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kafka 消息队列的原理

kafka 是一个分布式消息队列群集部署, 可以部署在多个数据中心 topic: key, value, timestamp 每个topic:有分区日志每个分区日志记录是顺序的, 不可变的串行offset...topic 一个分区推送的消息保证顺序性 - 消费者看到消息的顺序与日志的顺序一致 - 假如有N台消息服务器 , kafka能容忍宕机了N-1台服务器并且不会丢失数据 kafka 是一个消息系统,...存储系统, 流处理系统作为消息系统, kafka的特点与优势消息队列有两种: 队列(queue) 一群消费者消费同一个队列, 每个消息被其中一个消费者消费....优点: 消息可以同时被多个消费者消费缺点:消息处理慢, 一次只能消费一个消息 kafka 的消费者组(consumer group)泛化了这两种消息队列, 一个消费者组就是queue, 订阅是跨消费者组的...注意, 消费者组里的消费者实例不能多于分区作为存储系统, kafka的特点与优势 - 数据会写在硬盘上并且复制到其它机器上备份. kafka允许生产者等收到复制回应才认为是消息推送成功 - 性能高.

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Kafka 消息的生产消费方式

主要内容： 1. kafka 整体结构 2. 消息的生产方式 3....消息的读取方式整体结构在 kafka 中创建 topic（主题），producer（生产者）向 topic 写入消息，consumer（消费者）从 topic 读取消息 ?...producer 向主题中写入数据，其实是向某个 partition 写入，具体向哪个 partition 写入，由生产者决定，例如最简单的方式就是轮流写 ?...当主题中产生新的消息时，这个消息会被发送到组中的某一个消费者上，如果一个组中有多个消费者，那么就可以起到负载均衡的作用组中的消费者可以是一台机器上的不同进程，也可以是在不同服务器上 ? ?...消息被读取后，不会被删除，所以可以重复读取，kafka会根据配置中的过期时间来统一清理到期的消息数据小结 Kafka 中包含多个主题，每个主题被分成多个部分，每个部分被均匀复制到集群中的不同服务器上

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kafka的消息持久化文件

最近排查kafka的问题，涉及到了kafka的消息存储，本文就相关内容进行总结。...在《kafka客户端消息发送逻辑》一文中提到了，生产者发送消息时，其实是一批（batch）一批来发送的，一批消息中可能包含一条或多条消息。...kafka内部对消息持久化存储时，也遵循类似的理念，按批次存储，同时记录消息的偏移位置，以及消息的时间戳等信息。...文件格式和index一样，由多个条目组成，每个条目为固定8字节的时间戳加固定4字节的偏移量构成。这里就不再实际举例说明了。小结一下，本文主要分析了kafka消息的持久化文件，以及具体的文件格式。...由兴趣的朋友也可以对照分析下，对于kafka具体将消息写入的时机是怎样的，如何决定应该将消息写入新的segment。消息的读取逻辑又是怎样的，后续再结合源码进行剖析。

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kafka发送消息的简单理解

必要的配置servers服务的集群key和value的serializer 线程安全的生产者类KafkaProducer发送的三种模型发后既忘同步异步消息对象实际发送的kafka消息对象ProducerRecord...对象的属性topic主题partion分区haders消息头Key 键Value 值timestamp时间戳消息发送前的操作序列化key,value的序列化分区器分区生产者拦截器onSend发送拦截onAcknowledgement...回调前的逻辑整体结构图图片重要参数Acks 1 主节点写入的消息即可 0 不需等待响应 -1 所有节点响应max.request.size 最大1Mretries重试次数和retry.backoff.ms...消息之间的间隔linger.ms生产者发送消息之前等待多长时间，默认0receive和send buffer.bytes 缓冲区大小request.timeout 请求超时时间

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消息队列 | 拿捏 Kafka 的秘籍

不得不感叹，熟练使用 Kafka，已经是 Java 开发、大数据开发者的必备杀手锏之一。 Kafka 确实牛。作为一个高度可扩展的消息系统，因其可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。...如果你能够深入进去，把 Kafka 的原理搞懂，再或者进一步，能够给 Kafka 贡献源代码，那这绝对是你简历里亮眼的一笔。如何系统学习 Kafka ？...在这，跟你分享 2 张我死磕 Kafka 时，收藏的「Kafka 双全景图」第一张图来自专栏《Kafka 核心技术与实战》，总结了一条高效的 Kafka 实战学习路径，把 Kafka 集群环境的监控和管理...、内容原理剖析，以及消息系统常见疑难问题，都讲得清晰透彻。...他还主导过多个十亿级/天的消息引擎业务系统的设计与搭建，具有丰富的线上环境定位和诊断调优经验，也曾给多家大型公司提供企业级 Kafka 培训。所以，对于传授知识，经验很是丰富。

