消费者组重平衡能避免吗-Rebalance.png
原创
2023-05-06 15:06:18
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2021-06-10 21:27:04
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2021-06-10 21:27:03
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Rebalance作用Rebalance 本质上是一种协议，主要作用是为了保证消费者
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2022-11-04 10:19:13
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消费者介绍消费者（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从主题上拉取消息。Kafka中还存在消费者组（ConsumerGroup）的概念。每一个消费者都有一个对应的消费者组。当消息发布到主题后，会被投递给订阅它的消费者组中的一个消费者。Kafka支持两种消息投递模式：点对点（P2P，Point-to-Point）模式和发布订阅（Pub/Sub）模式.1.点对点模式基于队列
kafka设计了consumer group： 具有可扩展性和容错性的consumer机制，consumer group有3个特性：1. Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer 实例。 2. Consumer Group有唯一标识Group ID，它是一个字符串。 3. Consumer Group 下所有consumer订阅的主题的单个分区，但是只能分配给组
Rebalance作用Rebalance 本质上是一种协议，主要作用是为了保证消费者组（Consumer Group）下的所有消费者（Consumer）消费的主体分区达成均衡。比如：我们有10个分区，当我们有一个消费者时，该消费者消费10个分区，当我们增加一个消费者，理论上每个消费者消费5个分区，这个分配的过程我们成为Rebalance（重平衡）触发条件常见的有三种情况会触发...
原创
2023-05-06 15:03:30
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1、什么是重平衡
Kafka重平
原创
2023-07-24 14:21:30
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kafka遇到的bug（待解决）1.场景有个项目版本v1，kafka版本较老，对项目进行了升级，开发出项目版本v2。项目使用kafka多线程消费，v1使用的消费者组为A.为了验证升级后的代码的正确性，新开了两个消费者组B、C,A、B、C三个消费者组消费同一个topic，消费者组B创建了有半个多月了，C今天创建的。在验证过程中遇到了一下问题：2.问题1）消费者组报错不存在Consumer group
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1、什么是重平衡
Kafka重平衡是指Apache Kafka分布式消息系统中的一个过程。在Kaf
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原创
2023-07-20 14:26:45
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Rebalance 就是让一个 Consumer Group 下所有的 Consumer 实例就如何消费订阅主题的所有分区达成共识的过程。在 Rebalance 过程中，所有 Consumer 实例共同参与，在协调者组件的帮助下，完成订阅主题分区的分配。但是，在整个过程中，所有实例都不能消费任何消息，因此它对 Consumer 的 TPS 影响很大。 "协调者" 在 Kafk
要想知道如何从 Kafka 读取消息，需要先了解消费者和消费者群组的概念。消费者和消费者群组消费者组是为了提升从Kafka消费数据的能力假设有一个应用程序需要从一个 Kafka Topic读取消息并验证这些消息，然后再把它们保存起来。应用程序需要创建一个消费者对象，订阅主题并开始接收消息，然后验证消息 并保存结果。当生产者往主题写入消息的速度超过了应用程序验证数据的速度，这个时候该怎么办? 如果只
目录1 默认分区1.1 键key的作用1.2 键的分区2 生产者自定义分区2.1 使用场景分析2.2 自定义分区器要实现Partitioner接口2.3 生产者使用分区器3 消费者自定义分区3.1 默认的分区策略3.2 自定义分区策略3.3 消费者使用自定义策略1 默认分区1.1 键key的作用决定消息在主题的哪个分区作为消息的附加信息1.2 键的分区如果key=null，并且采用默认分区器，就会
一.RebalanceRebalance是让consumer Group下所有的Consumer实例消费订阅主题的所有分区达成共
原创
2022-04-04 18:46:46
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目录1. 什么是高可用？1.1 常见的高可用方法1.2 消息队列的高可用2. RabbitMQ的高可用方案2.1 镜像队列2.2 消息生产的确认机制2.3 消息的持久化3. Kafka的高可用方案3.1 消息备份3.2 ISR & IEO & HW3.3 消息生产的确认机制4. RocketMQ的高可用方案4.1 消息备份机制5.RabbitMQ & Kafka &
第1章 Kafka概述 1.2.2 消息队列的两种模式（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。注意
目录2.2.1 概念入门2.2.1.1 消费者、消费组2.2.1.2 心跳机制2.2.2 消息接收2.2.2.1 必要参数配置2.2.2.2 订阅2.2.2.2.1 主题和分区2.2.2.3 反序列化2.2.2.3.1 自定义反序列化2.2.2.4 位移提交2.2.2.4.1 自动提交2.2.2.4.2 手动提交2.2.2.5 消费者位移管理1. API说明2. API实战2.2.2.6 再均衡为
生产者分区分区的原因(1）便于合理使用存储资源，每个Patition在一个Broker上存储，可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务，可以实现负载均衡的效果。 (2）提高并行度，生产者可以以分区为单位发送数据;消费者可以以分区为单位进行消费数据生产者分区策略1．默认分区器DefaultPartitionerpublic class DefaultPa
Kafka 0.11新功能介绍：空消费组延迟rebalance 在0.11之前的版本中，多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance，这是由于每个consumer instance启动的时间不可控，很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout
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2017-12-12 13:33:00
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01 引言在一个线上 Kafka 集群中，流量的波动、Topic 的创建和删除、Broker 的消亡和启动都随时可能发生，而这些变化可能导致流量在集群各个节点间分布不均，从而导致资源浪费、影响业务稳定。此时则需要主动将 Topic 的不同分区在各个节点间移动，以达到平衡流量和数据的目的。
当前，Apache Kafka 仅提供了分区迁移工具，但具体的迁移计划则需要运维人员自行决定，而对于动辄成百上
