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如何从主题末尾开始阅读,而不考虑组的承诺偏移量

从主题末尾开始阅读,而不考虑组的承诺偏移量,可以通过以下步骤实现:

  1. 确定阅读的主题末尾:首先,需要明确要阅读的主题末尾是什么。可以通过查找文档、文章或者其他资料的目录或索引,找到所需主题的末尾位置。
  2. 理解主题的背景和上下文:在开始阅读主题末尾之前,需要对该主题的背景和上下文有一定的了解。可以通过阅读主题的简介、摘要或者相关章节的概述来获取必要的背景信息。
  3. 阅读主题末尾内容:开始阅读主题末尾的内容,可以从该部分开始逐步向前阅读,直到达到所需的理解程度。在阅读过程中,可以注意以下几点:
    • 关注重点内容:注意主题末尾可能提供的重点信息、总结或结论,以便快速获取主题的核心要点。
    • 查找相关内容:如果在阅读过程中遇到不熟悉的名词或概念,可以通过索引、目录或者其他相关章节来查找相关内容,以便更好地理解主题。
    • 跳过细节:如果主题末尾的内容包含了具体的实现细节或者其他不必要的信息,可以根据需要选择性地跳过这些部分,以节省阅读时间。
  • 补充理解:在阅读完主题末尾之后,可以根据需要补充理解其他相关内容。可以通过阅读前文、相关章节或者其他资料来获取更全面的知识。

需要注意的是,阅读主题末尾而不考虑组的承诺偏移量可能会导致对整个主题的理解不够全面和深入。因此,在实际应用中,建议根据具体情况综合考虑主题的整体结构和组织方式,以便更好地理解和应用所需的知识。

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您在此处看到块是该分区中不同消息。 假设主题是一个数组,现在由于内存限制,我们将单个数组拆分为 4 个不同较小数组。 当我们向主题写入新消息时,会选择相关分区,然后将该消息添加到数组末尾。...消费者以有序方式分区中读取消息。 因此,如果将 1、2、3、4 插入到主题中,消费者将以相同顺序阅读它。...消费者 消费者是一起工作以主题中读取消息消费者集合。 这里有一些非常有趣概念,让我们来看看它们。 Fan out exchange => 单个主题可以被多个消费者订阅。...一个分区不能被同一消费者多个消费者读取。 这仅由消费者启用,中只有一个消费者可以单个分区读取数据。 所以你生产者产生了 6 条消息。...(请注意,我所说键是指我们之前讨论消息键,不是 JSON 或 Map 键)。

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生产者角度来看,我们不需要知道谁或如何使用主题数据。 当然,像往常一样,一切都是相对。并非事件驱动样式始终是最好。这取决于用例。...每个消费者还可以订阅多个主题。分区上每个消息都有一个由Apache Kafka生成唯一整数标识符(偏移量),当新消息到达时该标识符会增加。消费者使用它来知道哪里开始阅读新消息。...综上所述,分区和偏移量用于在Apache Kafka系统中精确定位消息。管理补偿是每个消费者主要责任。 消费者概念很容易。但是缩放呢?如果我们有许多消费者,但只想阅读一次该怎么办?...这就是设计消费群概念原因。这里想法是,当使用者属于同一时,它将分配一些分区子集来读取消息。这有助于避免重复读取情况。在下图中,有一个示例说明如何主题扩展数据消耗。...这意味着如果我们有更多使用者不是分区,那么它们就是空闲。 Broker:代理。负责在磁盘上接收和存储产生事件,使使用者可以按主题,分区和偏移量获取消息。

