生产者发送消息 命令：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic kafka-test 消费者命令 查看操作消费者命令参数...消费者消费消息 消费主题中的消息 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic kafka-test 主题中所有的数据都读取出来包括历史数据...如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。...关闭资源 kafkaProducer.close(); } 消费者接收消息结果 生产者接收回调结果 同步发送 public static void main(String...关闭资源 kafkaProducer.close(); } 消费者接收消息结果 [root@VM-4-8-centos kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh
发送原理 Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。...主线程 (main thread)： 主线程是生产者应用的线程，它负责创建消息并将这些消息发送给Kafka Producer API。...发送消息到Kafka broker：Sender线程将构建的请求发送到Kafka broker，等待来自broker的响应。...acks 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。...1：生产者发送过来的数据，Leader数据落盘后应答. -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和isr队列里面的所有节点数据都落盘后应答。
image.png 如果在消息从发送到写入 Kafka 的过程中出现某些异常，导致 Kafka 并没有收到这条消息，那么生产者也无从得知，消息也就丢失了。 acks = 1 默认值即为 1。...3.1 序列化器 生产者需要用序列化器(Serializer)把对象转换成字节数组才能通过网络发送给 Kafka。...3.3 拦截器 Kafka一共有两种拦截器 : 生产者拦截器和消费者拦截器。...不过并不是所有的异常都是可以通过 重试来解决的，比如消息太大，超过 max.request.size 参数配置的值时，这种方式就不可行了 。...Kafka 可以保证同一个分区中的消息是有序的。如果生产者按照一定的顺序发送消息，那么这些消息也会顺序地写入分区，进而消费者也可以按照同样的顺序消费它们。
分区策略 分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法 轮询策略 轮询策略 是生产者 API 默认提供的分区策略（一个主题下有 3 个分区，那么第一条消息被发送到分区 0，第二条被发送到分区 1，第三条被发送到分区...随机策略 指定key 策略 Kafka 允许为每条消息定义消息键，简称为 Key 一旦消息被定义了 Key，那么你就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区里面 Producer发送消息的时候可以直接指定...key，比如producer.send(new ProducerRecord("my-topic", "key", "value")); 一个生产者，发两次消息，但是网络原因，消息到达的顺序和消息发送的顺序不一致...=1 (Kafka >= v0.11 & < v1.1) max.in.flight.requests.per.connection=5 (Kafka >= v1.1) acks=all Message...这时候Kafka会自动开启批量处理Message的模式，将这6条Message作为一个批次进行处理。这一个批次可以看作是一次Message处理请求。
发送消息的流程 Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面 kafka集群接收到Producer发过来的消息后...，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费 Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset 1 同步发送模式源码 ?...同步发送模式特点 同步的向服务器发送RPC请求进行生产 发送错误可以重试 可以向客户端发送ack 3.2 异步发送模式特点 最终也是通过向服务器发送RPC请求完成的(和同步发送模式一样) 异步发送模式先将一定量消息放入队列中
这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。 那如何解决这个问题？...acks=0，只要发送消息就认为成功，生产端不等待服务器节点的响应 acks=1，表示生产者收到 leader 分区的响应就认为发送成功 acks=-1，只有当 ISR 中的副本全部收到消息时，生产端才会认为是成功的...如何解决重复消费，避免引发数据不一致 首先，要解决MQ 服务端的重复消息。...kafka 在 0.11.0 版本后，每条消息都有唯一的message id, MQ服务采用空间换时间方式，自动对重复消息过滤处理，保证接口的幂等性。...但这个不能根本上解决消息重复问题，即使MQ服务中存储的消息没有重复，但消费端是采用拉取方式，如果重复拉取，也会导致重复消费，如何解决这种场景问题？
这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。 那如何解决这个问题？...acks=0，只要发送消息就认为成功，生产端不等待服务器节点的响应 acks=1，表示生产者收到 leader 分区的响应就认为发送成功 acks=-1，只有当 ISR 中的副本全部收到消息时，生产端才会认为是成功的...如何解决重复消费，避免引发数据不一致 首先，要解决MQ 服务端的重复消息。...kafka 在 0.11.0 版本后，每条消息都有唯一的message id, MQ服务采用空间换时间方式，自动对重复消息过滤处理，保证接口的幂等性。 ?...但这个不能根本上解决消息重复问题，即使MQ服务中存储的消息没有重复，但消费端是采用拉取方式，如果重复拉取，也会导致重复消费，如何解决这种场景问题？
