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Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量

参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。 三、同步和异步组合提交 一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。...因为异步提交不需要等待提交的反馈结果，即可进行新一次的拉取消息操作，速度较同步提交更快。但在最后一次提交消息位移之前，为了保证位移提交成功，还是需要再做一次同步提交操作。

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Kafka消费者 之 如何进行消息消费

每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。 放弃不难，但坚持很酷~由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。...一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...offset 表示消息在所属分区的偏移量。timestamp 表示时间戳，与此对应的 timestampType 表示时间戳的类型。...timestampType 有两种类型：CreateTime 和 LogAppendTime ，分别代表 消息创建的时间戳 和 消息追加到日志的时间戳 。headers 表示消息的头部内容。...我们在消息消费时可以直接对 ConsumerRecord 中感兴趣的字段进行具体的业务逻辑处理。

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Flink如何管理Kafka的消费偏移量

在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。...Flink 中的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator)并且集成了 Flink 的检查点机制，它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。...下面我们将一步步的介绍 Flink 如何对 Kafka 消费偏移量做检查点的。在本文的例子中，数据存储在 Flink 的 JobMaster 中。...第二步 第一步，Kafka 消费者开始从分区 0 读取消息。消息 ‘A’ 正在被处理，第一个消费者的偏移量变成了1。 ? 3. 第三步 第三步，消息 ‘A’ 到达了 Flink Map Task。...Kafka Source 分别从偏移量 2 和 1 重新开始读取消息（因为这是最近一次成功的 checkpoint 中的偏移量）。

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kafka应用场景有哪些_kafka顺序性的消费

序 在学习一门新技术之前，我们需要先去了解一下这门技术的具体应用场景，使用它能够做什么，能够达到什么目的，学习kafka的初衷是用作消息队列；但是还可以使用Kafka Stream进行一些实时的流计算...消息队列 kafka可以很好的替代一些传统的消息系统，kafka具有更好的吞吐量，内置的分区使kafka具有更好的容错和伸缩性，这些特性使它可以替代传统的消息系统，成为大型消息处理应用的首选方案。...，或者手动调用flush()方法 消息消费者 public static void main(String[] args) { Properties properties = new Properties...包 日志消息发送有同步和异步两种方式，由KafkaAppender中的syncSend属性决定，默认为true(同步) > <Kafka name="KAFKA-LOGGER" topic="cc_log_test...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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【Kafka专栏 05】一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费

文章目录 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 02 Kafka的分区机制 2.1 分区内消息有序 2.2 分区数与消费者数的关系 1. 分区与消费者的对应关系 2....Kafka如何保证消息的顺序消费，是许多开发者和架构师关心的问题。...这样，分区内的消息就形成了一个有序的序列。 在消费者端，当消费者从Kafka读取消息时，它会按照消息在分区中的顺序进行读取。...03 消费者组的配置与使用 Kafka的消费者组（Consumer Group）机制也是保证消息顺序消费的重要一环。消费者组允许一组消费者共享对主题的消费，同时实现负载均衡和容错。...当有新的消费者实例加入消费者组时，它会被分配到尚未被分配的最小分区。这种策略的优点是可以根据分区的大小和消费者实例的处理能力进行动态调整，实现负载均衡。

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如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（二）

上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。...接下来我们便增加了kafka分区的数量，同时修改了spark streaming的executors的个数和kafka的分区个数一一对应，然后就启动了流程序，结果出现了比较诡异的问题，表现如下： 造几条测试数据打入...按理说代码没有任何改动，只是增加kafka的分区和spark streaming的executors的个数，应该不会出现问题才对，于是又重新测了原来的旧分区和程序，发现没有问题，经过对比发现问题只会出现在...问题找到了，那么如何修复线上丢失的数据呢？...后来，仔细分析了我们使用的一个开源程序管理offset的源码，发现这个程序有一点bug，没有考虑到kafka新增分区的情况，也就是说如果你的kafka分区增加了，你的程序在重启后是识别不到新增的分区的，

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如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（三）

前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面...的注意点： （1）第一次项目启动的时候，因为zk里面没有偏移量，所以使用KafkaUtils直接创建InputStream，默认是从最新的偏移量开始消费，这一点可以控制。...（2）如果非第一次启动，zk里面已经存在偏移量，所以我们读取zk的偏移量，并把它传入到KafkaUtils中，从上次结束时的偏移量开始消费处理。...（3）在foreachRDD里面，对每一个批次的数据处理之后，再次更新存在zk里面的偏移量 注意上面的3个步骤，1和2只会加载一次，第3个步骤是每个批次里面都会执行一次。...例子已经上传到github中，有兴趣的同学可以参考这个链接： https://github.com/qindongliang/streaming-offset-to-zk 后续文章会聊一下为了升级应用如何优雅的关闭的流程序

