本文从Kafka的基本概念、特点、部署和配置、监控和管理等方面阐述 Kafka 的实践过程。
上例中不带www的地址会返回301，wget会自动追过去，下载index.html并保存到当前目录，默认文件名相同，已存在的话自动添后缀
让我们开始安装kafka。下载最新的 Kafka 版本并解压缩。打开终端并启动 kafka 和 zookeeper。
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：
之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失
在 Kafka 的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件，这个周期可以通过 broker 端参数 log.retention.check.interval.ms 来配置，默认值为300000，即5分钟。当前日志分段的保留策略有3种：
在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
工作中遇到过消费端报错的问题：包括数据Invalid Message和Failed_to_UNcompress等报错信息，导致消费端的iterator损坏，直接造成消费进程挂掉，如果不能及时发现问题，需要手动跳过某些数据；
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征：
kafka 是一款基于发布订阅的消息系统，Kafka的最大的特点就是高吞吐量以及可水平扩展， Kafka擅长处理数据量庞大的业务，例如使用Kafka做日志分析、数据计算等。
和 RabbitMQ 类似，Kafka（全称 Apache Kafka）是一个分布式发布-订阅消息系统。
最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。如果 enable.auto.commit 被设为 true，那么每过 5s，消费者会自动把从 poll() 方法接收到的最大偏移量提交上去。提交时间间隔由 auto.commit.interval.ms 控制，默认值是5s。消费者每次获取新数据时都会先把上一次poll()方法返回的最大偏移量提交上去。
Bash，Unix shell的一種，在1987年由布萊恩·福克斯為了GNU計劃而编写。1989年釋出第一個正式版本，原先是計劃用在GNU作業系統上，但能运行于大多数类Unix系统的操作系统之上，包括Linux與Mac OS X v10.4都將它作為預設shell。它也被移植到Microsoft Windows上的Cygwin與MinGW，或是可以在MS-DOS上使用的DJGPP專案。在Novell NetWare與Andriod在上也有移植。1990年後，Chet Ramey成为了主要的维护者。為Bourne shell的後繼相容版本與開放原始碼版本，它的名稱來自Bourne shell（sh）的一个双关语（Bourne again / born again）：Bourne-Again SHell。
Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。
◆ 介绍 几乎所有 Kafka Consumer 教程都是下面的代码： KafkaConsumer<String, Payment> consumer = new KafkaConsumer<>(props) // Subscribe to Kafka topics consumer.subscribe(topics); while (true) { // Poll Kafka for new messages ConsumerRecords<String, String> records
这是一个自定义注解 @Log，用于在方法上进行注解。以下是对该注解的逐行详细说明：
注：partitions指定topic分区数，replication-factor指定topic每个分区的副本数。
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。
我想使用Bash脚本作为另一个应用程序的启动器。我想把工作目录改为Bash脚本所在的目录，以便我可以对该目录下的文件进行操作，像这样:
__consumer_offsets：作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state：用来存储事务日志消息
pypi：https://pypi.org/project/kafka-python/ kafka-python：https://github.com/dpkp/kafka-python
这个错误的意思是，消费者在处理完一批poll的消息后，在同步提交偏移量给broker时报的错。初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死了，那么为什么呢？
在编写Bash脚本时，如果遇到类似 syntax error near unexpected token 'from' 的错误，这意味着脚本中的某个语法有问题。本篇博客文章将介绍如何解决这个错误。
Kafka 的基本数据单元被称为 message(消息)，为减少网络开销，提高效率，多个消息会被放入同一批次 (Batch) 中后再写入。
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
1.SocketServer SocketServer作为Broker对外提供Socket服务的模块，主要用于接收socket连接的请求，然后产生相应为之服务的SocketChannel对象。
logstash 启动多个conf 文件进行日志处理时，默认不是每个配置文件独立运行，而是作为一个整体，每个input会匹配所有的filter，然后匹配所有的output，这时就会导致数据被错误的处理以及发送到错误的地方；利用tags字段进行字段匹配避免数据被错误的处理。
这样可以确保 ( 和 ) 之间的代码一次只由一个进程运行，并且该进程不会为获取锁而等待太长时间。
Apache Kafka是由LinkedIn采用Scala和Java开发的开源流处理（open source、 stream-processing）平台，该项目旨在提供统一的、高吞吐量、低延迟的平台来处理实时数据流。
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，
简要：开发中，常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量。具体如何修改？为什么可行？其实很容易，有时候只要我们换一种方式思考，如果我自己实现kafka消费者，我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费，以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息，一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息。如果让你实现该框架该如何实现？
kafka将消息抽象归纳一个主题，一个主题就是对消息的一个分类，生产发送消息到特定主题，消费者订阅主题进行消费
消费者组：Consumer Group ，一个Topic的消息能被多个消费者组消费，但每个消费者组内的消费者只会消费topic的一部分
Bash脚本 Bash脚本(程序)可以单批次地执行数条计算机命令。Bash脚本又称作shell脚本，是一种由多条终端命令构成的脚本程序。所有可以直接在终端界面里运行的命令，都可以通过脚本来执行。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
https://blog.csdn.net/z69183787/article/details/109810468
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
我们在kafka的log文件中发现了还有很多以 __consumer_offsets_的文件夹；总共50个;
因为我的工作的原因，加上我本身好奇心比较重，所以我经常会使用一些发行版，不断使用心得桌面linux发行版会让我发现一些闪光的知识点，并在这个过程中学会很多东西。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
经常要在bash脚本里面或者直接对脚本本身加上sudo运行命令，但是这引发了一系列的问题。
前两步和生产者类似，配置参数然后根据参数创建实例，区别在于消费者使用的是反序列化器，以及多了一个必填参数group.id，用于指定消费者所属的消费组。关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了，消费组使得消费者的消费能力可横向扩展，这次再介绍一个新的概念“再均衡”，其意思是将分区的所属权进行重新分配，发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候。我们先了解再均衡的概念，至于如何再均衡不在此深究。
假设某 topic 有4个分区，消费者组中只有一个消费者，那么这个消费者将消费全部 partition 中的数据。
消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。
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