网上有很多消息队列的中间件，如redis,kafka,rabbitmq,这些都很强大 但用起来，每个的用法都不一样，有没有一种办法，我只需要实现一种方法，就能随意使用哪个中间件都可以呢....我这边设计如下： 生产者通用消息对象，里面只有主题及消息 @Data @NoArgsConstructor public class MessageQueueDto { public MessageQueueDto...，用于各种消息队列的实现 /** * 消息队列生产者 * @author starmark * @date 2020/5/1 上午10:36 */ public interface IMessageQueueProducerService...消息队列生产者: /** * redis 消息队列 * * @author starmark * @date 2020/5/1 上午10:41 */ @Service public class...(redis,kafka,rabbitmq)已完成，把redis,kafka,rabbitmq,的实现打包成不同的jar包，想用哪一个就用哪一个。
生产者拦截器 生产者拦截器在消息发送之前可以做一些准备工作, 比如 按照某个规则过滤某条消息, 又或者对 消息体做一些改造, 还可以用来在发送回调逻辑之前做一些定制化的需求,例如统计类的工作!...空 生产者分区器 用来设置发送的消息具体要发送到哪个分区上 相关的Producer配置有: 属性描述默认值partitioner.class消息的分区分配策略org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner...如何判断哪个节点负载最少？...如果Response返回RecordTooLargeException异常,并且Batch里面的消息数量>1.这种情况, 就会尝试的去拆分Batch, 如何拆分呢？ 是以大小来拆分成多个Batch。...发送流程总结 Kafka Producer 整体架构图 整个生产者客户端是由主线程和Sender线程协调运行的, 主线程创建消息, 然后通过 拦截器、元信息更新、序列化、分区器、缓存消息等等流程。
空 生产者分区器 用来设置发送的消息具体要发送到哪个分区上 相关的Producer配置有: 属性 描述 默认值 partitioner.class 消息的分区分配策略 org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner...当设置为true时候, 生产者将确保每条消息被最多写入一个副本,如果未false,生产者由于Broker失败等原因重试,可能会写入到多个副本中。...如何判断哪个节点负载最少？...如果Response返回RecordTooLargeException异常,并且Batch里面的消息数量>1.这种情况, 就会尝试的去拆分Batch, 如何拆分呢？...发送流程总结 Kafka Producer 整体架构图 整个生产者客户端是由主线程和Sender线程协调运行的, 主线程创建消息, 然后通过 拦截器、元信息更新、序列化、分区器、缓存消息等等流程。
Kafka可以保证消息在一个Partition分区内的顺序性。如果生产者按照顺序发送消息，Kafka将按照这个顺序将消息写入分区，消费者也会按照同样的顺序来读取消息（通过自增偏移量）。...如何保证消息按顺序发送到Kafka-broker? kafka生产者有很多可配置项，这给kafka调优带来了一定的空间。...其中，会影响消息顺序性投递的因素有 retries: 消息投递失败重试次数 max.in.flight.requests.per.connection: 生产者在收到kafka响应之前可以投递多少个消息...# 如何保证消息顺序性 可以把retries设置为0 ，不重试，那么消息肯定是有序的，只不过存在消息投递失败丢失的情况。...将max.in.flight.requests.per.connection设置为1，在接收到Kafka响应之前，只允许一个批次的消息处于投递中的状态，这当然会严重影响Kafka的吞吐量。
生产者消息发送流程 发送原理 在消息发生的过程中，设计到了两个线程——main线程和Sender线程。...在main线程中创建了一个双端队列线程将消息发给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka Broker。...生产经验 生产者如何提高吞吐量 batch.size:批次大小，默认16k linger.ms:等待时间，修改为5-100ms compression.type:压缩snappy RecordAccumulator...如何启用幂等性 开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭 生产者事务 1、Kafka事务原理 注意：开启事务，必须开启幂等性 2、Kafka 的事务一共有如下...原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据，故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的。
apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。...我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。...最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。...该对象的callback函数在收到来自kafka broker上的响应之后会被触发。 在如下的实例中，我们将看懂如何使用这些方法发送消息，以及如何处理在发送消息过程中产生的各种类型的错误。...然后我们对生产者的重要配置参数进行探讨，并看到了他们是如何修改生产者行为的。
