka服务器的答复,消息立刻发往socket buffer,这种方式不能保证kafka收到消息,设置成这个值的时候retr
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2024-03-19 03:01:34
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位移主题(Offset Topic)__consumer_offsets是kafka内部的主题，这里使用位移主题指代__consumer_offsets。在上一章中我们讲过，老版本Consumer的位移管理依托于Apache Zookeeper的，自动的或手动的将位移提交给Zookeeper中保存。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间，有利
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2024-06-05 05:23:37
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Kafka使用zookeeper来维护集群成员的信息。每个broker都有一个唯一标识符，这个标识符可以在配置文件指定，也可以自动生成。在broker停机，出现网络分区或者长时间垃圾回收停顿时，broker会从zookeeper上断开连接，此时broker在启动时创建的临时节点会自动从zookeeper上移除。监听broker列表的Kafka组件会被告知该broker已移除。在完全关闭一个brok
Kafka consumer提交中的问题1.自动提交2.手动提交2.1 enable.auto.commit值主动写为false2.2 并且主动调用API手动提交位移2.3 同步提交和异步提交2.3.1 同步提交的缺陷2.3.2 异步提交的缺陷2.3.3 将同步提交和异步提交相结合（commitSync 和 commitAsync 组合）2.3.4 Kafka Consmer 提供的一种避免大批
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2024-07-18 11:45:18
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前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是在需要
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2024-02-15 19:25:34
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kafka事务小记一。使用场景如producer发的多条消息组成一个事务这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见 。producer可能会给多个topic，多个partition发消息，这些消息也需要能放在一个事务里面，这就形成了一个典型的分布式事务。kafka的应用场景经常是应用先消费一个topic，然后做处理再发到另一个topic，这个consume-transform-produ
目录首先回顾之前的知识点 自动提交offset 手动提交消费者poll消息的细节 完整代码： 按照新方法进行消费消息1.指定时间进行消息的消费 2.指定分区开始从头消费+指定分区的偏移量开始消费新消费组的消费offset规则 首先回顾之前的知识点消费者消费消息，每消费offset+1，然后提交offset给到我们kafka中topic中的
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2023-11-10 06:27:45
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kafka位移提交 什么是位移提交，定义。位移提交的分类自动提交和手动提交：同步提交和异步提交 什么是位移提交，定义。 Consumer需要向kafka汇报自己的位移数据，这个汇报过程称为位移提交。因为Consumer可以同时消费多个分区。所以位移提交是按照分区的粒度进行的。即Consumer需要为分配给他的每个分区提交各自的位移数据。 作用是：位移提交表示了Consumer的消费进度。这
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2024-02-23 22:58:55
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文章目录前言1.定义2.Kafka基本架构3.Kafka命令行操作4.Kafka工作流程5.topic的存储架构6.index文件和log文件详解7.分区8.数据的可靠性（副本）9.ISR10.ack应答机制11.故障处理12.实现Exactly Once13.Kafka消费者方式14.offset的维护15.Kafka高速读写数据16.Zookeeper在Kafka中的作用17.选举流程18.
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（Committing Offsets）。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 的消费进度，这样当 Consumer 发生故障重启之后，就能够从 Kaf
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2024-02-02 16:31:40
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前言在kafka 0.9版本之后，kafka为了降低zookeeper的io读写，减少network data transfer，也自己实现了在kafka server上存储consumer，topic，partitions，offset信息将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中。在kafka的消费者中，有一
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2023-10-20 10:46:26
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1.偏移量kafka的消息所在的位置由Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。Offset代表Partition中的消息的顺序ID。例如：第一个进入的Offset为0，第二个为1，以此类推。由于消费者消费Kafka消息也与Offset和consumer的group.id有关，故此维护好消息的Offset对于避免消息的重复消费与遗漏消费，确保消息的Exactly-once是至关
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2024-03-21 11:02:01
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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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目录：为什么要手动提交什么是手动提交 一.为什么要手动提交问题一：已经消费的数据对于kakfa来说，会将该消费组里面的offset值进行修改。什么时候去修改的？
当数据被消费者拿去之后就自动提交，而不关注消费者是否成功消费，如果消费者端出现故障，就会导致此条数据没有被消费，继续运行就会导致此数据丢失如果消费者成功消费此数据，而在提交的过程的出现故障，会导致再次发送此数据到消费者，继
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2024-02-23 10:40:52
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Kafka继kafka基础之后再来点高级实用的。顺便做一个kafka整理总结。查看kafka自身维护偏移量：kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic flink --time -11、kafka自定义分区分析步骤：
1，设计一个子类继承分区父类，重写其中的partition
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2024-10-25 08:53:54
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# 使用 Python 提交 Kafka Offset 的科普文章
Apache Kafka 是一个流行的分布式流媒体平台，常用于大规模的数据流处理。Kafka 的一个重要概念是 **Offset**，它指的是消息在 Kafka 分区中的位置。本文将介绍如何使用 Python 提交 Kafka 的 Offset，并给出相关代码示例。
## 1. 什么是 Kafka Offset？
在 Kaf
