-- coding:utf-8 --import jsonfrom kafka import KafkaProducer此处ip可以是多个[‘0.0.0.1:9092’,‘0.0.0.2:9092’,‘0.0.0.3:9092’ ]producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=[‘localhost:9092’], value_serializer=lamb
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2024-08-06 18:48:36
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想必大家都看过笔者Kafka集群故障的排查经验，并通过优化参数使得Kafka集群应对洪峰流量的能力提升N倍，网卡流量几乎打满，集群写入稳如泰山，无独有偶，菜鸟的一个故障导致集群单个topic从5W/tps直接飙升到50W/tps,但集群稳如狗，相当于做了一次“突然的压测”，让我们一起回顾一下这次惊心动魄的过程吧。在进入本文的探讨之前，强烈推荐一下笔者最近的得意之作：Kafka集群中大部分消费组无端
# Kafka 消费者实现只有一个能消费的方案
在分布式消息系统中，Apache Kafka是一个高效的消息队列。通常情况下，Kafka允许多个消费者并发消费消息，但在某些场景下，你可能需要确保同一时间只有一个消费者能够处理特定的消息。本文将详细介绍如何实现这一点。
## 流程概述
首先，我们需要了解整体的流程。我们将采用如下步骤实施我们的需求：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-09 03:20:43
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1. 环境介绍Kafka在2.8版本之前是必须使用zookeeper(后面统称为ZK)作为数据存储的节点的，需要把Kafka中一些重要的数据存储在ZK中，在2.8版本之后，Kafka提出了去ZK化，将重要的数据存储在自身的节点中了，本篇博客还是以ZK作为重要数据存储节点来搭建，后续的博客中，我会将不用ZK搭建的Kafka教程也更新出来，如果有兴趣的可以关注我一下，后面我将持续的更新。2.部署前的准
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2024-03-29 15:29:57
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# Java Kafka 中保证一个 Topic 只有一个消费者消费一次的方案
在使用 Apache Kafka 进行消息处理时，通常会面临多个消费者同时消费同一主题（Topic）消息的问题。这可能导致消息被多次处理或不一致的处理结果。为了保证每条消息仅被一个消费者消费一次，我们需要适当地配置 Kafka 及使用 Java Kafka 客户端 API。本文将详细介绍这一实现方案，并给出相应的代码
原创
2024-09-06 06:48:29
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Apache Kafka1. Kafka简介、优势、以及使用场景Kafka的优势：开源分布式，弹性架构，fault tolerant水平扩展：
可以扩展到100个brokers可以扩展到每秒百万级条消息高性能（延迟少于10ms）-- 实时 使用场景：消息系统活动追踪（Activity Tracking）从各个不同的地点收集指标信息（IOT）应用日志收集流处理（使用Kafka St
Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统，而Kafka环境往往是在集群中配置的。本篇就对配置3个broker的Kafka集群进行介绍。Zookeeper集群Kafka本身提供了启动了zookeeper的脚本和配置文件。1. 修改配置文件进入kafka主目录，编辑文件config/zookeeper.properties，配置如下：tickTime=2000 #心跳时间，毫秒
initL
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2024-04-24 12:49:28
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Kafka入门简介 什么是Kafka？Kafka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的基本概念？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）。ka
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2024-04-25 18:08:42
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目录什么是消费者组消费者与消费者组的关系消费组内的消费者个数变化时所对应的分区分配的演变单播与多播分区数量和消费者数量的关系单个消费者组多个消费者组 什么是消费者组消费者组是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例，它们共享一个公共的ID，即group ID。消费者与消费者组的关系消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并
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2023-12-20 09:36:54
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kafka知识点总结Kafka基本架构图基本概念以及作用副本同步概念如何保证副本数据一致性kafka存储机制Partition 文件存储方式如何找到消息 Kafka基本架构图基本概念以及作用Producer： 消息生产者，向 Kafka 集群发消息的客户端。Consumer： 消息消费者，从 Kafka 集群啦取消息的客户端。Consumer Group： 消费者组（CG），消费者组内每个消费者
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2023-09-24 20:42:48
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目录1 kafka为什么要分区2 kafka数据分配策略2.1 轮询策略2.2 随机策略2.3 消息按Key保序策略2.4 如何使用2.5 kafka自定义分区策略3 小结1 kafka为什么要分区kafka本质上是一个消息数据库，最开始kafka是因为消息队列起家的，但已发展到今天，kafka实质上已经成为一个消息数据库或消息引擎。为什么这么说呢？因为就是kafka的分区机制。kafka为什么要
