它根据数据保留策略（通常是窗口时间段）删除。那么主题如何被消费？每个消费者跟踪它在日志中的位置，它有一个指向消耗的最后消息的指针，该指针称为偏移量。...组中的每个使用者都是同一应用程序的实例，并将处理主题中所有消息的子集。尽管RabbitMQ的竞争消费者都使用相同的队列，但消费者群体中的每个消费者都使用同一主题的不同分区。...当存在多个分区和使用者组时，这种风格的图表不容易快速解释，因此对于Kafka的其余图表，我将使用以下样式： ? 我们的消费者群体中没有与分区相同数量的消费者： ?...消费者维护的任何内存状态现在都可能无效。 Kafka的消费模式之一是能够将给定实体的所有消息（如给定的预订）指向同一个分区，从而导致同一个消费者。这称为数据局部性。...在重新平衡任何内存中有关该数据的数据将是无用的，除非将消费者分配回同一分区。因此，维持国家的消费者需要在外部坚持下去。 日志压缩 标准数据保留策略是基于时间和空间的策略。
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing By 大数据技术与架构 场景描述：Pulsar和Kafka比较中，我将引导您完成我认为重要的几个领域...关键词：Kafka Pulsar 在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。...每组消费者都是对主题的订阅，每个消费者群体都可以拥有自己的消费方式 - 独占，共享或故障转移 - 这些消费群体可能会有所不同。...但是，对于给定的主题分区，将选择一个使用者作为该主题分区的主使用者，其他消费者将被指定为故障转移消费者，当主消费者断开连接时，分区将被重新分配给其中一个故障转移消费者，而新分配的消费者将成为新的主消费者...可以根据需要创建任意数量的订阅，对同一主题的不同订阅不必具有相同的订阅类型。这意味着可以在同一主题上有10个消费者的故障转移订阅或有20个消费者的共享订阅。
前言 在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。...每组消费者都是对主题的订阅，每个消费者群体都可以拥有自己的消费方式 - 独占，共享或故障转移 - 这些消费群体可能会有所不同。...但是，对于给定的主题分区，将选择一个使用者作为该主题分区的主使用者，其他消费者将被指定为故障转移消费者，当主消费者断开连接时，分区将被重新分配给其中一个故障转移消费者，而新分配的消费者将成为新的主消费者...Pulsar中的subscription(订阅)实际上与Apache Kafka中的消费者群体相同。创建订阅具有高度可扩展性且非常低廉的。...可以根据需要创建任意数量的订阅，对同一主题的不同订阅不必具有相同的订阅类型。这意味着可以在同一主题上有10个消费者的故障转移订阅或有20个消费者的共享订阅。
鉴于此，我决定使用快速可靠的Apache Kafka作为消息代理，然后使用Storm处理数据并实现基于海量写入的扇出架构。 细节决定成败。这就是我打算在这里分享的内容。...在一个队列中，消费者池可以从服务器中读取消息且每条消息都发送到其中一个服务器上；在发布 - 订阅模型中，消息被广播给所有消费者。Kafka提供了概括了这两个模型的单一消费者抽象——消费群体。...若所有消费者实例具有相同的消费者组，那么这就像传统的消费者队列负载均衡一样工作。 若所有消费者实例具有不同的消费者群体，那么它就像发布 - 订阅一样工作，并且将所有消息广播给所有消费者。...例如，如果我们使用Twitter，我们可以创建一个名为“推文”的主题。我们会将所有推文创建数据推送到这个主题中。但是跟随用户是完全不同的用例。根据分类理论，我们将为此创造一个新的主题，称之为“跟随”。...我不会去讨论为什么会发生这种情况，而是告诉您我们是如何解决它的。 每个生产者都可决定使用主题中的哪个分区发送数据。这让我们得以选择固定数量的分区并将用户均匀分配到这些分区上。
关于 Kafka 主题的常见问题集。 什么是Kafka？ Kafka 是一个流式消息平台。进一步分解一下： “流媒体”：发布者（“生产者”）经常发送的大量消息（想想数万或数十万）。...Kafka 开发人员培训包含在 Cloudera 的Apache Spark 和 Hadoop 开发人员培训中。 针对高级用户的有关 Kafka 主题的常见问题集。...如果您有 3 个以上的主机，您可以在需要更多数据丢失保护的主题上适当增加代理设置。 一旦我遵循了之前的所有建议，我的集群就永远不会丢失数据，对吗？ Kafka不保证永远不会发生数据丢失。...如何监控消费者群体滞后？ 这通常是使用kafka-consumer-groups命令行工具完成的。...主题在被复制的两个集群中必须是唯一的。 在安全集群上，源集群和目标集群必须在同一个 Kerberos 领域中。 消费者最大重试与超时如何工作？
