目录一、阻塞队列二、Kafka入门 2.1 Kafka概念2.2 Kafka下载及配置三、Spring整合Kafka一、阻塞队列在学习Kafka之前,我们需要先了解阻塞队列、以及生产者和消费者模式。图中:Thread-1为生产者,put往队列里存数据,当队列已满时,该方法将阻塞;            Thread-2为消费者,
前言kafka消息队列在项目开发中经常被使用,尤其是在大数据领域经常见到它的身影。spring集成了kafka方便我们使用,只要引入spring-kafka即可。问题描述有一天我们后台版本发布,虽然改动很大,但是大家还是自信满满,因为经过了好几轮测试验证都没有问题,但是很不幸,结果还是出现问题了,上线后发现kafka消费线程只拉取了一次就莫名其妙停止,重启后会重新拉,但是也就一次就停止(理论上消费
转载 2024-02-29 10:19:15
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spring kafka为我们自动提交偏移量。这里需要区分好消费者的自动提交和spring kafka的自动提交。spring kafka的自动提交是在消费者手动提交之外的设计。      spring kafka的偏移量提交方式可以参考 org.springframework.kafka.listener.AckMode。pom依赖<dependen
转载 2023-12-01 12:14:58
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前言 kafka是一个消息队列产品,基于Topic partitions的设计,能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka,封装了Apache 的Kafka-client,用于在Spring项目里快速集成kafka。除了简单的收发消息外,Spring-kafka还提供了很多高级功能,下面我们就来一一探秘这些用法。项目地址:https://github.com
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一、概述1、任务来源鉴于对人工智能以及深度神经网络的学习和了解,然后结合无线电监测行业的发展现状,构思出利用AI技术实现对广播信号合法性的自动识别项目的需求,以期实现对广播信号的智能识别,完全无需人工干预,实现自动化和智能化的广播信号合法性识别。本文档旨在设计和论证该项目的可行性。2、依据无。二、研制方案论证1、技术可行性语音识别要实现对广播信号合法性的自动识别,首要的关键技术就是语
# Spring Boot Kafka消费实现指南 ## 简介 本文将向刚入行的开发者介绍如何使用Spring Boot实现Kafka消息的消费Kafka是一个高性能、可扩展的分布式消息队列系统,而Spring Boot是一个快速构建应用程序的框架。通过结合使用这两个工具,我们可以轻松地实现消息的消费功能。 ## 整体流程 在开始编写代码之前,我们首先需要了解整个流程。下表展示了Kafka
原创 2023-12-02 04:46:20
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本文将详细介绍如何在Spring Boot应用程序中集成Kafka消息中间件。我们将探讨Kafka的基本概念,以及如何使用Spring Boot和Kafka客户端库来实现消息的生产和消费。此外,我们将通过具体的示例来展示如何在Spring Boot中配置和使用Kafka。本文适合希望使用Kafka进行消息传递的Spring Boot开发者阅读。一、引言在现代应用程序架构中,消息中间件是一个关键组件
# Spring Boot 消费 Kafka ## 介绍 Kafka是一个高性能的分布式消息队列系统,被广泛应用于大数据领域。Spring Boot提供了与Kafka集成的简化方式,使得使用Kafka变得更加简单。本文将介绍如何在Spring Boot中消费Kafka消息,并提供相应的代码示例。 ## 准备工作 在开始之前,我们需要确保以下几个条件已经满足: 1. 安装Kafka并启动K
原创 2024-01-15 10:20:26
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在上一个kafka消费实现中,对数据的处理是消费一条就处理一条。如果数据处理是做http发送或者可以批量执行的时候。这样一条一条处理就很浪费了。所以这里要做修改。将阻塞队列的成员改成list,这样处理线程就可以批量处理了。结果如图:消费管理者,管理所有的消费线程,数据处理线程,提供消费监听器的启动和停止:public class OptimizeConsumerManager { //消
转载 2023-12-13 22:01:42
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一、基于Receive 的方法这种方式使用Receiver来获取数据Receive 是使用高级的API,需要消费者连接zk读取数据。是由Zookeeper来维护偏移量,接收的数据存储在Executor中(默认为内存满后存放在磁盘),后来sparkStreaming启动作业去处理数据,处理完这一批数据之后,更新zookeeper中保存的kafka的topic的分区的偏移量。不用我们来手动维护,这样的
