〇、前言 在上两篇文章《连Producer端的主线程模块运行原理都不清楚，就敢说自己精通Kafka》和《一文了解Kafka的消息收集器RecordAccumulate》中，我们介绍了Main Thread...这是由于当Producer端最终发送消息的时候，关注的是向哪个Broker节点发送消息，而并不是关心哪个主题分区，所以此处需要做一个从应用逻辑层面向网络I/O层面的转换。...我们可以把视野转向Sender的runOnce()方法上，在下图红框处，我们调用了client的poll方法，如下是该方法的源码： 此处的client对应的是NetworkClient的实例对象，在该类的...poll(...)方法中，执行了更新元数据的逻辑，即下图红框所示： 在maybeUpdate方法中，我们看到了熟悉的一段代码Node node = leastLoadedNode(now); 此处就是获得负载最低节点的地方...那么获得到了这个node之后，就可以调用maybeUpdate(now, node)来尝试更新元数据信息了： 在maybeUpdate(now, node)方法中我们可以看到，更新元数据也是采用发送消息的方式
〇、前言在上两篇文章《连Producer端的主线程模块运行原理都不清楚，就敢说自己精通Kafka》和《一文了解Kafka的消息收集器RecordAccumulate》中，我们介绍了Main Thread...这是由于当Producer端最终发送消息的时候，关注的是向哪个Broker节点发送消息，而并不是关心哪个主题分区，所以此处需要做一个从应用逻辑层面向网络I/O层面的转换。...我们可以把视野转向Sender的runOnce()方法上，在下图红框处，我们调用了client的poll方法，如下是该方法的源码：图片此处的client对应的是NetworkClient的实例对象，在该类的...poll(...)方法中，执行了更新元数据的逻辑，即下图红框所示：图片在maybeUpdate方法中，我们看到了熟悉的一段代码Node node = leastLoadedNode(now); 此处就是获得负载最低节点的地方...那么获得到了这个node之后，就可以调用maybeUpdate(now, node)来尝试更新元数据信息了：图片在maybeUpdate(now, node)方法中我们可以看到，更新元数据也是采用发送消息的方式
考虑到篇幅限制，本文分为上下两篇，上篇将介绍 Kafka Producer 的使用方法与实现原理，下篇将介绍 Kafka Producer 的实现细节与常见问题。...02使用方法 在介绍 Kafka Producer 的具体实现前，首先看一下如何使用。...注：仅会阻塞当前线程，其他线程仍可正常发送，但对调用 flush 方法后发送的其他消息的完成时机没有保证。...注：在 Callback 中调用 close 会立刻关闭 producer仍处于同步调用阶段（拉取 metadata、等待分配内存）的 send 方法将会立即终止，并抛出 KafkaException03...在上篇中，我们介绍了 Kafka Producer 的使用方法以及基础的实现原理；在下篇中，我们将介绍 Kafka Producer 的更多实现细节与使用中的常见问题。欢迎关注我们以了解更多。
在该线程类中主要可以关注以下两个重要的变量： （1），nioSelector：通过NSelector.open()方法创建的变量，封装了JAVA NIO Selector的相关操作； （2），serverChannel...同时，调用“selector.mute”方法取消与该请求对应的连接通道上的OP_READ事件； （5） 处理已发送完的队列—completedSends 。...如果就以 Partition 为最小存储单位，可以想象，当 Kafka Producer 不断发送消息，必然会引起 Partition 文件的无限扩张，将对消息文件的维护以及已消费的消息的清理带来严重的影响...当 Producer 向 Leader 发送数据时，可以通过request.required.acks 参数来设置数据可靠性的级别： 1（默认）：这意味着 Producer 在 ISR 中的 Leader...-1：Producer 需要等待 ISR 中的所有 Follower 都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。
生产者发送消息 基本与普通的发送消息相同，生产者调用 producer.send() 方法，发送数据到分区； 发送的请求中，包含 pid, epoch, sequence number 字段； 增加消费...提交或回滚事务 用户调用 producer.commitTransaction() 或 abortTransaction() 方法，提交或回滚事务； EndTxnRequest：生产者完成事务之后，客户端需要显式调用结束事务...因为从购物车删除已下单商品这个步骤，并不是用户下单支付这个主要流程中必要的步骤，使用消息队列来异步清理购物车是更加合理。 ?...开启消息队列的生产者事务； Kafka 的 producer.beginTransaction(); 向消息队列发送半消息； 半消息，即向发送一个完整的消息给消息队列，但消费者不可见；也就是说，生产者不将消息提交出去...，而是等待某些状态确认后才执行提交 commit 操作； Kafka 的 producer.send(); 方法； 开启本地数据库事务，执行插入操作； 插入操作的结果，决定是否把消息提交； 如果本地数据库事务执行成功