生产者将消息发送至队列，如果此时有多个消费者连接队列，那么对于同一条消息而言，仅会发送至其中的某一个消费者。因此，当有多个消费者时，实际上就是一个天然的负载均衡。...当没有key时，数据会被发往主题的任意一个分区；当有key时，相同key的数据会被发往同一个分区。 发往Partition的每条消息将获得一个递增id，称为offset（偏移量）。...这样，所有Apple的订单会按次序发往同一个Partition，而所有XiaoMi的订单会按次序发往同一个Partition。这两个Partion可能是同一个，也可能不同。如下图所示： ?...Consumer 用于读取数据 Consumer Group Kafka使用群组（Group）的概念巧妙地实现了 生产者/消费者、发布者/订阅者 模式的二合一。...对于群组内的Consumer来说，它们是生产者/消费者模式，一个消息只能被Group内的一个Consumer消费；对于不同的群组来说，它们是发布者/订阅者模式，同一个消息会被发送给所有的群组。
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 ?...发布订阅模式定义了如何向一个内容节点发布和订阅消息，这个内容节点称为主题（Topic），主题可以认为是消息传递的中介，消息发布者将消息发布到某个主题，而消息订阅者从主题中订阅消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用...消费者并非逻辑上的概念，它是实际的应用实例，它可以是一个线程，也可以是一个进程。同一个消费组内的消费者既可以部署在同一台机器上，也可以部署在不同的机器上。 - END -
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。...发布订阅模式定义了如何向一个内容节点发布和订阅消息，这个内容节点称为主题（Topic），主题可以认为是消息传递的中介，消息发布者将消息发布到某个主题，而消息订阅者从主题中订阅消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用...消费者并非逻辑上的概念，它是实际的应用实例，它可以是一个线程，也可以是一个进程。同一个消费组内的消费者既可以部署在同一台机器上，也可以部署在不同的机器上。
相应的，Kafka按照类别存储记录集，并且把这种类别称为主题。 Kafka为每个主题维护一个消息分区日志。每个分区都是由有序的不可变的记录序列组成，并且消息都是连续的被追加在尾部。...消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组。通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。 ?...不过，生产者可以给每个消息设置分区键（key）来创建数据逻辑流（比如来自同一个设备的消息，或者属于同一租户的消息）。 所有来自相同流的消息都会被放到相同的分区中，这样消费者组就可以按照顺序处理它们。...不过，在Kafka中，我们可以伸缩一个主题中的分区数量，这样可以让每个分区分担更少的消息，然后增加更多的消费者来处理额外的分区。...作为一个开发者，你可能使用Kafka流式作业（job），它会从主题中读取消息，然后过滤，最后再把过滤的消息推送到另一个消费者可以订阅的主题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 因为工作中负责维护的产品中有使用消息中间件kafuka的系统 ,所以把工作中的理解和遇到的问题总结出来,方便后期查看，好记性不如烂笔头。...一、kafuka基础 1、topic主题： Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。...partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset） 分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录，一个主题下面有多个分区，这些分区会存储到不同的服务器上面，或者说，其实就是在不同的主机上建了不同的目录...二、kafuka集群架构 创建一个TopicA的主题，3个分区分别存储在不同的服务器，也就是broker下面。...而consumerD也是消费不到的，所以 在kafka中，不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。
，我经常遇到一个不断重复的问题：“我应该使用 RabbitMQ 还是 Kafka？”...在 RabbitMQ 中，主题是一种特定类型的 pub/sub 实现（确切地说是一种交换类型），但在本文中，我将主题称为整个 pub/sub 的表示。...Kafka 还提供了 Streams API 来实时处理流，以及 Connectors API 来轻松与各种数据源集成。不过，这些超出了本文的范围。云服务商为 Kafka 的存储层提供了替代解决方案。...生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。每个消费者组都可以单独扩展以处理负载。...最后虽然 RabbitMQ 和 Kafka 有时可以互换，但它们的实现却截然不同。因此，我们不能将它们视为同一类别工具的成员。一个是消息代理，另一个是分布式流平台。