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消息队列的使用（kafka举例）

消息在队列中存储的时候当消息被抛到消息队列的服务中的时候，这个时候消息队列还是会丢失，我们用比较成熟的消息队列中间件kafka来举列子， kafka的队列存储是异步进行的，刚开始队列是存储在操作系统的缓存中...kafka这么牛逼的中间件肯定有他们的解决办法那就是集群部署，通过部署多个副本进行备份数据保证消息尽量不丢失。...这样只有ISR和leader都挂掉才会有丢失消息消息被消费者消费的过程我们在这一步骤我们依然以kafka为列子，消息消费有三个步骤，接收消息，处理消息，更新消费进度。...在进行kafka给消费者发送消息的时候，发生网络抖动，导致消息没有被正确的接受到，处理消息时可能发生一些业务的异常导致处理流程为执行完成，这是且更新了完成进度那么就会永远接收不到这条消息了。...所以在业务逻辑中一定要的确认业务逻辑跑完了才去更新消息消费进度。当kafka发送完消息后宕机，然后业务服务器处理完成且去更新消息消费进度，这个时候就更新不了了，当kafka重新启动，又会重新跑消息。

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发送kafka消息的shell脚本

开发和学习时需要造一些kafka消息，于是写了段脚本实现，在这里记录备忘，后面会常用到；环境信息 Kafka：2.0.1 Zookeeper：3.5.5 shell脚本运行环境：MacBook Pro...:31091,192.168.50.135:31092 #kafka的topic topic=test001 #消息总数 totalNum=10000 #一次批量发送的消息数 batchNum=100...firstLineFlag='true' fi done kafkaPath是客户端电脑上kafka安装的路径，请按实际情况修改； brokerlist是远程kafka信息，请按实际情况修改...； topic是要发送的消息Topic，必须是已存在的Topic； totalNum是要发送的消息总数； batchNum是一个批次的消息条数，如果是100，表示每攒齐100条消息就调用一次kafka的...shell，然后逐条发送； messageContent是要发送的消息的内容，请按实际需求修改；运行脚本给脚本可执行权限：chmod a+x sendmessage.sh 执行：.

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Kafka消息的磁盘存储Kafka源码分析-汇总

发送到Kafka的消息最终都是要落盘存储到磁盘上; 本章涉及到的类: OffsetIndex; LogSegment; ---- OffsetIndex类所在文件: core/src/main/scala.../kafka/log/OffsetIndex.scala 作用: 我们知道所有发送到kafka的消息都是以Record的结构(Kafka中Message存储相关类大揭密)写入到本地文件, 有写就要有读...,读取时一般是从给定的offset开始读取,这个offset是逻辑offset, 需要转换成文件的实际偏移量, 为了加速这个转换, kafka针对每个log文件,提供了index文件, index文件采用稀疏索引的方式..., 只记录部分log offset到file position的转换, 然后还需要在log文件中进行少量的顺序遍历, 来精确定位到需要的Record; index文件结构: 文件里存的是一条条的log...LogSegment 所在文件: core/src/main/scala/kafka/log/LogSegment.scala 作用: 封装对消息落地后的log和index文件的所有操作类定义:

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Kafka——分布式的消息队列

Kafka 第一章是什么一 Kafka简介二概念理解总结三 kafka的特点四 kafka生产消息、存储消息、消费消息五 kafka的消息存储和生产消费模型六 kafka与其他消息队列对比...Kafka只保证一个分区内的消息有序，不能保证一个主题的不同分区之间的消息有序。如果你想要保证所有的消息都绝对有序可以只为一个主题分配一个分区。...生产者负责选择要分配给主题中哪个分区的消息可以以循环方式完成此操作，仅是为了平衡负载，也可以根据某些语义分区功能（例如基于消息中的某些键）进行此操作。...Consumers – 消费者根据topic消费相应的消息在较高级别上，Kafka提供以下保证：生产者发送到特定主题分区的消息将按其发送顺序附加。...Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有很多个

