---- 实现 package com.artisan.bootkafka.controller; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer...; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import...org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import java.util.*; public class TopicBacklog...int totalBacklog = 0; // 遍历每个分区获取其未消费消息数并累加 for (PartitionInfo partition :...Map> topicMap = consumer.listTopics(); // 记录每个主题未消费消息总数
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 在 LinkedIn 被设计为一个横向扩展的发布订阅系统。它在系统和消息级别提供了大量可配置性来实现这些性能目标。有充分记录的案例展示了当一切都做得正确时 Kafka 的扩展能力。...获取有关可以在 Kafka Java 代码中调用哪些功能的更多信息的最佳方法是查看 Java 文档。并且仔细阅读！ 如果我关心性能和稳定性，最好的 Kafka 记录大小是多少？...通过在写入 Kafka 之前将大消息切分成更小的部分来处理大消息，使用消息密钥确保所有部分都写入同一分区，以便它们被同一个消费者使用，并从其部分重新组装大消息消费时。...在这些情况下，您可以使用kafka-reassign-partitions脚本手动平衡分区。 创建具有更多分区的新主题，暂停生产者，从旧主题复制数据，然后将生产者和消费者转移到新主题。
Kafka 很难进行扩展，因为 Kafka 把消息持久化在 broker 中，迁移主题分区时，需要把分区的数据完全复制到其他 broker 中，这个操作非常耗时。...Kafka 集群的分区再均衡会影响相关生产者和消费者的性能。 发生故障时，Kafka 主题无法保证消息的完整性（特别是遇到第 3 点中的情况，需要扩展时极有可能丢失消息）。...Kafka 在本地 broker 中使用日志文件，而 Pulsar 把所有主题数据存储在 Apache BookKeeper 的专用数据层中。...Kafka 需要清除旧数据才能使用磁盘空间；与 Kafka 不同，Pulsar 把主题数据存储在一个分层结构中，该结构可以连接其他磁盘或 Amazon S3，这样就可以无限扩展和卸载主题数据的存储量。...在 Pulsar 主题上生成消息时，消息首先保留在本地集群中，然后异步转发到远程集群。在 Pulsar 中，启用跨地域复制是基于租户的。
通过这些策略，我们最终选择了以异步模式写入，即发布者将消息写入内存队列，并异步发送至 Kafka。这有助于扩展性能，但是我们希望在同时遇到多个错误的时候，能够有一个最坏情况的数据损失上限。...挑战：处理延迟和自动扩展 在我们的系统中引入 Kafka 会有一个无法避免的副作用，那就是请求处理会有额外的延迟，这包括 Playback API 发布消息到 Kafka 以及 Request Processor...重新平衡会以不同的方式影响到我们。 如果你的处理是有状态的，那么必须要做一些复杂的事情。比如，消费者必须要暂停处理，然后获取内存状态，并根据 Kafka 中的偏移量进行已处理到何处的检查点判断。...通常情况下，这是可行的，但是当我们遇到该区域真正无法使用时，远程发布方式就无法奏效了。 我们做了一个简单但微妙的修改，那就是始终希望在本地发布。...我们发布到另外一个 Kafka 主题，并使用区域路由器异步将其发送至另外一个区域中。通过这种方式，某个放映会话的所有事件就可以一起处理了。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。...Kafka中有哪几个组件? 主题(Topic)：Kafka主题是一堆或一组消息。 生产者(Producer)：在Kafka，生产者发布通信以及向Kafka主题发布消息。...Kafka消费者订阅一个主题，并读取和处理来自该主题的消息。此外，有了消费者组的名字，消费者就给自己贴上了标签。换句话说，在每个订阅使用者组中，发布到主题的每个记录都传递到一个使用者实例。...生产者的主要作用是将数据发布到他们选择的主题上。基本上，它的职责是选择要分配给主题内分区的记录。 什么是消费者组？ 消费者组的概念是Apache Kafka独有的。...为什么Kafka的复制至关重要？ 由于复制，我们可以确保发布的消息不会丢失，并且可以在发生任何机器错误、程序错误或频繁的软件升级时使用。 什么是Kafka中的地域复制？
我们知道过去对于Kafka的定义是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。也就是一个分布式的消息队列，这也是他最常见的用法。但是Kafka不止于此，打开最新的官网。 ?...Kafka Connect简介 我们知道消息队列必须存在上下游的系统，对消息进行搬入搬出。比如经典的日志分析系统，通过flume读取日志写入kafka，下游由storm进行实时的数据处理。 ?...Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间可靠且可靠地传输数据的工具。它可以快速地将大量数据集合移入和移出Kafka。...启动： > bin/connect-distributed.sh config/connect-distributed.properties 在集群模式下，Kafka Connect在Kafka主题中存储偏移量...- 暂停连接器及其任务，这将停止消息处理，直到恢复连接器 PUT /connectors/{name}/resume - 恢复暂停的连接器（如果连接器未暂停，则不执行任何操作） POST /connectors