，我经常遇到一个不断重复的问题：“我应该使用 RabbitMQ 还是 Kafka？”...在 RabbitMQ 中，主题是一种特定类型的 pub/sub 实现（确切地说是一种交换类型），但在本文中，我将主题称为整个 pub/sub 的表示。...确保来自同一逻辑流的所有消息映射到同一分区，以保证它们按顺序传递给消费者。 Kafka producers 消费者通过维护这些分区的偏移量（或索引）并按顺序读取它们来消费消息。...Kafka consumers 使用 Kafka 实现消息传递 Kafka 的内部实现其实很好地反映了 pub/sub 模式。 生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。...最后 虽然 RabbitMQ 和 Kafka 有时可以互换，但它们的实现却截然不同。因此，我们不能将它们视为同一类别工具的成员。一个是消息代理，另一个是分布式流平台。
键也是一个字节数组，与消息一样，对于 Kafka 来说也没有特殊的含义。键有两个用途：可以作为消息的附加信息，也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。...分区可以分布在不同的服务器上，也就是说， 一个主题可以横跨多个服务器，以此来提供比个服务器更强大的性能。...这些高级客户端 API 使用生产者和消费者作为内部组件，提供了高级的功能。 --- 生产者 生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，生产者可能被称为发布者 或 写入者。...消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取它们。消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。...一个群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。消费者群组保证每个分区只能被一个消费者使用 。消费者与分区之间的映射通常被称为消费者对分区的所有权关系。
生产者将消息发送至队列，如果此时有多个消费者连接队列，那么对于同一条消息而言，仅会发送至其中的某一个消费者。因此，当有多个消费者时，实际上就是一个天然的负载均衡。...这样，所有Apple的订单会按次序发往同一个Partition，而所有XiaoMi的订单会按次序发往同一个Partition。这两个Partion可能是同一个，也可能不同。如下图所示： 图9....Consumer 用于读取数据 4.2 Consumer Group Kafka使用群组（Group）的概念巧妙地实现了 生产者/消费者、发布者/订阅者 模式的二合一。...对于群组内的Consumer来说，它们是生产者/消费者模式，一个消息只能被Group内的一个Consumer消费；对于不同的群组来说，它们是发布者/订阅者模式，同一个消息会被发送给所有的群组。...总结 这是一篇很长的文章，我们讨论了Kafka中的主要概念和机制，相信通过这篇文章，你已经对Kafka有了一个初步的认识。在接下来的章节中，我们将会进行实际操作，看Kafka是如何工作的。
Partition 每个 topic 可以划分多个分区（每个 Topic 至少有一个分区），同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的。...分区分配策略 同一个 group 中的消费者对于一个 topic 中的多个 partition，存在一定的分区分配策略。...每个消费者订阅的主题必须是相同的 什么时候会触发分区分配策略呢？...当出现以下几种情况时，kafka 会进行一次分区分配操作，也就是 kafka consumer 的 rebalance 同一个 consumer group 内新增了消费者 消费者离开当前所属的 consumer...（每个 Topic 至少有一个分区），同一topic 下的不同分区包含的消息是不同的。
消费者组配置 04 生产者的分区策略 4.1 基于键的哈希分区 4.2 自定义分区器 05 总结 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 在大数据和实时流处理的领域，Apache...3.1 负载均衡 通过将主题的分区分配给消费者组中的不同消费者实例，可以实现负载均衡。Kafka会根据消费者组ID和订阅的主题列表为消费者实例分配分区。...分区分配策略 Kafka提供了多种分区分配策略，包括RoundRobin（轮询）和Range（范围）等。这些策略决定了如何将分区分配给消费者组中的消费者实例。...这种策略的优点是简单高效，适用于消费者实例具有相同处理能力的情况。 Range（范围）：该策略将分区按照其在主题中的顺序进行排序，并将相邻的分区分配给不同的消费者实例。...当多个消费者组订阅了同一个主题（Topic）时，每个消费者组都会收到该主题的所有消息。这类似于传统的发布-订阅模型，其中每个订阅者都会收到发布者的所有消息。 2.
