申请配额(限流)不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:user + clientid user clientid 如果kafka集群没有开启身份认证，则只能使用clientid方式来进行限流。但是KaFkaManager是可以支持到Topic粒度的; 假如你
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2024-02-12 14:17:40
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一、前言长文警告，事实上我不愿意写太长的文章，一面是太冗余，一方面读者容易疲倦，但是只要是涉及到源码级别的，就肯定篇幅不短，因为太短肯定没意义也解释不清楚，但是相信，耐心看完这个文章一定会对Spring源码有所收获！最近有很多读者面试的时候都被问到了有关于Spring三级缓存的解决方案，很多读者在面试受挫之后，试着自己去读源码，试着去跟断点又发现一层套一层，一会自己就懵了，我这几天总结了一下，为了
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2024-06-02 16:09:16
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Kafka，构建TB级异步消息系统一：阻塞队列二：Kafka三：Spring整合Kafka 一：阻塞队列这个是Java自带的API，用于解决线程通信的问题①BlockingQueue接口解决线程通信的问题。阻塞方法：put、take。原理图： 线程Thread-1从左边存入数据 线程Thread-2从右边取出数据 阻塞队列Blocking Queue就在中间形成一道缓冲区，从而良好的解决线程通信的
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2024-04-30 10:32:46
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分区重分配的本质在于数据复制，先增加新副本，然后再进行数据同步，最后删除旧的副本完成整个流程。数据复制会占用额外的资源，如果重新分配的量太大肯定会影响整体性能，尤其是在使用高峰期，这个问题可以通过减小分配粒度来解决，以小批次的方式来操作。但是如果集群中某个主题或分区的流量在某段时间内特别大，那么在副本复制的时候只靠减小力度是不足以应对的，这时就需要一个限流机制，可以对副本间的复制流量加以限制来保证
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2024-03-22 15:26:41
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rockermq & kafka 消费限制
原创
2019-03-15 16:36:23
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Kafka的特性如下：1）高吞吐、低延迟：Kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分为多个partition，consumer group对partition进行consumer操作。2）可扩展性：Kafka集群支持热扩展。3）持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。4）容错性：允许集群中节点失败。高并发：支持数千个客户端同时读写
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2024-03-21 10:08:22
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目录一、环境准备Ⅰ、准备好三台虚拟机用于搭建nginx和kafka集群Ⅱ、配置静态ip地址Ⅲ、修改主机名Ⅳ、域名解析编辑Ⅴ、安装基本软件Ⅵ、安装时间同步服务Ⅶ、关闭防火墙二、nginx搭建Ⅰ.安装epel源并下载nginx服务Ⅱ.启动nginx服务Ⅲ.编辑配置文件三、kafka集群搭建Ⅰ、kafka原理Ⅱ、Kafka集群配置Ⅲ、测试四、filebeat部署Ⅰ、filebeatⅡ、fliebeat的
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2024-05-04 19:00:27
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网上看到这篇文章，觉得很不错，这里转载记录一下。第一部分、引言 在spring应用中，如果我们需要订阅kafka消息，通常情况下我们不会直接使用kafka-client，而是使用了更方便的一层封装spring-kafka。特别是在springboot微服务中，基于注解和配置的spring-kafka可以给我们带来更简单更便捷的开发方式。不过，它
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2024-03-04 09:56:51
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1.broker
kafka的集群中的实例，由多个服务组成的集群
2.topic消息分类器，用于存储与分类不同的消息数据3.partition
每个topic拆分为多个partition，消息在其内部有递增序列存储（0,1,2,3,4...），partition均匀分布在集群中，增加并发能力，可设置过期时间,在linux服务器上就是一个文件夹，命名规则为topic名+有序序号
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2024-04-20 15:50:42
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1，消费者代码package com.iflytek.spark.test;
import java.text.MessageFormat;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import com.iflytek.spark.
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2023-10-01 11:18:36
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一、kafka的rebalance机制在Kafka中，当有新消费者加入或者订阅的Topic数发生变化时，会触发Rebalance(再均衡：在同一个消费者组当中，分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制，Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费。Rebalance的过程如下：第一步：所有消费成员都向Coordinator发送请求，请求入Consumer Group。一旦所有成员都发
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2024-04-14 10:39:50
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在压力测试过程中，请求的峰值一直持续的时候就容易出现了大量的XX字段插入失败，唯一键冲突。 检查日志能发现出现大量的提交到kafka失败Commit cannot be completed due to group rebalance很多次提交到kafka都是rebalance，为什么发生了rebalance我们的应用是开三个线程消费kafka消息，拿到消息后就会进行提交，理论上是不应
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2024-02-27 17:16:35
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目录一、kafka的消费方式 二、消费者总体工作流程三、消费者组 消费者组工作原理 消费者组初始化 消费者组详细消费流程 消费一个主题 消费一个分区消费者组案例 四、分区分配以及再平衡分区分配策略Range 分区分配策略Roundrobin分区分配策略Sticky以及再平衡五、offest位移offest默认维护位
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2024-03-06 00:13:57
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1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。2.解决什么问题kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志，用户行为和网站运营统计等的数
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2024-04-22 12:46:11
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kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速度不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络堵塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是，如
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2024-01-27 19:41:47
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kafka小结目录1、消息中间件2、Kafka 基本概念和架构zookeeper答案关键字3、Kafka 使用问题命令行工具Kafka ProducerKafka Consumer答案关键字4、高可用和性能问题分区与副本性能优化答案关键字分布式消息中间件什么是分布式消息中间件？消息中间件的作用是什么？消息中间件的使用场景是什么？消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTT
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2024-06-19 21:42:23
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本文介绍 Kafka 消费的一个例子，以及如何优化提升消费的并行度。例子Kafka 消费一般使用 github.com/Shopify/sarama 包实现，现已支持消费组消费。下面是一个消费组消费的例子：func consume(){
// 定义一个消费者，并开始消费
consumer := Consumer{}
ConsumerHighLevel.C
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2024-03-23 09:57:18
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一、消费者消费消息流程 二、消费方式 consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表
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2024-02-22 11:19:00
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一、Kafka概述Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consum
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2023-09-17 11:39:05
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一、Kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息pull模式不足之处是，
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2024-04-26 15:40:17
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