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2024-03-16 15:01:17
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前言 本文会设计到代码，本文最后会写如何消费数据。用到的kafka的版本为1.1.0.那么在写代码之前先来认识一些关于消费者的一些概念的东西偏移量offset首先在老版本中，kafka把偏移量写入到的是zookeeper 中，但是zookeeper并不是一个负责高并发读写的这么一个工具，所以从设计上存在缺陷，于是，后来kafka在新版本中，默认就设置了一个consumer_offse
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2023-08-22 17:24:25
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准备工作：1. 准备3台机器，IP地址分别为：192.168.0.10，192.168.0.11，192.168.0.122. 下载kafka稳定版本，我的版本为：kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 3. 分别解压放入到想安装的目录下，我的目录为:/home/www 解压命令为： tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 搭建zookeeper集群
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2024-08-21 11:31:49
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一、为了保证kafka的高可用使用的机制组件Producer： 生产者，发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其发送到 Kafka。 Consumer： 消费者，接受消息的一方。消费者连接到 Kafka 上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。 Consumer Group： 一个消费者组可以包含一个或多个消费者。使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费
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2023-12-06 15:58:45
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分区立论实践总结理论1.从架构上来说，分区可以达到系统伸缩的目的。增加节点，增加分区，提高整个系统的生产，消费，服务端吞吐量。2.每个分区都是一个消息集合，都是有顺序的。3.消息决定放入哪个分区，可以自己去选择相应的分区策略或者自定义一些自己的分区策略。kafka自带了三种分区策略，分别是：轮询，随机，key有序（key的hash一致特性），默认是轮询，适合大部分场景。实践1.业务中有需要保证消
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2024-06-05 01:04:16
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文章目录消费方式分区分配策略RangeAssignorRoundRobinAssignorStickyAssignor 消费方式consumer采用pull（拉）的模式从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的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络
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2024-06-03 20:03:02
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# Kafka Java 消费者消费一个分区的实现
在实现高效的消息处理系统时，Apache Kafka 是一个非常流行的选择。它能够处理大量数据，且具备高可用性和可扩展性。本文将介绍如何使用 Java 编写一个 Kafka 消费者，使其能够从特定分区消费消息，并提供相应的代码示例。
## 什么是 Kafka 消费者？
Kafka消费者是从 Kafka 主题中读取数据的客户端。每个消费者都属
消费者和消费组消费者：消费kafka消息的实体，可以是一个进程，也可以是一个线程消费组：消费组是一个逻辑概念，每个消费者都隶属于一个消费组；一个消费组消费一个topic的所有消息；不同的消费组之间消费消息互补影响一个topic存在多个分区，每个分区只能被一个消费组中的某一个消费者消费消费者数量和topic分区数量的关系如下图，存在三种情况：消费者数量小于分区数量: 每个消费者至少消费一个分区，部分
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2024-03-10 23:29:03
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# Kafka多个消费者消费一个topic Python实现教程
作为经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Kafka多个消费者消费一个topic”这个需求。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Kafka topic |
| 2 | 编写多个消费者程序 |
| 3 | 运行多个消费者程序 |
接下来，我将逐步为你解释每一个步
原创
2024-04-05 04:21:33
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# 使用 Python 实现 Kafka 多个消费者消费一个 Topic
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据传输。在处理数据时，一个 Topic 可以被多个消费者共同消费，从而提高处理能力。在本文中，我们将学习如何用 Python 实现这一功能。
## 处理流程概述
在实现多个消费者消费同一 Topic 的流程中，主要步骤如下：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 03:35:10
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