# Pulsar消费者
## 引言
在现代数据处理系统中，消息队列是一种常见的工具，可用于实现异步通信和解耦系统组件。Pulsar是一种高性能、可扩展的分布式消息队列系统，由Apache软件基金会开发和维护。本文将介绍Pulsar消费者的概念和用法，并提供代码示例来说明如何使用Pulsar消费者。
## Pulsar消费者简介
Pulsar消费者是使用Pulsar客户端库与Pulsar代理
原创
2024-01-15 23:12:40
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安装Kafka 1.更新系统sudo yum install epel-release -y
sudo yum update -y2.安装jdksudo yum install -y java-1.8.0-openjdk
java -version3.配置java环境变量 查看java环境变量echo $JAVA_HOME配置环境变量echo "JAVA_HOME=$(readlink -f /u
历史的车轮驶入2016年，人们对大数据的关注焦点，已经从之前的概念炒作，发展到如何通过大数据为客户业务创造价值。未来，数据将以10倍、百倍的速度增长，信息“过载”已经成为许多企业的一大症结。即使是石油，在开采出来之后，还需要经过冶炼、蒸馏、精制等，才能为社会创造价值。企业的数据，如果不能快速地抽取、分析和变现，也将成为企业的沉重负担。在各行各业受到互联网冲击的年代，客户需要的不仅仅是供应商，更是合
什么是生产者消费者模式简单来说，生产者消费者模式就是缓冲区。 那么这么做有两个好处，一个是解耦，第二个是平衡生产能力和消费能力的差，因为生产者和消费者的速度是不一样的，有了这个缓冲区就可以平衡这样一个落差，达到动态平衡。那么这个缓冲区其实就是一个队列，它的规则就是当队列是满的时候，生产者会被阻塞。当队列为空的时候，消费者会被阻塞， 在java中实现生产者消费者模式有多种方式，主要是线程间的通信，这
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2024-07-19 20:46:55
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文章目录系列文章概览模拟场景定义不同的阶段（每个阶段运行的任务不同）预先定义线程池，设置5个线程Phaser1Phaser2Phaser3Phaser4组织4个阶段结果输出输出说明格式执行流程总结 概览本文我们将看一看Java并发包中的Phaser，正如JDK中描述那样，它和CyclicBarrier、CountDownLatch提供的功能很类似，但是多了一些使用场景。A reusable sy
生产者消费者模型生产者消费者模型可以描述为： ①生产者持续生产，直到仓库放满产品，则停止生产进入等待状态；仓库不满后继续生产； ②消费者持续消费，直到仓库空，则停止消费进入等待状态；仓库不空后，继续消费； ③生产者可以有多个，消费者也可以有多个；
生产者消费者模型
对应到程序中，仓库对应缓冲区，可以使用队列来作为缓冲区，并且这个队列应该
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2024-04-23 16:27:48
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# 多线程 Pulsar 消费者的实现指南
## 引言
Apache Pulsar 是云原生消息队列系统，支持多种生产者和消费者模型。今天，我们将通过多线程实现 Java 中的 Pulsar 消费者。此文将帮助你理解实现过程、涉及的代码，及其背后的原理。
## 实现流程
下面是实现多线程 Pulsar 消费者的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-06 05:21:41
348阅读
在消费者调用poll拉消息的时候，消费者会先检测当前是否需要执行分区再分配操作，如果需要则直接返回空的结果，这样在不超时的情况下，方法 KafkaConsumer#pollOnce 会立即被再次调用，从而开始对当前 topic 分区执行再分配，即调用 ConsumerCoordinator#poll 方法。public boolean pol
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2024-04-17 19:42:23
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一.概念 生产者和消费者也是一个非常经典的多线程模式,我们在实际开发中应用非常广泛的思想理念.在生产--消费模式中:通常由两类线程,即若干个生产者的线程和若干个消费者的线程.生产者线程负责提交用户请求,消费者线程则负责具体处理生产者提交的任务,在生产者和消费者之间通过共享内存缓冲区进行通信(该模式在MQ中使用比较广泛)
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2024-09-02 16:38:45
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队列（Queue）在多个线程之间安全的交换数据信息，队列在多线程编程中特别有用队列的好处：提高双方的效率，你只需要把数据放到队列中，中间去干别的事情。完成了程序的解耦性，两者关系依赖性没有不大。一、队列的类型：1、lass queue.Queue(maxsize=0)先进先出，后进后出 import queue
q = queue.Queue() # 生成先入先出队列实例
q.put(1)
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2023-11-02 01:20:21
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# 用Python实现多个消费者按顺序消费
在现代应用开发中，消息队列（Message Queue）和消费者模式是一种常用的架构模式。尤其是在需要处理异步任务或者并发处理的场景下，消费者的顺序处理尤为重要。本文将指导你通过Python实现多个消费者按顺序消费的功能。
## 整体流程
以下是实现多个消费者按顺序消费的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|----
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
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2023-10-08 18:54:08
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概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
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2023-11-09 13:23:58
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生产者消费者模型（★）平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。程序中有两类角色：生产数据、消费数据实现方式：生产->队列->消费。通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一
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2024-05-29 19:53:15
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#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
#生产者消费者模型，这里的例子是这样的，有一个厨师在做包子，有一个顾客在吃包子，有一个服务员在储存包子,这个服务员我们就可以用queue来实现
import threading
import queue
import time
'''
def consumer(p,que):
id = que.get()
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2023-06-25 20:43:59
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一.生产者和消费者模式
什么是生产者消费者模式
生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，
所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当
于一个
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2024-06-29 07:37:58
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再说之前大家要知道： 生产者消费者模型当中有两大类重要的角色，一个是生产者（负责造数据的任务），另一个是消费者（接收造出来的数据进行进一步的操作）。为什么要使用生产者消费者模型？在并发编程中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度比较慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个等待的问题，就引入了生产
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2024-05-30 12:51:02
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生产消费者模型生产者消费者模型具体来讲，就是在一个系统中，存在生产者和消费者两种角色，他们通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品。生产消费者模式如下图。 在日益发展的服务类型中，譬如注册用户这种服务，它可能解耦成好几种独立的服务（账号验证，邮箱验证码，手机短信码等）。它们作为消费者，等待用户输入数据，在前台数据提交之后会经过分解并发送到各个服务所在的url，分
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2024-03-22 12:50:56
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1.代码仓库rocketmq版本4.5.2 直接上代码，下面再逐步讲解，仓库地址 本地启动后，访问swagger地址测试，http://127.0.0.1:8099/mq/swagger-ui/index.html2.创建发生消息生产者引入pom.xml坐标<dependency>
<groupId>org.apache.rocketmq</groupId>
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2024-01-03 10:26:03
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简介在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题。该模式通过平衡生产线程和消费线程的工作能力来提高程序的整体处理数据的速度。为什么要使用生产者和消费者模式在线程世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消
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2023-08-30 09:16:58
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