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大数据Kafka（一）：消息队列和Kafka的基本介绍

消息队列和Kafka的基本介绍一、什么是消息队列消息队列，英文名：Message Queue，经常缩写为MQ。从字面上来理解，消息队列是一种用来存储消息的队列。...，可复用的企业消息系统，是当前最主流的消息中间件之一。...各种消息队列产品的对比图：图片五、Kafka的基本介绍官网： http://kafka.apache.org/ kafka 是最初由 linkedin 公司开发的，使用 scala 语言编写，..., 即使存储了许多TB的消息, 他也爆出稳定的性能-kafka非常快: 保证零停机和零数据丢失 apache kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个...可用于跨组织从多个服务器收集日志 , 并使他们一标准的合适提供给多个服务器 3) 流式处理 : 流式的处理框架 (spark, storm , flink) 从主题中读取数据 , 对其进行处理

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关于 kafka 消息的顺序问题一二

一、kafka 消息服务器 kafka brokers 顺序接收客户端请求，将消息顺序追加到 partition 尾部，kafka 能保证单个分区里消息的顺序性。...二、发送方由第一点可知，我们只要把消息按顺序发送到同一个分区就好了。但这里也存在几个问题：怎么保证要发送的消息的顺序性？使用唯一的一个全局 producer 怎么把顺序的消息发送到同一个分区？...基于特定的分区策略将需要保障顺序的消息路由到特定的分区严格的消息顺序？...或者 max.in.flight.requests.per.connection <= 5 + 幂等：enable.idempotence = true 三、消费方保证需要顺序消费的消息由同一个线程消费...开辟一定数量的工作线程，分别固定消费不同类别的顺序消息。

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消息队列之kafka的重复消费

Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下...数据 1/2/3 依次进入 kafka，kafka 会给这三条数据每条分配一个 offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...于是1/2这两条消息又被重复消费了如何保证幂等性假设有个系统，消费一条消息就往数据库里插入一条数据，要是一个消息重复两次，数据就被重复消费了。...如果消费过了，那不处理了，保证别重复处理相同的消息即可。设置唯一索引去重

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浅谈 RocketMQ、Kafka、Pulsar 的事务消息

消息队列演化 Kafka：Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源消息系统项目，由 Scala 写成。...3.2 Kafka 的事务消息与 RocketMQ 的事务消息用途不同，Kafka 的事务基本上是配合其幂等机制来实现 Exactly-once （见 2.2.3 节）语义的。...Kafka 自动帮你做消息的重复去重。Kafka 为了实现幂等性，它在底层设计架构中引入了ProducerID和SequenceNumber。...第二：由于 Kafka 本身没有单条消息的 Ack，所以 Kafka 的事务处理只能是顺序执行的，当一个事务请求被阻塞之后，会阻塞后续所有的事务请求，但是 Pulsar 是可以对消息进行单条 Ack 的...（这里面的多条消息不一定要在同一个主题和分区中，可以是发往多个主题和分区的消息）当然也可以在 kafka 事务执行过程中开启本地事务来实现类似 RocketMQ 事务消息的效果，但是 Kafka 是没有事务消息反查机制的

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通用的消息队列(redis,kafka,rabbitmq)

网上有很多消息队列的中间件，如redis,kafka,rabbitmq,这些都很强大但用起来，每个的用法都不一样，有没有一种办法，我只需要实现一种方法，就能随意使用哪个中间件都可以呢....，用于各种消息队列的实现 /** * 消息队列生产者 * @author starmark * @date 2020/5/1 上午10:36 */ public interface IMessageQueueProducerService..."); } } rabbitmq生产者这个有点折腾，主要是我希望自动创建队列，但实现用的时候，要先手动创建，所以我自己想了个办法，再发消息时，判断有没有创建queue,没有的话，先创建: /**...applicationContext.getBeanFactory(); beanFactory.registerBeanDefinition(name, beanDefinition); } } 至此，通用的消息队列...(redis,kafka,rabbitmq)已完成，把redis,kafka,rabbitmq,的实现打包成不同的jar包，想用哪一个就用哪一个。

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浅谈RocketMQ、Kafka、Pulsar的事务消息

图片Kafka： Apache Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目，由Scala写成。Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。...它有借鉴Kafka的设计思想，但不是kafka的拷贝，其整体架构图如下所示。...3.2 Kafka的事务消息与RocketMQ的事务消息用途不同，Kafka 的事务基本上是配合其幂等机制来实现 Exactly-once （见2.2.3节）语义的。开发此功能的原因可以总结如下。...第二：由于 Kafka 本身没有单条消息的 Ack，所以 Kafka 的事务处理只能是顺序执行的，当一个事务请求被阻塞之后，会阻塞后续所有的事务请求，但是 Pulsar 是可以对消息进行单条 Ack 的...（这里面的多条消息不一定要在同一个主题和分区中，可以是发往多个主题和分区的消息）当然也可以在kafka事务执行过程中开启本地事务来实现类似RocketMQ事务消息的效果，但是Kafka是没有事务消息反查机制的

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Kafka如果丢了消息，怎么处理的?

Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。...Java面试宝典PDF完整版 Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。...消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。...从单个Broker来看，pageCache的数据会丢失。 Kafka没有提供同步刷盘的方式。...为了解决该问题，kafka通过producer和broker协同处理单个broker丢失参数的情况。一旦producer发现broker消息丢失，即可自动进行retry。

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Kafka作为消息系统的系统补充

Kafka概述 Apache Kafka由Scala和Java编写，基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统。...Kafka对消息保存时根据topic进行归类，发送消息者称为producer，消息接收者称为consumer。Kafka集群由多个Kafka实例组成，每个实例称为broker。...Kafka中的广播和单播每个consumer属于一个特定的CG，一条消息可以发送到多个不同的CG，但是一个CG中只能有一个consumer能够消费该消息。...Kafka消息的分发 1.producer客户端负责消息的分发 1）Kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息，这些metadata中包含集群中存活的servers...注意：对于topic中的一条特定的消息，只会被订阅此topic的每个消费者组中的其中一个consumer消费。

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你的消息太大，kafka受不了

前言上周在进行自测的时候，kafka抛出一个RecordTooLargeException异常，从名字我们可以直接看出是消息太大了，导致发不出去而抛出异常，那么怎么应该怎么解决这个问题呢，其实很简单...，要么将消息拆分得小一点，要么调节kafka层面的参数，依然它抛出这个异常，那么就证明超过了某个参数的阈值，由此我们可以有两种方式来处理这个问题，但是一切还要从我们的业务背景和数据结构去看这个问题。...ensureValidRecordSize方法就是对消息的大小进行判断的，参数size就是我们所发送的消息的字节数，maxRequestSize就是允许消息的最大字节，因为没有进行设置，所以这个值使用的是默认值...如果在实际使用过程中数据比较大，那么可能需要拆分数据，不过如果数据不能拆分，那么我们应该考虑消息压缩方式，将数据压缩后再发送，然后在消费者进行解压，不过这种压缩是我们自己实现的，并不是kafka层面的压缩...扩展上面设置了max.request.size参数，我们在上面的截图代码中看到第二个判断中有一个参数totalMemorySize，这个值是缓冲区大小，我们发送的消息并不会马上发送kafka服务端，而是会先放在内存缓冲区

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Kafka的消息是如何被消费的?Kafka源码分析-汇总

Kafka的消息消费是以消费的group为单位; 同属一个group中的多个consumer分别消费topic的不同partition; 同组内consumer的变化, partition变化, coordinator...的变化都会引发balance; 消费的offset的提交 Kafka wiki: Kafka Detailed Consumer Coordinator Design 和 Kafka Client-side.../main/scala/kafka/coordinator/GroupMetadataManager.scala 作用: 是比较核心的一个类, 负责所有group的管理, offset消息的读写和清理等...里实际上保存两种类型消息: 2.1 一部分是offset信息(kafka.coordinator.OffsetsMessageFormatter类型)的： [groupId,topic,partition...存到了__consumer_offsets里, , 它的key是 groupId offset和group信息的写入: 实际上是普通的消息写入没有本质上的区别, 可参考Kafka是如何处理客户端发送的数据的

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Kafka评传——从kafka的消息生命周期引出的沉思

生产者发送数据，发送数据的时候涉及数据主从同步，如若主从同步未完成，主节点挂了，那么数据丢失。...数据同步过程主节点接收到数据数据后，会把本地leo+1。把数据分发给从节点。从节点leo+1。从节点执行完成后返回给主节点。等ISR列表中的从节点都返回后，主节点执行hw+1。...[broker cluster broken.png] 红色块的partition代表的是主分区，紫色的partition块代表的是备份分区。...生产者往topic丢数据，是与主分区交互，消费者消费topic的数据，也是与主分区交互。备份分区仅仅用作于备份，不做读写。...部分有序绝大部分的有序需求是部分有序，部分有序我们就可以将Topic内部划分成我们需要的队列数，把消息通过特定的策略发往固定的队列中，然后每个队列对应一个单线程处理的消费者。

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