# value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer # 消息的键的序列化器...key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 消息的值的序列化器...4、解决方案 4.1、在yaml 文件中自定义binder环境的属性。当配置完成后它，创建binder的上下文不再是应用程序上下文的子节点。这允许binder组件和应用组件的完全分离。...=true 4.3、终极解决办法：只使用其中一种方式，不要混用 5、优缺点对比 A：各有各的优缺点，也可混合着玩。...混合着玩要特别注意springboot 自动装配kafka生产者消费者的消息即value的序列化反系列化默认为string，而springcloud-stream默认为byteArray，需要统一序列化反系列化方式否则乱码或类型转化报错
producer.send（record).get() 重试机制 如果需要自定义重试机制，就要在回调里对不同异常区别对待，常见的几种如下： 可重试异常 LeaderNotAvailableException...对于有key的消息，java版本的producer自带的partitioner会根据murmur2算法计算消息key的哈希值。然后对总分区数求模得到消息要被发送到的目标分区号。...key value 一同确定分区 在构造KafkaProducer得Properties中设置partitioner.class 为自定义类 注意是全类名 序列化机制 常用的serializer ByteArraySerializer.class...DoubleSerializer.class IntegerSerializer.class LongSerializer.class StringSerializer.class 但是其他一些复杂的就需要自定义序列化...： 1、定义数据格式 2、创建自定义序列化类，实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口 3、在KafkaProducer的Properties
要解决反压首先要做的是定位到造成反压的节点，这主要有两种办法 : 通过 Flink Web UI 自带的反压监控面板 通过 Flink Task Metrics Flink Web UI 的反压监控提供了...SubTask 级别的反压监控，原理是通过周期性对 Task 线程的栈信息采样，得到线程被阻塞在请求 Buffer（意味着被下游队列阻塞）的频率来判断该节点是否处于反压状态。...虽然这对于测试和少量键的数据来说是很好的选择，但如果在生产环境中遇到无限多键值时，会引发问题。由于状态是对你隐藏的，因此你无法设置 TTL，并且默认情况下未配置任何 TTL。...检查flink程序有没有数据倾斜，可以通过 flink 的 ui 界面查看每个分区子节点处理的数据量。...key组织并保存的，如果程序逻辑内改了keyBy()逻辑或者key的序列化逻辑，就会导致检查点/保存点的数据无法正确恢复。
举个例子如何实现自定义的partitioner呢，假设我们有个类似审计功能，审计功能发送kafka的时候可以给他分配字符串“audit”，我们想让这类消息发到topic最后一个分区上，便于后续统一处理，...二、消息序列化 网络中发送数据都是以字节的方式，kafka也不例外，它可以是字符串，一个整数，一个数组或者其他任意对象类型。...Kafka1.0.0默认提供十几种序列化器，常见的serializer用的是StringSerializer，然后其他的还有LongSerializer，IntegerSerializer等。...如果是复杂的类型，比如Avro则需要自定义序列化。...Retries=Integer.MAX_VALUE：这里设置无限大有点极端，想表达的是无线重试，但放心这里不会重试那些无法恢复的错误，只会重试那些可恢复的异常，所以可以放心的设置比较大的值，保证消息不会丢失
只要没有无法恢复的错误，commitSync就会尝试重试提交。如果发生了无法恢复的错误，我们除了记录错误之外没有更好的办法。...在关于kafka生产者的第三章中，我们看到了如何使用序列化自定义类型，以及如何使用avro和avroSerializer从模式定义中生成Avro对象，然后在为kafka生成消息时使用他们进行序列化。...现在我们来看一些如何使用自己的对象创建自定义反序列化器以及如何使用Avro及其反序列化器。...我们将快速展示如何编写自定义的反序列化器开始，尽管这是一种不常用的方法，然后我们将使用avro来进行反序列化。...Custom deserializers 自定义反序列化 以第三章中的序列化器示例，如下写一个反序列化器。
对于配置信息错误导致的异常，生产者是不会进行重试的，因为尝试再多次程序也不能自动修改配置，还是需要人为干预才行。对于这类的异常进行消息发送的重试是没有意义的。...做好告警及日志记录，发现问题、解决问题，从程序及kafka服务端、网络性能等角度优化。 重试可能会产生消息重复消费问题，这个问题如何解决呢？...kafka客户端生产者序列化接口如下，如果我们需要实现自定义数据格式的序列化，需要定义一个类实现该接口。...你可以将你的自定义类所在的包添加到这个属性中，以便 Spring Kafka在反序列化 JSON 消息时可以正确地处理你的自定义类。...如果您想要将日期类型序列化为其他格式，例如ISO 8601日期格式或自定义格式，您可以使用ObjectMapper的日期格式化程序来实现。
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。...当分区选出新的leader的时候，可以解决无leader错误。KafkaProducer可以配置为对这些错误进行自动重试，因此只有当重试次数达到最大还没有解决这些错误时，程序代码才会返回不可重试异常。...并不是所有的错误都能够进行重试，有些错误不是暂时性的，此类错误不建议重试（如消息太大的错误）。通常由于生产者为你处理重试，所以在你的应用程序逻辑中自定义重试将没用任何意义。...kafka还包括了整数和字节数组的序列化器，这并没有涵盖大部分用例。如果你希望将序列化更加定制化，那么我们将展示如何编写自定义的序列化器。之后介绍一下Avro序列化器做为一个i而推荐的替代方案。...我们强烈推荐使用通用的序列化库。为了理解序列化器是如何工作的和使用序列化有哪些好处，我们编写一个自定义的序列化器进行详细介绍。