名称 解释 Broker 消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群 Topic 主题，Kafka根据topic对消息进行归类，发布到...一般来说在我们应用中产生不同类型的数据，都可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。...这种模式不适合kafka的服务端，在服务端中请求处理过程比较复杂，会造成线程阻塞，一旦出现后续请求就会无法处理，会造成大量请求超时，引起雪崩。而在服务器中应该充分利用多线程来处理执行逻辑。...然后在写线程池中，取出这个请求，对其进行逻辑处理，即使某个请求线程阻塞了，还有后续的县城从消息队列中获取请求并进行处理，在写线程中处理完逻辑处理，由于注册了OP_WIRTE事件，所以还需要对其发送响应。...上面所说的都是在同一个PID下面，意味着必须保证在单个Producer中的同一个seesion内，如果Producer挂了，被分配了新的PID，这样就无法保证了，所以Kafka中又有事务机制去保证。
bin/kafka-topics.sh在更新全局设置之前，还可以使用主题管理工具（）在各个主题上启用0.11.0消息格式log.message.format.version。...还要注意，虽然先前代理将确保在每个获取请求中返回至少一条消息（无论总数和分区级提取大小如何），但现在相同的行为适用于一个消息批处理。...关于完全一次语义的注释 Kafka 0.11.0包括对生产者中的幂等和事务功能的支持。幂等传递确保在单个生产者的生命周期内将消息一次性传递到特定主题分区。...对于阅读从新格式下转换的邮件的旧消费者，也会产生类似的效果：如果获取的大小设置不至少与max.message.bytes即使各个未压缩消息小于配置的提取大小，消费者也可能无法取得进展。...仍然从领导者那里获取消息但没有赶上replica.lag.time.max.ms中的最新消息的副本将被视为不同步。 压缩主题不再接受没有密钥的消息，如果尝试这样做，则生产者抛出异常。
中的新过滤器和条件SMT client.dns.lookup配置的默认值现在是use_all_dns_ips Zookeeper升级到3.5.8 新功能 [KAFKA-6145] - 在迁移任务之前预热新的...以利用新的ConsumerRebalanceListener异常处理 [KAFKA-9146] - 添加选项以强制删除流重置工具中的成员 [KAFKA-9177] - 在还原使用者上暂停完成的分区 [KAFKA...[KAFKA-9206] - 消费者应在获取响应中处理“ CORRUPT_MESSAGE”错误代码 [KAFKA-9225] - kafka无法在linux-aarch64上运行 [KAFKA-9298...-9537] - 配置中的抽象转换会导致出现不友好的错误消息。...KAFKA-10123] - 从旧的经纪商处获取时，消费者中的回归重置偏移量 [KAFKA-10134] - Kafka使用者升级到2.5后的重新平衡过程中的高CPU问题 [KAFKA-10144] -
在部署连接器之前验证配置是强制性的。如果您的配置有效，您将看到“配置有效”消息，并且 将启用下一步按钮以继续进行连接器部署。如果没有，错误将在连接器表单中突出显示。...在顶部，可以一目了然地查看评估连接器状态所需的信息，例如状态、正在运行/失败/暂停的任务以及工作人员所在的主机。如果连接器处于故障状态，也会显示导致异常的消息。...查看 检索有关连接器和任务的信息 管理 暂停/恢复/重新启动连接器和任务或重置活动主题（这是连接概述页面中间列中显示的内容） 编辑 更改已部署连接器的配置 创建 部署连接器 删除 删除连接器...保护 Kafka 主题 此时，如果 Sink 连接器停止从 Kafka 后端支持移动消息并且管理员无法检查是否因为没有更多消息生成到主题或其他原因，则没有用户可以直接访问 Kafka 主题资源。...但是，连接器在 Connect Worker 进程中运行，并使用与用户凭据不同的凭据来访问 Kafka 中的主题。
构建实时流媒体应用程序，以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。 近日，Apache Kafka 3.0.0 正式发布，这是一个重要的版本更新，其中包括许多新的功能。...常规变化 ①KIP-750（第一部分）：弃用 Kafka 中对 Java 8 的支持 在 3.0 中，Apache Kafka 项目的所有组件都已弃用对 Java 8 的支持。...②KIP-751（第一部分）：弃用 Kafka 中对 Scala 2.12 的支持 对 Scala 2.12 的支持在 Apache Kafka 3.0 中也已弃用。...②KIP-738：删除 Connect 的内部转换器属性 在之前的主版本（Apache Kafka 2.0）中弃用它们之后，internal.key.converter 并 internal.value.converter...将此新参数与现有参数相结合，--dry-run 允许用户在实际执行删除操作之前确认将删除哪些主题并在必要时指定它们的子集。
