在实际应用中，回溯消费主要解决以下几个问题： 2.1 数据丢失或错误处理 当消费者处理消息时发生错误或者数据丢失，回溯机制可以让消费者重新读取之前的消息，以便进行错误处理或者重新处理数据。...基于消息偏移量的回溯消费很简单，只需要重置偏移量，然后消费者会从该偏移量之后开始消费。具体来说，消费者可以通过Kafka的API来设置或获取偏移量。...当需要回溯消费时，消费者可以指定一个旧的偏移量，然后从该偏移量之后开始消费消息。 需要注意的是，基于消息偏移量的回溯消费需要消费者自己管理偏移量。...重置消费者组的偏移量命令 如果你想要将消费者组的偏移量重置到某个特定的值，你可以使用--reset-offsets选项。...05 总结 afka消费者实现消息的回溯消费主要依赖于对消费者偏移量（offset）的管理。当需要回溯消费时，消费者可以手动将偏移量设置到一个较早的位置，然后从该位置开始重新读取消息。
消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。...消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。...如果消费者在向Kafka Broker发送提交偏移量之前失败，则不同的消费者可以从最后一次提交的偏移量继续处理。...偏移量管理 Kafka将偏移数据存储在名为“__consumer_offset”的主题中。这些主题使用日志压缩，这意味着它们只保存每个键的最新值。 当消费者处理数据时，它应该提交偏移量。...如果消费者进程死机，则可以根据存储在“__consumer_offset”中的偏移量启动并开始读取它所在的位置，或者由商量好的消费者组中的另一个消费者可以接管。 Kafka消费者可以看到什么？
3.2 故障恢复 消费者崩溃恢复：当消费者崩溃或重启时，它可以从其上次提交的偏移量开始继续读取消息。这确保了即使在发生故障的情况下，消费者也可以无缝地继续其工作。...在重新平衡期间，Kafka会确保每个分区都有一个消费者，并且每个消费者都知道它应该从哪里开始读取（即其最后提交的偏移量）。...每个消息在日志中都有一个唯一的偏移量标识，消费者通过维护一个偏移量来跟踪已经消费的消息位置。当消费者消费一个消息后，它会更新其内部的偏移量，以便在下次消费时从正确的位置开始。...检查点代表了消费者已经成功处理并确认的消息位置。当消费者启动或恢复时，它会从最近的检查点开始消费消息。检查点的更新通常与偏移量的提交相结合，以确保在发生故障时能够恢复正确的消费状态。...然后，Kafka会将新的分区分配给消费者实例，并让消费者从正确的位置开始消费。这种机制确保了在消费者组动态变化时仍能保持数据的可靠性和一致性。
我们从实践中获得了一个很关键的经验，可靠的多区域基础设施服务（如 Kafka）可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划的开发工作。...应用程序可以将状态存储在基础设施层中，从而变成无状态的，将状态管理的复杂性(如跨区域的同步和复制)留给基础设施服务。...多区域 Kafka 集群跟踪主区域的消费进度（用偏移量表示），并将偏移量复制到其他区域。在主区域出现故障时，消费者可以故障转移到另一个区域并恢复消费进度。...主备模式通常被支持强一致性的服务(如支付处理和审计)所使用。 在使用主备模式时，区域间消费者的偏移量同步是一个关键问题。当用户故障转移到另一个区域时，它需要重置偏移量，以便恢复消费进度。...但是，我们还有更具挑战性的工作要做，目前要解决如何在不进行区域故障转移的情况下容忍单个集群故障的细粒度恢复策略。
我们从实践中获得了一个很关键的经验，可靠的多区域基础设施服务（如 Kafka）可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划的开发工作。...应用程序可以将状态存储在基础设施层中，从而变成无状态的，将状态管理的复杂性 (如跨区域的同步和复制) 留给基础设施服务。...多区域 Kafka 集群跟踪主区域的消费进度（用偏移量表示），并将偏移量复制到其他区域。在主区域出现故障时，消费者可以故障转移到另一个区域并恢复消费进度。...主备模式通常被支持强一致性的服务 (如支付处理和审计) 所使用。 在使用主备模式时，区域间消费者的偏移量同步是一个关键问题。当用户故障转移到另一个区域时，它需要重置偏移量，以便恢复消费进度。...但是，我们还有更具挑战性的工作要做，目前要解决如何在不进行区域故障转移的情况下容忍单个集群故障的细粒度恢复策略。
您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。...如果该配置设置为最早，则消费者将以该topic可用的最小偏移量开始。在向Kafka提出的第一个请求中，消费者会说：给我这个分区中的所有消息，其偏移量大于可用的最小值。它还将指定批量大小。...当消费者正常运行时，此设置有效，但如果消费者崩溃，或者您想停止维护，会发生什么？在这种情况下，您希望使用者记住上次处理的消息的偏移量，以便它可以从第一个未处理的消息开始。...最后，如果指定除0或-1以外的任何值，则会假定您已指定了消费者要从中开始的偏移量; 例如，如果您将第三个值传递为5，那么在重新启动时，使用者将使用偏移量大于5的消息。...part-demo group1 0 Kafka客户端应该打印偏移量为0的所有消息，或者您可以更改最后一个参数的值以在消息队列中跳转。
5. auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理： latest(默认值) ：在偏移量无效的情况下，消费者将从其启动之后生成的最新的记录开始读取数据...6. enable.auto.commit 是否自动提交偏移量，默认值是 true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为 false。...我们实际上并没有指定第三个参数 offsets，所以程序默认采用的是配置的 auto.offset.reset 属性的值 latest，即在偏移量无效的情况下，消费者将从其启动之后生成的最新的记录开始读取数据...3.5 提交偏移量 在示例代码中，我们将 enable.auto.commit 设置为 true，代表自动提交。...在某些情况下，你可能需要更高的可靠性，如在业务完全处理完成后再提交偏移量，这时候可以使用手动提交。