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如何管理Spark Streaming消费Kafka的偏移量（一）

本篇我们先从理论的角度聊聊在Spark Streaming集成Kafka时的offset状态如何管理。...直接创建InputStream流，默认是从最新的偏移量消费，如果是第一次其实最新和最旧的偏移量时相等的都是0，然后在以后的每个批次中都会把最新的offset给存储到外部存储系统中，不断的做更新。...场景二： 当流式项目停止后再次启动，会首先从外部存储系统读取是否记录的有偏移量，如果有的话，就读取这个偏移量，然后把偏移量集合传入到KafkaUtils.createDirectStream中进行构建InputSteam...，那么spark streaming应用程序必须得重启，同时如果你还使用的是自己写代码管理的offset就千万要注意，对已经存储的分区偏移量，也要把新增的分区插入进去，否则你运行的程序仍然读取的是原来的分区偏移量...总结： 如果自己管理kafka的偏移量，一定要注意上面的三个场景，如果考虑不全，就有可能出现诡异的问题。

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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...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...topic消息的加载 __consumer_offsets作为一个topic, 也是有多个partiton的, 每个partiton也是有多个复本的, partition也会经历leader的选举

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走近Kafka：大数据领域的不败王者

Kafka 以其速度快（ms 级的顺序写入和零拷贝）、性能高（TB级的高吞吐量）、高可靠（有热扩展，副本容错机制能力）和高可用（依赖Zookeeper作分布式协调）等特点闻名于世，它非常适合消息、日志和大数据业务的存储和通信...中是一个逻辑概念，kafka 通过 topic 将消息进行分类，消费者需通过 topic 来进行消费消息。...在存储和消费消息时，kafka 会用 offset 来记录当前消息的顺序： 消息存储有序：通过 offset 偏移量来描述消息的有序性； 消费有序：消费者消费消息时也是通过 offset 来描述当前要消费的消息位置...最后，文章提到了 Kafka 中消息日志文件保存的内容，包括消息本身和消息偏移量，以及如何修改消息偏移量的位置。...相信看了这部分内容，大家已经学会如何搭建自己的 kafka 消息队列了~ 7.2 后续 Kafka 系列文章分为上下篇，上篇主要是核心组件的介绍和实践上手等内容，包含对 Kafka 做了一个全面介绍，包括安装

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【夏之以寒-kafka专栏 03】 Kafka数据流： 如何构建端到端的高可靠性数据传递

在Kafka中，消息是按照它们被发送到分区的顺序进行处理的。通过消息确认机制，Kafka可以确保在同一分区内，消息的顺序性得到保持，这对于某些需要按序处理消息的业务场景至关重要。...5.2 确保消息不漏消费 消费者偏移量管理还确保了消息不会漏消费。在Kafka中，消费者按照偏移量的顺序消费消息。...由于消息是按照顺序写入到日志文件中的，并且每个消息都有一个唯一的偏移量标识，因此Kafka可以确保在消费消息时按照正确的顺序进行处理。...清理过程：Kafka有一个后台线程会定期扫描日志，查找并删除那些被标记为删除的旧消息。这个过程是异步的，不会影响消息的生产和消费。...此外，Kafka还支持与其他监控系统的集成，如Prometheus、Grafana等，方便管理员对整个分布式系统进行统一的监控和管理。

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消息中间件 Kafka

Kafka 解析 两种类型 -- 生产者发送消息，多个消费者同时订阅一个主题，只有一个消费者能收到消息（一对一） -- 生产者发送消息，多个消费者同时订阅一个主题，所有消费者都能收到消息（一对多）...queue 模型 所有的消费者都在不同的组中，那么就完全变成了发布-订阅模型 消息有序性 应用场景： 即时消息中的单对单聊天和群聊，保证发送方消息发送顺序与接收方的顺序一致 充值转账两个渠道在同一个时间进行余额变更...，短信通知必须要有顺序 …… kafka 集群托管 4 个分区（P0-P3），2 个消费者组，消费组 A 有 2 个消费者，消费组 B 有 4 个 topic 分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理...，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。...所以，如果你想要顺序的处理 Topic 的所有消息，那就只提供一个分区 提交和偏移量 kafka 不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认，消费者可以使用 kafka 来追踪消息在分区的位置（偏移量

