＜Kafka核心技术与实战＞学习笔记 -- 深入Kafka内核Kafka副本机制详解副本机制（Replication）Kafka 副本定义基于领导者（Leader-based）的副本机制Kafka副本机制的好处In-sync Replicas（ISR）Unclean 领导者选举（Unclean Leader Election）小结思考Kafka请求处理两种常见的请求处理方案Reactor 模式网
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2024-09-03 17:35:49
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一、为什么需要消息系统1.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。2.冗余： 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。3.扩展性： 因为消息队列解
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。1. 发布/订阅模式一对多，生产者将消息发布到 topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 topic 清除。2. 架构Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发
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2024-05-16 07:14:35
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前面我们了解完broker的配置，现在我们来看下topic的配置：1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”，要么是“compact”，或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用topic上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。2.compr
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2024-02-28 09:30:34
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kafka-其他参数详解主要介绍下kafka的producer配置参数，只取了其中的一部分常用的，后续的有时间，也会补充一些，更多的详细参数，可以参考《kafka官网》，参数的内容，主要是选取《apache kafka实战》书中的一些讲解和官网相互参看topic 级别参数topic级别的参数是指覆盖 broker 端全局参数；每个不同的 topic 都可以设置自己的参数值。举例来说，上面提到的日志
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2024-03-19 10:23:24
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Kafka架构Kafka工作流程及文件存储机制Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。而topic是逻辑上的概念，并没有真实存在，真实存在的式topic下的partition，是一个物理概念，每一个partition对应于一个log文件，用于存储producer生产的数据，producer生产的数据会不断追加到该log文件的末端，每条数据均有
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2024-03-28 12:50:50
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文章目录一、什么是Kafka？二、Kafka介绍1.特征2.Kafka名词解释3.Kafka常用命令1.Kafka服务2.Topic3.Produce4.Consumer5.Consumer Group6.Kafka 自带压测脚本4.Kafka API1.Topic2.Produce 一、什么是Kafka？kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于
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2024-02-18 20:25:02
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Kafka本文全部内容为个人理解、做记录用，如果有误请不吝指正 一个分布式的，基于pub-sub的消息队列。Kafka是消费者主动拉取消息的。 在大数据领域作为消息传递中间件应用广泛，业界如果使用spark计算框架，有9成以上消息队列都是使用kafka。架构Topic：相同类型的消息按照主题来存放，不然那不就乱了么。例如你的购物车数据应该放购物车Topic，单个订单数据应该放在订单TopicPar
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2024-04-03 20:07:35
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我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
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2024-03-21 11:25:50
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学习消息中间件Kafka从配置到基本应用一、服务器安装配置Kafka1、配置介绍与修改2、启动3、配置开机自启4、如果不使用自带的zookeeper二、Kafka的使用场景1、异步处理2、应用解耦3、流量削锋4、日志处理5、消息通讯三、点对点消息传递模式1、介绍四、发布-订阅消息传递模式1、介绍2、依赖3、生产者4、消费者5、测试6、消费者的 auto-offset-reset 含义详解五、保证
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2024-03-26 21:22:21
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摘要：Offset 偏移量，是针对于单个partition存在的概念。作者： gentle_zhou。Kafka，作为一款分布式消息发布和订阅系统，被广泛应用于大数据传输场景；因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点，可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案（行为追踪，日志收集）。基本架构组成Kafka里几有如下大基本要素：Producer：消息生产者，向Kafka cluster内的Br
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2024-07-18 11:43:26
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Kafka中topic可以设置多个分区，而分区是最小的并行度单位。通常而言，分区数越多吞吐量也越高。但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分区数。我现在高兴地宣布Kafka 1.1.0版本在这方面取得了重大的改进。目前生产环境中单Kafka集群支持的分区上限得到了极大的提升。 为了便于理解这个改进是如何实现的，我们重温一下分区leader和controller的
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2024-02-13 20:16:59
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1.大体流程kafka 新建topic，zk和raft是两套代码有点大的区别。单节点和集群有一些细微的区别。 2.代码流程zk集群创建topic大体流程，这里创建一个名为 flinkin-30 的主题，分区设置为2，使用zk部署的集群：(1)客户端创建主题请求处理入口，如果当前节点是Controller则处理zk写入，否则转到到Controller进行处理。最终会执行zk写入。KafkaApis
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2023-11-04 17:04:09
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目前生产环境中，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ等。消息系统的作用：异步处理、应用解耦、流量削峰和消息通讯异步处理 用户注册后，异步发送邮件和注册短信。 缩短响应时间，提高吞吐量。应用解耦 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险，两端互不影响。流量削峰 通过队列暂存或者队列限流来
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2024-03-27 10:11:51
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2019-07-19某系统kafka集群宕机，重启失败日志 网上相似问题描述：https://javarevisited.blogspot.com/2014/11/javaioioexception-map-failed-javalangoutofmemoryerror.html kafka官网文档参考说明：http://kafka.apache.org/docum
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2024-03-21 09:15:16
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Topic&Partition集群：在每个Kafka的节点配置中配置 zookeeper.connect=IP:2181,IP:2181,IP:2181/kafkaTopic：相当于数据库中的表，每个Topic 可以有多个Partition 以及副本ReplicationFactorPartition：相当于每个大表的分表，一个Partition只能由同一Group 的单个Con
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2024-03-25 22:41:39
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1 Kafka的工具类1.1 从kafka消费数据的方法消费者代码def getKafkaDStream(ssc : StreamingContext , topic: String , groupId:String ) ={
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)
val kafkaDStr
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2024-06-20 09:01:46
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[size=large][color=red][b]消息队列分类：[/b][/color][/size]
[size=medium][b]点对点：[/b][/size]
消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：
[b]* 消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经
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2024-03-19 02:52:02
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1.Kafka工作流程 Kafka中的消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partiyion对应于一个log文件，该log文件存储的是生产者生产的消息。Producer生产的数据会被不断的追加到该log文件末尾，切每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己
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2024-05-11 19:44:42
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kafka简介：Kafka 属于分布式的消息引擎系统，它的主要功能是提供一套完备的消息发布与订阅解决方案。kafka相关术语：topic：发布订阅的对象就是topic,可以为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题Partitioning：分区（Kafka 中的分区机制指的是将每个主题划分成多个分区（Partition），每个分区是一组有序的消息日志。生产者生产的每条消息只会被发送到一个分
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2024-01-30 19:06:09
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