3.3 消息有序性与消费位置跟踪 在Kafka中，消息是按照分区进行存储和传输的。Pull模式允许消费者从特定的分区和位置开始拉取消息，从而确保了消息的有序性。...Pull模式作为Kafka数据传输的核心机制，其优势在于能够确保消息的有序性，同时为消费者提供了在故障恢复和断点续传时的强大支持。 首先，Pull模式允许消费者从特定的分区和位置开始拉取消息。...在Kafka中，每个分区内的消息都是有序存储的，消费者可以根据自己的业务需求，按照分区和偏移量的顺序拉取消息，保证了消息处理的顺序性。 其次，消费者可以维护自己的偏移量（Offset）。...偏移量是Kafka用来标识已经拉取的消息位置的重要概念。每当消费者拉取消息时，它都会更新自己的偏移量，以便在下次拉取时从正确的位置开始。...当消费者因为某种原因（如网络中断、系统崩溃等）无法继续处理消息时，它可以通过保存当前的偏移量，在恢复后从该位置继续拉取消息，从而实现了断点续传的功能。
然后在索引文件中通过二分查找，查找值小于等于指定偏移量的最大偏移量，最后从查找出的最大偏移量处开始顺序扫描数据文件，直到在数据文件中查询到偏移量与指定偏移量相等的消息 需要注意的是并不是每条消息都对应有索引...这个功能其实挺好用的，假设我们希望从某个时间段开始消费，就可以用offsetsForTimes()方法定位到离这个时间最近的第一条消息的偏移量，然后调用 seek(TopicPartition, long...如何管理消费偏移量 上面介绍了通过脚本工具方式查询Kafka消费偏移量。事实上，我们也可以通过API的方式查询消费偏移量。...seekToEnd(): 从最新消息对应的位置开始消费，也就是说等待新的消息写入后才开始拉取，对应偏移量重置策略是 auto.offset.reset=latest。...具体分析如下：消息可能已经被消费了，但是消费者还没有像broker提交偏移量(commit offset)确认该消息已经被消费就挂掉了，接着另一个消费者又开始处理同一个分区，那么它会从上一个已提交偏移量开始
Kafka集群中按照主题分类管理，⼀个主题可以有多个分区，⼀个分区可以有多个副本分区。 每个记录由⼀个键，⼀个值和⼀个时间戳组成。...broker接收来⾃⽣产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存 broker为消费者提供服务，对读取分区的请求做出响应，返回已经提交到磁盘上的消息 单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量...通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器可以为消息键计算出一个散列值，通过这个散列值就可以映射到相应的分区上 也可以自定义分区器，我们可以根据不同的业务规则将消息映射到不同分区。...5.2 消费者 Consumer 消费者从主题中读取消息 消费者可以订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取 消费者可以通过偏移量（Offset）区分已经读取的消息 偏移量是另⼀种元数据，它是⼀个不断递增的整数值...Kafka 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但是可以保证消息在单个分区中的顺序。 Kafka 通过分区实现数据冗余和伸缩性。 在需要严格保证消息顺序的情况下，需要将分区设置为 1 。
当大数据运动开始时，它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具（如MapReduce，Hive和Pig）都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。...Kafka的预测模式使其成为检测欺诈的有力工具，例如在信用卡交易发生时检查信用卡交易的有效性，而不是等待数小时后的批处理。 这个由两部分组成的教程介绍了Kafka，从如何在开发环境中安装和运行它开始。...随着消息数量的增加，每个偏移量的值增加; 例如，如果生产者发布三条消息，第一条消息可能获得偏移量1，第二条消息偏移量为2，第三条偏移量为3。...当Kafka消费者首次启动时，它将向服务器发送拉取请求，要求检索偏移值大于0的特定topic的任何消息。服务器将检查该topic的日志文件并返回三个新消息。...消费者将处理消息，然后发送偏移量大于3的消息请求，依此类推。 在Kafka中，客户端负责记住偏移计数和检索消息.Kafka服务器不跟踪或管理消息消耗。默认情况下，Kafka服务器将保留七天的消息。
允许你动态的扩展（或缩减），并在执行任务期间和配置、偏移量提交中提供容错保障。...这种配置更容易设置和开始使用，在只有一名员工有意义（例如收集日志文件）的情况下可能会很有用，但却不会从Kafka Connect的某些功能（例如容错功能）中受益。...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。...你可以包括尽可能多的，但所有将在相同的进程（在不同的线程）执行。 分布式模式处理Work的自动平衡，允许您动态扩展（或缩小），并提供活动任务以及配置和偏移量提交数据的容错能力。...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。