构建实时流媒体应用程序，以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。 近日，Apache Kafka 3.0.0 正式发布，这是一个重要的版本更新，其中包括许多新的功能。...常规变化 KIP-750（第一部分）：弃用 Kafka 中对 Java 8 的支持 在 3.0 中，Apache Kafka 项目的所有组件都已弃用对 Java 8 的支持。...KIP-751（第一部分）：弃用 Kafka 中对 Scala 2.12 的支持 对 Scala 2.12 的支持在 Apache Kafka 3.0 中也已弃用。...KIP-738：删除 Connect 的内部转换器属性 在之前的主版本（Apache Kafka 2.0）中弃用它们之后，internal.key.converter 并 internal.value.converter...将此新参数与现有参数相结合，--dry-run 允许用户在实际执行删除操作之前确认将删除哪些主题并在必要时指定它们的子集。
许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。...消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 顺序保证：在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。...Kafka 集群保留所有发布的记录，不管这个记录有没有被消费过，Kafka 提供可配置的保留策略去删除旧数据(还有一种策略根据分区大小删除数据)。...消费者 消费者以消费群（consumer group ）的名称来标识自己，每个发布到主题的消息都会发送给订阅了这个主题的消费群里面的一个消费者的一个实例。消费者的实例可以在单独的进程或单独的机器上。...Kafka 在这种用法中类似于 Apache BookKeeper 项目。
一 kafka Connector介绍 Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间进行可扩展和可靠数据流传输的工具。...停止消息处理，直到连接器恢复 PUT /connectors/{name}/resume - 恢复暂停的连接器（或者，如果连接器未暂停，则不执行任何操作） POST /connectors/{name}...这将控制写入Kafka或从Kafka读取的消息中的密钥格式，因为这与连接器无关，所以它允许任何连接器使用任何序列化格式。常见格式的例子包括JSON和Avro。...这将控制写入Kafka或从Kafka读取的消息中的值的格式，因为这与连接器无关，所以它允许任何连接器使用任何序列化格式。常见格式的例子包括JSON和Avro。...在分布式模式下，Kafka Connect将偏移量，配置和任务状态存储在Kafka topic中。建议手动创建偏移量，配置和状态的主题，以实现所需的分区数量和复制因子。
1.3 Apache Bahir中的连接器 Flink的其他流处理连接器正在通过Apache Bahir发布，包括： Apache ActiveMQ (source/sink) Apache Flume...后台模式启动 Step 3: 创建一个主题 创建topic Step 4: 发送一些消息 Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。...Kafka目前没有生产者事务，因此Flink在Kafka主题里无法保证恰好一次交付 Kafka >= 0.11 启用Flink的检查点后，FlinkKafkaProducer011 对于Kafka...注意事项 Semantic.EXACTLY_ONCE 模式依赖于在从所述检查点恢复之后提交在获取检查点之前启动的事务的能力。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
1.3 Apache Bahir中的连接器 Flink的其他流处理连接器正在通过Apache Bahir发布，包括： Apache ActiveMQ (source/sink) Apache Flume....png] Step 4: 发送一些消息 Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。...Kafka目前没有生产者事务，因此Flink在Kafka主题里无法保证恰好一次交付 Kafka >= 0.11 启用Flink的检查点后，FlinkKafkaProducer011 对于Kafka >=...注意事项 Semantic.EXACTLY_ONCE 模式依赖于在从所述检查点恢复之后提交在获取检查点之前启动的事务的能力。...但是，如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败，则在重新启动此类应用程序后，系统中没有关于先前池大小的信息。
1.3 Apache Bahir中的连接器 Flink的其他流处理连接器正在通过Apache Bahir发布，包括： Apache ActiveMQ (source/sink) Apache Flume...后台模式启动 Step 3: 创建一个主题 创建topic Step 4: 发送一些消息 Kafka附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。...要使用此反序列化模式，必须添加以下附加依赖项： 当遇到因任何原因无法反序列化的损坏消息时，有两个选项 - 从deserialize(...)方法中抛出异常将导致作业失败并重新启动，或者返回null以允许...Kafka目前没有生产者事务，因此Flink在Kafka主题里无法保证恰好一次交付 Kafka >= 0.11 启用Flink的检查点后，FlinkKafkaProducer011 对于Kafka...注意事项 Semantic.EXACTLY_ONCE 模式依赖于在从所述检查点恢复之后提交在获取检查点之前启动的事务的能力。
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