它只是一种分布式流式系统，Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。 Kafka没有实现队列。Kafka按照类别存储记录集，并且把这种类别称为主题（topic）。...单个消费者可以消费多个不同的主题，并且消费者的数量可以伸缩到可获取的最大分区数量。 所以在创建主题的时候，需要考虑一下在创建的主题上预期的消息吞吐量。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...不过，在Kafka中，我们可以伸缩一个主题中的分区数量，这样可以让每个分区分担更少的消息，然后增加更多的消费者来处理额外的分区。...作为一个开发者，你可能使用Kafka流式作业（job），它会从主题中读取消息，然后过滤，最后再把过滤的消息推送到另一个消费者可以订阅的主题。
大家好，我是Tom哥~ Kafka作为一款开源的消息引擎，很多人并不陌生，但深入其源码的同学估计不多，除非你是中间件团队消息系统维护者。...Kafka 名词术语，一网打尽 Broker：接收客户端发送过来的消息，对消息进行持久化 主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。 分区：Partition。...Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。每个分区可配置多个副本实现高可用。...和点对点模型不同的是，这个模型可能存在多个发布者向相同的主题发送消息，而订阅者也可能存在多个，它们都能接收到相同主题的消息。...read_committed：表明 Consumer 只会读取事务型 Producer 成功提交事务写入的消息 Kafka Broker 是如何存储数据？
kafka是一个分布式流平台或者分布式消息提交日志 分布式 Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性...当我们将一个主题的数据拆分为多个流时，我们将所有这些较小的流称为该主题的“分区”。 此图描述了分区的概念，其中单个主题有 4 个分区，并且所有分区都包含一组不同的数据。...因此，假设在我们的日志系统中，我们使用源节点 ID 作为键，那么同一节点的日志将始终进入同一分区。 这与 Kafka 中消息的顺序保证非常相关，我们很快就会看到如何。...集群 Kafka 集群是一组协同工作以提供可伸缩性、可用性和容错性的broker节点。 集群中的一个节点作为控制器工作，它基本上将分区分配给broker，监控broker是否无法执行某些管理工作。...在集群中，分区根据主题的复制因子被复制到多个broker上以具有故障转移能力。 我的意思是，对于一个复制因子为 3 的主题，该主题的每个分区将存在于 3 个不同的broker上。
第二部分（未完成）主要介绍这两种技术的主要不同点以及他们各自的优缺点，最后我们会说明一下怎样选择这两种技术。 异步消息模式 ? 异步消息可以作为解耦消息的生产和处理的一种解决方案。...Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成；当然，这些已经超出了本篇文章的讨论范围。...相应的，Kafka按照类别存储记录集，并且把这种类别称为主题。 Kafka为每个主题维护一个消息分区日志。每个分区都是由有序的不可变的记录序列组成，并且消息都是连续的被追加在尾部。...单个消费者可以消费多个不同的主题，并且消费者的数量可以伸缩到可获取的最大分区数量。 所以在创建主题的时候，我们要认真的考虑一下在创建的主题上预期的消息吞吐量。...消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组。通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。 ?
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