除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...如果找不到分区的偏移量，auto.offset.reset将使用属性中的设置。 setStartFromEarliest()/ setStartFromLatest() 从最早/最新记录开始。..._20190726191605602.png] 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。...请注意，如果使用者需要读取在提供的偏移量映射中没有指定偏移量的分区，则它将回退到setStartFromGroupOffsets()该特定分区的默认组偏移行为（即）。
除了从模块和类名中删除特定的Kafka版本之外，API向后兼容Kafka 0.11连接器。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...如果找不到分区的偏移量，auto.offset.reset将使用属性中的设置。 setStartFromEarliest()/ setStartFromLatest() 从最早/最新记录开始。...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量： Java Scala 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。...请注意，如果使用者需要读取在提供的偏移量映射中没有指定偏移量的分区，则它将回退到setStartFromGroupOffsets()该特定分区的默认组偏移行为（即）。
这个方法不使用接收器接收数据，而是定期查询 Kafka 每个 topic+partition 中的最新偏移量，并相应地定义了要在每个批次中要处理的偏移量范围。...当处理数据的作业启动后，Kafka 的简单消费者API用于从 Kafka 中读取定义的偏移量范围（类似于从文件系统读取文件）。...只要我们 Kafka 的数据保留足够长的时间，就可以从 Kafka 恢复信息。 Exactly-once 语义：第一种方法使用 Kafka 的高级API在 Zookeeper 中存储消费的偏移量。...但是，你可以在每个批次中访问由此方法处理的偏移量，并自己更新 Zookeeper（请参见下文）。 接下来，我们将讨论如何在流应用程序中使用这种方法。...你也可以使用 KafkaUtils.createDirectStream 的其他变体从任意偏移量开始消费。
提交偏移量：消费者可以选择手动或自动提交偏移量，以记录已处理消息的位置。这有助于防止消息重复处理。 处理异常：处理消息期间可能会出现异常，你需要处理这些异常，例如重试或记录错误日志。...提交偏移量：消费者实例可以定期或根据需要提交已处理消息的偏移量，以便在故障时恢复消费进度。...这告诉Kafka你希望从哪些主题中接收消息。 启动消费者：调用poll()方法开始轮询消息。这将启动消费者实例并开始拉取消息。消费者组中的每个成员都会独立执行这个步骤。...消费消息：一旦消息被拉取，消费者实例会处理这些消息，执行你的业务逻辑。每个成员在自己的线程中处理消息。 提交偏移量：消费者实例可以选择手动或自动提交已处理消息的偏移量。...auto.offset.reset 当Kafka中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在时的处理方式。
在我们前面的提交中，提交偏移量的频率与处理消息批次的频率是一样的。...2.6.2 从特定偏移量开始记录 到目前为止 , 我们知道了如何使用 poll() 方法从各个分区的最新偏移量处开始处理消息。 不过, 有时候我们也需要从特定的偏移量处开始读取消息。...不过，Kafka 也为我们提供了用于查找特定偏移量的 API 。...现在的问题是: 如果偏移量是保存在数据库里而不是 Kafka 里 , 那么消费者在得到新分区时怎么知道该从哪里开始读取 ? 这个时候可以使用 seek() 方法。...我们可以使用使用 Consumer Rebalancelistener 和 seek() 方法确保我们是从数据库里保存的偏移量所指定的位置开始处理消息的。
Github 上进行下载：kafka-basis 三、 自动提交偏移量 3.1 偏移量的重要性 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...使用自动提交是存在隐患的，假设我们使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...在上面同步和异步提交的 API 中，实际上我们都没有对 commit 方法传递参数，此时默认提交的是当前轮询的最大偏移量，如果你需要提交特定的偏移量，可以调用它们的重载方法。...5. auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理： latest (默认值) ：在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据...6. enable.auto.commit 是否自动提交偏移量，默认值是 true。为了避免出现重复消费和数据丢失，可以把它设置为 false。
当一个消费者从Broker中读取到一条消息后，它会将该消息的偏移量（Offset）保存在Zookeeper或Kafka内部主题中。...可选值为latest和earliest，分别表示从最新的消息和最早的消息开始消费。...最后使用poll方法从Broker中读取消息，并对每条消息进行处理。 低级API 使用低级API可以更加灵活地实现Kafka消费者。...最后使用poll方法从Broker中读取消息，并对每条消息进行处理。在处理完每条消息后，我们使用commitSync方法手动提交偏移量。...在使用Kafka消费者时，需要注意消费者组ID、自动提交偏移量、偏移量重置策略以及消息处理方式等配置信息。
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