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,在这个期间topic是不可用,而且一个topic可能有多个消费者在消费他数据,增加分区数量会影响到每一个消费者,所以再创建topic时候一定要考虑好分区数。...,当有了coordinate,消费者将会开始往该coordinate上进行注册,第一个注册消费者将成为消费leader,后续作为follower; 选出leader后,leader将会coordinate...2.6.2 特定偏移量开始记录 到目前为止 , 我们知道了如何使用 poll() 方法各个分区最新偏移量开始处理消息。 不过, 有时候我们也需要从特定偏移量开始读取消息。...如果想从分区起始位置开始读取消息, 或者直接跳到分区末尾开始读取消息 , 可以使 seekToBeginning(Collection tp) 和seekToEnd( Collectiontp) 这两个方法...现在问题是: 如果偏移量是保存在数据库里不是 Kafka 里 , 那么消费者在得到新分区时怎么知道该哪里开始读取 ? 这个时候可以使用 seek() 方法。

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同时它是稳定,提供了可靠持久性,具有灵活发布-订阅/队列,可以很好地扩展到n个消费者,具有健壮复制,为生产者提供了可调一致性保证,并在碎片级别(即Kafka主题分区)提供了保留排序。...它基于零拷贝原则。Kafka使您能够批量数据记录成块。可以看到这些批数据生产者到文件系统(Kafka主题日志)到消费者。批处理允许更有效数据压缩和减少I/O延迟。...此外,Kafka客户端和消费者可以控制读位置(偏移量),这允许用例在有关键错误时重放日志(即修复错误和重播)。由于偏移量是按每个消费者进行跟踪,因此消费者可以相当灵活(即重放日志)。...主题日志中记录可供使用,直到根据时间、大小或压缩丢弃为止。消费速度不受大小影响,因为Kafka总是写到主题日志末尾。 Kafka经常用于实时流数据架构,提供实时分析。...Kafka具有更高吞吐量、可靠性和复制特性,这使得它适用于跟踪服务调用(跟踪每一个调用)或跟踪物联网传感器数据,传统MOM可能不会被考虑在内。

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​kafka概述 01 0.10之后kafka版本有哪些有意思feature?【kafka技术图谱 150】

历史上看,建议使用JBOD存储配置,但是该体系结构一直很诱人:毕竟,为什么不依靠Kafka自己复制机制来防止存储故障不是使用RAID?...如果活动使用者为主题分区提交了偏移量以来已经过了相应保留期或更长时间,则将从使用者元数据中删除该已提交偏移量。...如果这样,则会出现重新平衡,或者使用方重新启动,将找不到该主题分区最后提交偏移量,并且使用方被迫日志开头或结尾开始(取决于`auto.offset.reset` 配置值),从而导致潜在重复消耗或丢失记录...我不确定,但是代理故障转移可能还会导致您auto.offset.reset开始读取(由于代理重新启动或协调器故障转移)。 我认为,**Kafka应该只为活动消费者删除偏移量。...只有在使用者活动之后,计时器才应启动**。例如,如果某个消费者活动,则在1周后,删除该消费者偏移量; 2.1.0版本比较不容易出现 offset比数据先到期情况。

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),这是相当了不起,另外读取和写入操作不会相互影响,写入不会加锁阻塞读取操作 六、如何工作 生产者发到消息至Kafka Node节点,存储在主题Topic中,消费者订阅主题以接收消息,这是一个生产订阅模式...不过这引来了一个麻烦,连社区也无力解决,也就是Kafka中重平衡Rebalance问题,它本质是一种协议,规定一个消费者所有消费者实例如何达成一致,来分配订阅主题每个分区,当组成员数发生变更、...七、持久化至磁盘 正如前面提及,Kafk将消息存储至磁盘不是内存RAM,你或许会惊讶它是如何做出这种选择,背后应该有许多优化使其可行,没错,事实上优化点包括: 1、Kafka通信协议支持消息合并...4、Kafka存储消息使用是不可变标准二进制格式,可以充分利用零拷贝技术(zero-copy),将数据页缓存直接复制到socket通道中 八、数据分布式和复制 我们来谈谈Kafka如何实现容错以及如何在节点间分配数据...你或许对Kafka中时间轮算法、Kafka中恰好一次交付等主题也感兴趣的话,欢迎前往www.liangsonghua.me阅读 文章翻译整理自 1、 https://hackernoon.com

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