生产者消息 消息发送流程 首先生产者线程main生成消息后调用send方法，然后会经过拦截器、序列化器、分区器（Partition），分区器会对消息进行分区放入不同的本地队列，本地队列保存在计算机的内存中...，表示默认情况下内存不会保留数据有数据就会被发送； Network Client：里面保存着数据已发送等待应答的请求，每个broker最大缓存5个请求； Selector：选择器，由于与Kafka集群进行网络通信...(this.topic, value)).get(); 调用send返回future时，需要调用get方法，此时主线程会被阻塞；recordMetadata对象，在recordMetadata对象里包含了消息的一些元数据信息...； none：当该topic下所有分区中存在未提交的offset时，抛出异常； 可靠性机制(ack属性配置) producer可以一步的并行向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个响应...，这种情况提供了最小的延迟，和最弱的持久性，如果在发送途中leader异常，就会造成数据丢失，但可以保证数据不重复； 1--- 是kafka默认的消息发送确认机制，此机制是在producer发送数据成功
)： producer.type=sync(默认值): 后台线程中消息发送是同步方式，对应的类为 kafka.producer.SyncProducer； producer.type=async: 后台线程中消息发送是异步方式...Kafka Producer 消息发送有三种确认方式(配置参数 acks)： acks=0: producer 不等待 Leader 确认，只管发出即可；最可能丢失消息，适用于高吞吐可丢失的业务； acks...=1(默认值): producer 等待 Leader 写入本地日志后就确认；之后 Leader 向 Followers 同步时，如果 Leader 宕机会导致消息没同步而丢失，producer 却依旧认为成功...； acks=all/-1: producer 等待 Leader 写入本地日志、而且 Leader 向 Followers 同步完成后才会确认；最可靠。...； 4 消息乱序 传统的队列，在并行处理时，由于网络故障或速度差异，尽管服务器传递是有序的，但消费者接收的顺序可能不一致； Kafka 在主题内部有分区，并行处理时，每个分区仅由消费者组中的一个消费者使用
上文 《源码分析 Kafka 消息发送流程》 已经详细介绍了 KafkaProducer send 方法的流程，该方法只是将消息追加到 KafKaProducer 的缓存中，并未真正的向 broker...producer I/O thread has completed."); } 代码@1：Sender 线程在运行状态下主要的业务处理方法，将消息缓存区中的消息向 broker 发送。...#send 方法，将该批数据设置到 NetworkClient 的待发送数据中，此时并没有触发真正的网络调用。...代码@2：触发真正的网络通讯，该方法中会通过收到调用 NIO 中的 Selector#select() 方法，对通道的读写就绪事件进行处理，当写事件就绪后，就会将通道中的消息发送到远端的 broker。...代码@7：如果当前已抽取的消息总大小 加上新的消息已超过 maxRequestSize，则结束抽取。 代码@8：将当前批次加入到已准备集合中，并关闭该批次，即不在允许向该批次中追加消息。
这控制了发送的记录的持久性 可配置的参数如下： 1. acks=0 如果为0, 生产者不会等待服务器的任何确认, 会被立即视为已发送,这种情况下不能保证服务器是否真的已经收到了消息。...此方法不会抛出异常。 任何拦截器方法抛出的异常都会被捕获并忽略。 如果链中间的拦截器（通常会修改记录）抛出异常，则链中的下一个拦截器将使用前一个未抛出异常的拦截器返回的记录调用。..., Exception exception)方法: 当发送到服务器的记录已被确认时，或者当发送记录在发送到服务器之前失败时，将调用此方法。...此方法通常在用户设置的Callback之前调用，此方法不会抛出异常。 任何拦截器方法抛出的异常都会被捕获并忽略。这个方法运行在Producer的I/O线程中,所以这个方法中的代码逻辑需要越简单越好。...则会终止此次遍历,并记录当前遍历到的位置, 等下次再次发送的时候从上一次结束的位置进行遍历 (但是这里kafka用了一个全局变量记录当前遍历到的索引,不是每个Broker一个变量, 是一个小Bug) 一次
，但向该 exchange 发送 message 使用的 routing_key 却是 key_B。...简单点说就是当网络发送方发送一堆数据，然后调用 close 关闭连接之后。这些发送的数据都在接收者的缓存里，接收者如果调用 read 方法仍旧能从缓存中读取这些数据，尽管对方已经关闭了连接。...那如果使用了 AUTO_ACKNOWLEDGE，消息是什么时候被确认的，还有没有阻止消息确认的方法？有！...消费消息有 2 种方法，一种是调用 consumer.receive()方法，该方法将阻塞直到获得并返回一条消息。这种情况下，消息返回给方法调用者之后就自动被确认了。...在这种情况下，在 onMessage 方法执行完毕后， 消息才会被确认，此时只要在方法中抛出异常，该消息就不会被确认。