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Kafka核心原理的秘密，藏在这19张图里！

分区中的每一条消息都有一个所在分区的偏移量，这个偏移量唯一标识了该消息在当前这个分区的位置，并保证了在这个分区的顺序性，不过不保证跨分区的顺序性。...（三）生产者重要参数 如何读取消息 （一）消费消息 消费模式 消息的消费一般来说有两种模式：推模式和拉模式，而kafka中的消费是基于拉模式的。...但是文件也不能一直追加吧，因此，kafka中的log文件对应着多个日志分段LogSegment。 采用分段的方式方便对其进行清理。...而kafka有两种日志清理策略： 日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段； 日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的...因为当前活跃的日志分段是不会删除的，如果数据量很少，当前活跃日志分段一直没能继续拆分，那么就不会删除。 kafka会有一个任务周期性地执行，对满足删除条件的日志进行删除。

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【转】kafka-告诉你什么是kafka

构建实时流的应用程序，对数据流进行转换或反应。 要了解kafka是如何做这些事情的，让我们从下到上深入探讨kafka的能力。...分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的。 Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被消费了。...2个kafka集群托管4个分区（P0-P3），2个消费者组，消费组A有2个消费者实例，消费组B有4个。 正像传统的消息系统一样，Kafka保证消息的顺序不变。 再详细扯几句。...Kafka采用了一种分而治之的策略：分区。 因为Topic分区中消息只能由消费者组中的唯一一个消费者处理，所以消息肯定是按照先后顺序进行处理的。...有关这些保证的更多详细信息，请参见文档的设计部分。 kafka作为一个消息系统 Kafka的流与传统企业消息系统相比的概念如何？ 传统的消息有两种模式：队列和发布订阅。

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Kafka核心原理的秘密，藏在这19张图里！

分区中的每一条消息都有一个所在分区的偏移量，这个偏移量唯一标识了该消息在当前这个分区的位置，并保证了在这个分区的顺序性，不过不保证跨分区的顺序性。...（三）生产者重要参数 如何读取消息 （一）消费消息 消费模式 消息的消费一般来说有两种模式：推模式和拉模式，而kafka中的消费是基于拉模式的。...但是文件也不能一直追加吧，因此，kafka中的log文件对应着多个日志分段LogSegment。 采用分段的方式方便对其进行清理。...而kafka有两种日志清理策略： 日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段； 日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的...因为当前活跃的日志分段是不会删除的，如果数据量很少，当前活跃日志分段一直没能继续拆分，那么就不会删除。 kafka会有一个任务周期性地执行，对满足删除条件的日志进行删除。

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图说Kafka基本概念

分区中的每一条消息都有一个所在分区的偏移量，这个偏移量唯一标识了该消息在当前这个分区的位置，并保证了在这个分区的顺序性，不过不保证跨分区的顺序性。...对于有多个分区的主题来说，每一个消息都有对应需要追加到的分区（分区器），这个消息在所在的分区中都有一个唯一标识，就是offset偏移量：图片这样的结构具有如下的特点：分区提高了写性能，和数据可靠性；消息在分区内保证顺序性...如何读取消息4.1 消费消息4.1.1 消费模式消息的消费一般来说有两种模式：推模式和拉模式，而kafka中的消费是基于拉模式的。...但是文件也不能一直追加吧，因此，kafka中的log文件对应着多个日志分段LogSegment。采用分段的方式方便对其进行清理。...而kafka有两种日志清理策略：日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段；日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的value

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nsq(有赞分支)、kafka、rocketMq 架构浅析

后期对系统进行服务拆分和优化会变的十分困难。 为了避免上述问题，可以采用消息队列的方式来处理部分系统调用。上游服务将数据发送到MQ服务，下游服务根据自身的业务需求和消费能力对MQ消息进行消费。...由于引入了数据副本机制需要在leader节点进行消息读写，为了提高读写的可扩展性，对topic引入分区的概念，每个topic可以指定多个分区，每个分区使用独立的leader节点，这样保证每个topic可以有多个可以读写的分区节点...有赞NSQ对topic改造之后，channel本身不会存储消息数据了，只需要记录每个channel已经同步的数据偏移量和每个channel的消费偏移量即可。...消息在被添加到分区时，都会被分配一个offset（偏移量），它是消息在此分区中的唯一编号，kafka通过offset保证消息在分区内的顺序，offset的顺序不跨分区，只保证在同一个分区内的消息是有序的...kafka支持多种消费者组和分区消费的对应逻辑，如循环分配、粘连分配等感兴趣可以官网上查询。 kafka提供了一个特殊的topic用于存储消费者组的消费偏移量。

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