spring消费kafka消费者配置:@Configuration@EnableKafka@ConditionalOnResource(resources="/specialrun.txt")publicclassZdryKafkaConsumerConfig{@Value("{kafka.zdry.consumer.autoStartup}")privateBooleanautoStartup;
原创 2022-09-02 09:03:06
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Spring cloud stream可以很方便的实现对Kafka消息的收发,以下是我按照Spring官网的例子实现的一个Kafka的应用。这个例子是实现一个电信公司收集用户消费电信服务,并计算费用的场景。包括了三个应用程序。1.记录用户使用电信服务时长:这个应用将模拟生成用户的话单,包括了用户ID,语音呼叫时长,数据业务流量的信息,并把话单信息发送到Kafka。用Spring boot创建一个
Springboot+kafka 消息的生产和消费项目pomaplication.yml代码解析生产者逻辑消费者逻辑测试结果 项目pom<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent
转载 2024-03-19 07:17:47
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在下面的教程中,我们将演示如何使用Spring KafkaSpring Boot和Maven设置批量监听器。我们从配置开始BatchListener。您可以选择配置BatchErrorHandler。我们还演示了如何设置批量大小消息的上限。当我们收到消息时,我们也有可能抓取单个消息的标头值。项目设置Spring Kafka:2.1.4.RELEASESpring Boot:2.0.0.RELEA
Spring整合Kafka时在消费端为我们提供了一个参数concurrency,这个参数可主要是用来设置消费者的线程数,提高消费的能力,当然与所有线程数设置的套路一样,这个值并不是越大越好。Spring中提供的这个参数其原理就和启动多个消费者一样,kafka在启动时会根据你的消费者数量与主题中的分区数进行匹配,比如你有3个消费者订阅了‘test_topic’主题,这个主题又有3个分区,那么kafk
转载 2024-01-08 15:44:17
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  由于 Kafka 的写性能非常高,因此项目经常会碰到 Kafka 消息队列拥堵的情况。遇到这种情况,我们可以通过并发消费、批量消费的方法进行解决。SpringBoot - Kafka的集成与使用详解8(消费者3:并发、批量消费)1,批量消费(1)首先我们在项目 application.properties 文件中添加如下配置
转载 2023-06-19 15:50:03
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1、准备工作工欲善其事必先利其器,首先安装kafka,我们这里使用docker容器进行安装说明:文中提到的所有代码都在我的github项目里面,项目地址:https://github.com/chenxiangweifeng/study搭建好kafka服务端之后。首先在pom文件中引入kafka的依赖:<dependency> <groupId>org.springf
转载 2024-02-27 10:10:31
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1、发布订阅系统1.1、发布订阅系统简介 生产者产生消息,发送给消息中转站,在Kafka中名为Broker,消费消费消息,定时从Broker中拉取消息。生产者以主题为分类发送消息,消费者以主题为分类订阅消息。1.2、Kafka名词解释生产者(Producer):生产消息的服务消费者(Consumer):消费消息的服务,在Kafka消费者是通过主动拉取的方式去Broker中拉取消息,而像Rabb
转载 2024-03-19 02:55:24
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在项目开发中,kakfa是我们经常使用的消息中间件,用于上下游解耦合,或者对流量“削峰填谷”。kafka的写性能非常高,但是消息的消费速度依赖于消费者的处理速度。因此,经常会碰到kafka消息队列拥堵的情况。这时,我们不能直接清理整个topic,因为还有别的服务正在使用该topic,只能额外启动一个相同名称的consumer-group来加快消息消费(如果该topic只有一个分区,实际上再启动一个
转载 2024-06-18 21:34:44
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一个消费者组有一个或者多个消费者如果一个消费者组订阅了主题,那么这个主题中的某个分区只能分配给消费者组中的某个消费者,不能分配给多个消费者。当1个消费者,6个分区时,将读取6个分区中的数据。当3个消费者,6个分区时,每个消费者读取其中的2个分区的数据当6个消费者,6个分区时,每个消费者读取其中的一个分区的数据。当7个消费者,6个分区时,有一个消费者将不读取数据,这样会造成资源浪费。在订阅主题时,自
转载 2023-07-31 14:04:19
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