确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。...在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。...(2)onSend(ProducerRecord)： ## 该方法封装进KafkaProducer.send方法中，即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。...(3)onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception)： ## 该方法会在消息从RecordAccumulator成功发送到Kafka Broker之后，或者在发送过程中失败时调用...另外倘若指定了多个interceptor，则producer将按照指定顺序调用它们，并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。
会以 RabbitMQ 和 Kafka 这两个常用的消息系统来说明。 1. Producer 弄丢消息 Producer 向 MQ 发消息，很简单，发过去就完事儿了。...成功写入队列之后，RabbitMQ 会向 Producer 发送一个 ack 消息，说明此 ID 的消息已经成功发送。...confirm 模式还有一个回调机制，Producer 可以准备一个失败的接口，供 RabbitMQ 在接收失败时调用。...Kafka 也是使用的 ack 方式，使用方式很简单，只要配置： ack=all 确保 Kafka 在完全接收成功后才发送确认通知，这样就一定不会发丢了。 2....关闭自动的 Consumer ack 就行，改为手动发送确认通知。 Kafka 的 Consumer 发送的不是 ack 确认，而是 offset，告诉 Kafka 已经消费到哪个位置了。
Kafka集群中其他的所有broker。...该地址列表不需要写全部的Kafka集群中broker的地址，但也不要写⼀个，以防该节点宕机的时候不可⽤。...high acks 该选项控制着已发送消息的持久性。acks=0：⽣产者不等待broker的任何消息确认。只要将消息放到了socket的缓冲区，就认为消息已发送。...onAcknowledgement运⾏在Producer的IO线程中，因此不要在该⽅法中放⼊很重的逻辑，否则会拖慢Producer的消息发送效率。...如果设置的很⼤，⼜有⼀点浪费内存，因为Kafka会永远分配这么⼤的内存来参与到消息的批整合中。 client.id ⽣产者发送请求的时候传递给broker的id字符串。
all 或 -1 表示消息不仅需要 Leader 节点已存储该消息，并且要求其副本（准确的来说是 ISR 中的节点）全部存储才认为已提交，才向客户端返回提交成功。...在 Kafka 中，生产者通过接口 Producer 定义，通过该接口的方法，我们基本可以得知 KafkaProducer 将具备如下基本能力： void initTransactions() 初始化事务...，如果需要使用事务方法，该方法必须首先被调用。...Future send(ProducerRecord record) 消息发送，该方法默认为异步发送，如果要实现同步发送的效果，对返回结果调用 get 方法即可，该方法将在下篇文章中详细介绍...int maxRequestSize 调用 send 方法发送的最大请求大小，包括 key、消息体序列化后的消息总大小不能超过该值。通过参数 max.request.size 来设置。
这控制了发送的记录的持久性 可配置的参数如下：1. acks=0 如果为0, 生产者不会等待服务器的任何确认, 会被立即视为已发送,这种情况下不能保证服务器是否真的已经收到了消息。...此方法不会抛出异常。 任何拦截器方法抛出的异常都会被捕获并忽略。 如果链中间的拦截器（通常会修改记录）抛出异常，则链中的下一个拦截器将使用前一个未抛出异常的拦截器返回的记录调用。..., Exception exception)方法: 当发送到服务器的记录已被确认时，或者当发送记录在发送到服务器之前失败时，将调用此方法。...此方法通常在用户设置的Callback之前调用，此方法不会抛出异常。 任何拦截器方法抛出的异常都会被捕获并忽略。这个方法运行在Producer的I/O线程中,所以这个方法中的代码逻辑需要越简单越好。...则会终止此次遍历,并记录当前遍历到的位置, 等下次再次发送的时候从上一次结束的位置进行遍历 (但是这里kafka用了一个全局变量记录当前遍历到的索引,不是每个Broker一个变量, 是一个小Bug) 一次