前言 Kafka 提供了数据高可靠的特性， 但是如果使用不当， 你可能无法享受到这一特性， 今天我们就来看看如何正确的使用Kafka 保证数据的不会丢失吧！...生产者的正确的消息发送方式 Kafka为生产者生产消息提供了一个 send(msg) 方法, 另有一个重载的方法send(msg, callback), send(msg) 该方法可以将一条消息发送出去...， 但是对发送出去的消息没有掌控能力， 无法得知其最后是不是到达了Kafka， 所以这是一种不可靠的发送方式， 但是也因为客户端只需要负责发送， 所以具有较好的性能。...生产者的配置 当我们通过 send(msg, callback) 是不是就意味着消息一定不丢失了呢？...这也是默认的选择方式， 兼具较好的吞吐和较高的可靠性 acks=all 或者 acks=-1 当leader接受到消息，并同步到了一定数量的follower， 才向生产者发生成功的消息， 同步到的
默认情况下，Kafka topic 中每条消息的默认限制为 1MB。这是因为在 Kafka 中，非常大的消息被认为是低效和反模式的。然而，有时候你可能需要往 Kafka 中发送大消息。...在本文中我们将研究在 Kafka 中处理大消息的两种方法。 选项 1：使用外部存储 将大消息（例如视频文件）发送到外部存储，在 Kafka 中只保存这些文件的引用，例如文件的 URL。...选项 2：修改 Kafka 消息大小限制（适用于大于 1MB 小于 10 MB 的消息） 这里我们需要修改 broker, consumer, producer 3 个部分的配置，以允许处理更大的消息。...max_partition_fetch_bytes => "10485880" # 设置最大消费消息大小 } } Producer 生产者 在 producer 端需要修改 max.request.size...properties.setProperty(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG, "10485880"); 如果使用 Filebeat 作为生产者，可以这样设置
如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。 消息积压的解决方法 加强监控报警以及完善重新拉起任务机制，这里就不赘述了。...如果消费任务宕机时间过长导致积压数据量很大，除了重新启动消费任务、排查问题原因，还需要解决消息积压问题。 解决消息积压可以采用下面方法。...如果还需要保证消息消费的局部有序，可以将消费者线程池改成多个队列，每个队列用单线程处理，更多内容可以查看博客《一文理解Kafka如何保证消息顺序性》 2.Kafka分区数设置的不合理或消费者"消费能力"...3.Kafka消息key设置的优化 使用Kafka Producer消息时，可以为消息指定key，但是要求key要均匀，否则会出现Kafka分区间数据不均衡。...所以根据业务，合理修改Producer处的key设置规则，解决数据倾斜问题。
前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...同时最好是有一定的 Kafka 使用经验，知晓基本的用法。 简单的消息发送 在分析之前先看一个简单的消息发送是怎么样的。 以下代码基于 SpringBoot 构建。...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。
本文公众号来源：crossoverJie 作者：crossoverJie 本文已收录至我的GitHub 前言 其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？...正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?(源码基于 v0.10.0.0 版本分析)。...同时最好是有一定的 Kafka 使用经验，知晓基本的用法。 简单的消息发送 在分析之前先看一个简单的消息发送是怎么样的。 以下代码基于 SpringBoot 构建。...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。 ?...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。 如果对你有帮助还请分享让更多的人看到。
从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者 前言 在上文 设计一个百万级的消息推送系统 中提到消息流转采用的是 Kafka 作为中间件。...其中有朋友咨询在大量消息的情况下 Kakfa 是如何保证消息的高效及一致性呢？ 正好以这个问题结合 Kakfa 的源码讨论下如何正确、高效的发送消息。 内容较多，对源码感兴趣的朋友请系好安全带?...同时最好是有一定的 Kafka 使用经验，知晓基本的用法。 简单的消息发送 在分析之前先看一个简单的消息发送是怎么样的。 以下代码基于 SpringBoot 构建。...序列化消息 在调用 send() 函数后其实第一步就是序列化，毕竟我们的消息需要通过网络才能发送到 Kafka。...总结 本文内容较多，从实例和源码的角度分析了 Kafka 生产者。 希望看完的朋友能有收获，同时也欢迎留言讨论。 不出意外下期会讨论 Kafka 消费者。
---- 概述 kafka中有个 micro batch 的概念 ，为了提高Producer 发送的性能。 不同于RocketMQ 提供了一个可以批量发送多条消息的 API 。...Kafka 的做法是：提供了一个 RecordAccumulator 消息收集器，将发送给相同 Topic 的相同 Partition 分区的消息们，缓冲一下，当满足条件时候，一次性批量将缓冲的消息提交给...# 消息的 key 的序列化 value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer #...所以通过设置为 false ，解决报错 logging: level: org: springframework: kafka: ERROR # spring-kafka...---- 生产者 package com.artisan.springkafka.producer; import com.artisan.springkafka.constants.TOPIC; import
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