项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台本文主要是讲解 针对Topic生产/消费 的限流配置; 如果不需要设置限流 则可忽略;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:
1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
kafka消费太慢 首先加多个patiction,多个消费组 拉去多个，多个消费者消费后续还是不行 以为是线程池被用完了，就单独起一个线程还是不行！！！后续就用jstack看线程状态 jstack pid > stack.txt dump线程状态 WAITING (parking) bstractQueuedSy
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2023-09-02 22:05:12
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一.背景与问题 之前使用kafka-python库进行消费数据处理业务逻辑，但是没有深入里面的一些细节，导致会遇到一些坑。正常普通我们常见的一个消费者代码:(假设topic的分区数是20个)from kafka import KafkaConsumer
bootstrap_servers = ['localhost:9092']
group_id = 'py
前言：kafka是个高吞吐的消息中间件，有着削峰填谷的作用。最近在生产中，发现消费速度跟不上生产速度，很是好奇，kafka不是号称高吞吐吗？难道是kafka吐的太慢了？后来查了很多资料，总算弄清了点头绪。不是kafka的锅，是自己的消费者消费能力不行导致。生产者一般不会有啥问题，因为是写进kafka，数据如果要处理的话，处理中的数据和kafka还没关系，等数据处理完要最终写入kafka了的时候，这
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2023-08-08 02:16:19
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一：自动提交//开启offset自动提交
properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"false");缺点：先提交offset后消费，提交完offset后没有消费就挂机后，可能造成丢失数据二：手动提交 手动提交 offset
的
通过python操作kafka kafka特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量[2] ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万[2] 的消息支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息支持Hadoop并行数据加载 术语：BrokerKafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerT
问题描述：kafka的某些topic在消费完毕后一段时间，重启唯一消费者，offset会重置为最小offset重新消费，一直导致kafka消费的重复消费问题。问题产生原因：是offset信息过期导致的。我一直以为消费者保持在线，最新位移信息是不会过期的。但即使消费者在线，位移信息也会如约过期。配置的数据保留时间log.retention.hours=168小时比位移保留时间offsets.rete
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2023-07-04 23:15:23
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@目录文章目的和缘由所谓单消息体非批量消费各种类说明和具体实现方式推荐最简单的consumer分析和目的实现和说明变体和说明简化变化文章目的和缘由在实际工作中，笔者使用了kafka，业务场景并不算太复杂，结合网络上一些帖子（绝大部分是互相重复的），简单快速的实现了。然而，在后续的观察中，发现里面有一些不大不小的坑，于是又白嫖了一堆帖子（依旧是各种相互重复）进行了修复，经过一段较长时间的观察和测试，
kafka版本0.9.0.0，消费者相关的配置， kafka消费者配置
名称默认值类型重要性描述metric.reporters""list低度量报告的类列表，通过实现MetricReporter接口，允许插入新度量标准类。JmxReporter包含注册JVM统计。metadata.max.age.ms300000longlow刷新元数据的时间间隔，单位毫秒。即使没有发现任何分区的 lea
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2023-08-27 22:06:11
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1.安装python模块pip install --user kafka-python==1.4.3如果报错压缩相关的错尝试安装下面的依赖yum install snappy-devel
yum install lz4-devel
pip install python-snappy
pip install lz42.生产者#!/usr/bin/env python
# coding : utf-8
作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。本文，以及接下来的几篇针对 Kafka 的文章，我们面向的对象都是爬虫工程师或者仅仅需要使用 Kafka 的读者。关于 Kafka 更深
在工作中，使用uwsgi部署项目，其中uwsgi设置为多进程，并且python中使用了kafka-python模块作为生产者不断产生数据，但上线不久后几乎所有的生产者消息都报：KafkaTimeoutError这个错误，并且在kafka服务器中并没有发现收到任何消息。于是看了看kafka-python源码，发现在执行send方法后，消息并没有立即发送，而是放到本地的缓存中，在生成KafkaProd
前言在之前的一篇文章中，笔者介绍了Kafka Consumer Group（消费者组）以及Rebalance（重平衡）的概念：为了使得Consumer易于组织、可扩展以及更好地容错，Kafka将一个或多个Consumer组织为Consumer Group，即消费者组。Consumer Group的唯一标识就是group.id。Group内的所有Consumer共同消费已订阅的各个Topic的所有P
其实kafka的重复消费问题究其底层根本原因就是：已经消费了数据，但是offset没提交(kafka没有或者不知道该数据已经被消费)。 基于这种原因总结以下几个易造成重复消费的配置：原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）。 原因2：设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscr
1. 什么是KafkaKafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish(发布)或者subscribe(订阅)消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。2. kafka基本概念
producer: 消息生
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2023-08-08 02:16:46
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Kafka 中有这样一个概念消费者组，所有我们去订阅 topic 和 topic 交互的一些操作我们都是通过消费者组去交互的。在 consumer 端设置了消费者的名字之后，该客户端可以对多个 topic 进行订阅。我们也可以通过 group-id 来识别是谁在消费消息，或者在消费哪些组的消息。发挥 consumer 最大的效果就是和 broker 的 topic 下的 partitions 数相
使用python3第三方工具，实现kafka消费
原创
2022-08-11 11:13:38
105阅读
# 如何实现“python kafka 批量消费”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(创建Kafka消费者) --> B(订阅主题)
B --> C(批量消费消息)
C --> D(处理消息)
```
## 二、每一步详解
### 1. 创建Kafka消费者
首先，我们需要创建一个Kafka消费者对象，用于连接Kafka集群并