Kafka配置文件详解 (1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定 #需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic...#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时, #broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因 #未能成功(比如follower...异步可以提高发送吞吐量, #也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息 producer.type=sync #在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后...#接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存中写入磁盘。 num.network.threads=3 #消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。...=true #此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出: #Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
生产者 用于向Kafka中发送消息 Consumer 消费者 从Kafka中获取消息 Consumer Group 消费组 每个Consumer都会归属于一个消费组，一条消息可以同时被多个不同的消费组消费...本篇文章的主要目的就是操作一下Kafka，从直观感受上面使用一下它，而不是让它仅仅存在于我们理论和想象中的认知上。...此时，我们可以通过使用kafka-console-producer.sh来发送消息，它可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以从命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。...3种： 【acks=0】表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的ACK回复，就可以继续发送下一条消息。...的log中poll到消息后，默认情况下，会向broker中名称为“__consumer_offsets”的Topic发送offset偏移量。
在此之前，Kafka 向分区发送数据时，可能会出现同一条消息被发送了多次，导致消息重复的情况。...解释Kafka的用户如何消费信息?在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节从套接口转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。5.12....当前该参数的默认值是 500 条，表明调用一次 KafkaConsumer.poll 方法，最多返回 500 条消息。可以说，该参数规定了单次 poll 方法能够返回的消息总数的上限。...它限定了消费者端应用程序两次调用 poll 方法的最大时间间隔。...acks=1默认采用的模式，该模式下Producer会等待Leader Broker的确认反馈，当Broker确实将数据持久化到至少一个Partition中后，给予Producer确认反馈，Producer
如果⽣产者需要连接的是Kafka集群，则这⾥配置集群中⼏个broker的地址，⽽不是全部，当⽣产者连接上此处指定的broker之后，在通过该连接发现集群中的其他节点。...发送的消息的返回的消息偏移量永远是-1。acks=1表示消息只需要写到主分区即可，然后就响应客户端，⽽不等待副本分区的确认。...--高版本兼容低版本--> 1.0.2 生产者 这里我使用本地虚拟机，我本地虚拟机的IP是192.168.0.102 同步等待消息确认：...spring.kafka.producer.batch-size=16384 # 32MB的总发送缓存 spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432 # consumer...=true # 每隔100ms向broker提交⼀次偏移量 spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100 # 如果该消费者的偏移量不存在，则⾃动设置为最早的偏移量
连接建立后，Kafka 生产者会向 Kafka 集群发送元数据请求，以获取有关 Kafka 集群中主题和分区的信息。...可以指定要发送到的主题、分区以及其他参数。 发送数据：使用 Kafka 生产者的 send() 方法发送数据。可以将数据发送到指定的分区，也可以让 Kafka 自动选择分区。..., Integer.toString(i))); producer.close(); } } 生产者配置项（核心） 在 Kafka 中，生产者是向 Kafka 集群发送消息的客户端...当生产者启动时，它会向这些地址中的任意一个发送连接请求，以获取集群的元数据信息。该配置项是必须指定的。 acks 该配置项指定了生产者发送消息后要求的确认数。...它有以下三个取值： 0：生产者不等待任何确认消息，直接发送下一条消息。 1：生产者等待集群中的 leader 确认消息后发送下一条消息。
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