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
转载
2023-10-09 07:36:10
122阅读
一：kafka介绍kafka（官网地址：http://kafka.apache.org）是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统，具有高性能和高吞吐率。1.1 术语介绍Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic 主题：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消
转载
2024-07-22 11:31:45
459阅读
本系列文章为对《Kafka：The Definitive Guide》的学习整理，希望能够帮助到大家应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题，然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前，先来看下几个比较重要的概念。Kafka消费者相关的概念消费者与消费组假设这么个场景：我们从Kafka中读取消息，并且进行检查，最后产生结果数据。我们可以创建一个消费者实例去做这件事
转载
2023-11-03 14:06:50
35阅读
1 Kafka中的一些数量1.1 Kafka的个数Kafka的个数一般是3-5个计算公式为：（生产者生产速率×副本个数/100）×2 + 11.2 Kafka分区的个数Kafka的分区的个数一般是3-10个计算公式为：期望峰值速率/min（生产速率，消费速率）1.3 Kafka的副本个数kafka的副本一般设置为3个，很多企业大都设置为2个副本的个数越多可靠性越高，但是副本越多增加了网络IO传输压
转载
2023-12-16 15:34:38
176阅读
公司内部一次关于kafka消息队列消费积压故障复盘分享报告。总结现象，分析原因，给出了具体解决方案...
背景现象1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量，在之后的1个小时时间内，积压量呈上升趋势，一路到达50W左右，第二天的图没贴出具体是50W数字，以下是第一天晚上的贴图部分。现象一：现象二：当时现场图后来就找不回来了，凭印象说明了一下数字。&nb
转载
2024-03-06 03:16:44
41阅读
前言读完本文，你将了解到如下知识点：kafka 的消费者 和 消费者组如何正确使用 kafka consumer常用的 kafka consumer 配置消费者 和 消费者组什么是消费者？ 顾名思义，消费者就是从kafka集群消费数据的客户端， 如下图，展示了一个消费者从一个topic中消费数据的模型 图1单个消费者模型存在的问题？ 如果这个时候 kafka 上游生产的数据很快， 超过了这个消费者
转载
2024-03-27 10:31:16
525阅读
kafka回顾以及总结1、Kafka概述 1、kafka是什么? kafka是基于发布/订阅的消息队列 2、kafka应用场景? 实时:kafka一般用于实时场景 &nbs
转载
2024-03-25 22:45:27
64阅读
一、消费者和消费者群组在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是
转载
2024-02-21 12:12:13
58阅读
今天，我们将讨论Kafka Performance Tuning。在本文“Kafka性能调优”中，我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置。此外，我们将讨论Tuning Kafka Producers，Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers。那么，让我们从Kafka Performance Tuning开始吧。
Kafka
转载
2024-05-22 10:12:21
181阅读
Kafka - 06消费者消费消息解析一、Kafka消费者读取数据流程1.1 传统流程消费者发送请求给Kafka服务器Kafka服务器在os cache缓存读取数据（缓存没有再去磁盘读取数据）从磁盘读取数据到os cache缓存中os cache复制数据到Kafka应用程序中Kafka将数据（复制）发送到socket cache中socket cache通过网卡传输给消费者1.2 Kafka零拷贝
转载
2023-12-20 00:39:13
120阅读
关于kafka的消费组模式，差了点相关资料，其中有一点提到：一个主题下的分区不能小于消费者数量，即一个主题下消费者数量不能大于分区属，大了就浪费了 那么，如果我的消费者进程数大于分区数的话，会有什么现象了，接下来就做个实验试试 1、首先，创建一个3分区，主题名为test3bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:218
转载
2023-10-08 18:54:08
280阅读
## 使用 Java Kafka 创建生产和消费数量监控页面
Kafka 是一个流行的分布式消息系统，允许开发者处理高吞吐量的数据流。本文将教会你如何实现一个基本的 Java Kafka 监控页面，用于查看生产者和消费者的数量。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题。本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素，并提供一些简单的计算公式。越多的分区可以提供更高的吞吐量首先我们需要明白以下事实：在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在co
转载
2024-09-22 19:23:57
38阅读
kafka作用： 1、降低系统组网复杂度。 2、降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。Kafka主要特点： 1、同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（
转载
2024-04-25 08:41:58
53阅读
1、为什么有消息系统解耦合异步处理 例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：1: 风险控制、2：库存锁定、3：生成订单、4：短信通知、5：更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：1：风险控制、2：库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5：短信通知、6：更新数据流量的控制 1. 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面 2.后端的服务从
转载
2024-07-18 08:57:28
54阅读
Kafka 硬件配置选择场景说明 100
万日活，每人每天
100
条日志，每天总共的日志条数是
100
万
* 100
条
= 1
亿条。 1
亿
/24
小时
/60
分
/60
秒
= 1150
条
/
每秒钟。 每条日志大小：
0.5k - 2k
（取
1k
转载
2024-04-16 10:35:15
261阅读
Spark Streaming +Kafka 使用底层API直接读取Kafka的Partition数据，正常Offset存储在CheckPoint中。但是这样无法实现Kafka监控工具对Kafka的监控，所以手动更新Offset到Zookeeper集群中 相关源码简单介绍：1:TopicAndPartition是对 topic和partition的id的封装的一个样例类 case
转载
2024-06-27 09:32:47
123阅读
1. 概念Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka的消息，然后验证消息并保存结果。Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。消费者组的设计是对消费者进行的一个横向伸缩，用于解决消费者消费数据的速度跟不上生产者生产数据的速度的问题，通过增加消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息。2. 消费者数目与分区数目在一个消费者
转载
2024-02-18 20:01:19
46阅读
查看所有topic: kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --list 查看具体的topic : kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --describe --topic first 创建topic : kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:218
转载
2024-03-19 01:42:02
646阅读
系统介绍整个系统可以从功能上分为3块：业务系统：在上游有很多的业务系统，业务系统的运行产生很多的数据，这些数据分散在很多的数据库中，大部分是MySQL数据库数据智能平台：数据智能平台属于中台系统，主要为业务系统提供强大的数据支撑服务，下层连接数仓。数据仓库： 数据仓库统一集中的管理所有的数据，数仓会将业务系统产生的数据按天进行加工、抽取、转换到数据仓库存储。当一天结束后，各个业务系统产生了大量的数
转载
2024-07-26 09:53:34
22阅读