整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对kafka使用的最佳实践有了更深刻的理解。 好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。...而不是只看到自我驱逐和rebalance 有没有办法通过什么手段发现 消费死循环？ 4.1 kafka-client对某个消息消费超时能否有明确异常？...这个线程会同步处理 poll消息，然后动态代理回调用户自定义的消息消费逻辑，也就是我们在@KafkaListener中写的业务。 所以，从这里可以知道两件事情。...如果消息重试超过一定次数，就会进入RocketMQ的死信队列。 spring-kafka其实也有做类似的封装，可以自定义一个死信topic，做异常处理 4.2 有办法快速发现死循环吗？...那通过这次故障后，对kafka相关机制有了更深刻了解，poll间隔超时很有可能就是消费阻塞甚至死循环导致。
StringSerializer，该类会将一个字符串转成字节数组，这个参数也揭示一个事实，这个用户可以自定义序列化器，只要实现serializer接口就可以。...另外，上面的callback实际是java的接口，用户可以自定义callback实现类来处理消息发送后的逻辑，只需要实现org.apache.kafka.clients.producer.Callback...不管同步发送还是异步发送都会发送失败的可能，导致返回异常错误，当前kafka的错误类型包含两类：可重试异常 和 不可重试异常。...对于这种可重试的异常，如果在 producer 程序中配置了重试次数，那么只要在规定的重试次数内自行恢复了，便不会出现在 onCompletion exception 中。...由于不可重试异常和可重试异常在 producer 程序端可能有不同的处理逻辑，所以需要不同的区分。
生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息，如果达到指定的重试次数后还没有成功，则直接抛出异常，不再重试。...2.4 可能出现的问题 在这里可能出现的一个问题是：生产者程序在启动后，一直处于等待状态。...我们没有办法知道消息发送的结果。...Kafka 有着默认的分区机制： 如果键值为 null， 则使用轮询 (Round Robin) 算法将消息均衡地分布到各个分区上； 如果键值不为 null，那么 Kafka 会使用内置的散列算法对键进行散列...，键序列化器、值序列化器，实际上 Kafka 的生产者还有很多可配置属性，如下： 1. acks acks 参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的： acks=0 ：消息发送出去就认为已经成功了
当你的任务出现反压时，如果你的上游是类似 Kafka 的消息系统，很明显的表现就是消费速度变慢，Kafka 消息出现堆积。 如果你的业务对数据延迟要求并不高，那么反压其实并没有很大的影响。...28、Flink 监控你们怎么做的 1.我们监控了Flink的任务是否停止 2.我们监控了Flink的Kafka的LAG 3.我们会进行实时数据对账，例如销售额。...Flink设计者认为：有限流处理是无限流处理的一种特殊情况，它只不过在某个时间点停止而已。Flink通过一个底层引擎同时支持流处理和批处理。...用户可自定义对整个Job进行快照的时间间隔，当任务失败时，Flink会将整个Job恢复到最近一次快照，并从数据源重发快照之后的数据。 ?...检查flink程序有没有数据倾斜，可以通过 flink 的 ui 界面查看每个分区子节点处理的数据量。
事件主干主要负责事件的传输、路由和序列化。它可以提供用于处理事件流的 API。事件主干提供对多种序列化格式的支持，并对架构质量（例如容错、弹性可伸缩性、吞吐量等）产生重大影响。...有效负载会影响队列、主题和事件存储的大小、网络性能、（反）序列化性能和资源利用率。避免重复内容。您始终可以通过在需要时重播事件来重新生成状态。 版本控制。...有多种序列化格式可用于对事件及其有效负载进行编码，例如JSON、protobuf或Apache Avro。这里的重要考虑因素是模式演变支持、（反）序列化性能和序列化大小。...异常处理策略由以下全部或部分组成： 记录异常 在指定的时间和指定的重试间隔内重试事件 如果所有重试都用尽，则将事件移动到死信队列（或停止事件处理） 发出警报 在某些情况下会产生事件 纠正异常原因并重放事件...由于无效负载（包括序列化或反序列化问题）导致的异常将无法通过重试来解决。此类事件在 Kafka 中被称为poision pills（因为它阻塞了该分区的后续消息）。此类事件可能需要干预。
在0.10.1版本，Kafka对心跳机制进行了修改，将发送心跳与拉取消息进行分离，这样使得发送心跳的频率不受拉取的频率影响。...2）这是上面代码中最核心的一行代码。我们不断调用poll拉取数据，如果停止拉取，那么Kafka会认为此消费者已经死亡并进行重平衡。...，一种简单的办法是使用单调递增的序号。...下面先来看下如何自定义反序列化，后面会进一步讨论如何使用Avro。...自定义反序列化 首先，假设序列化的对象为Customer： public class Customer { private int customerID; private String
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把...，你的搜索指数，你的购物爱好都会作为一个个消息传递给 Kafka 后台，然后淘宝会根据你的爱好做智能推荐，致使你的钱包从来都禁不住诱惑，那么这些生产者产生的消息是怎么传到 Kafka 应用程序的呢？...所以没有生成对应的 Future 对象，所以没有办法知道消息是否发送成功。...比如消息在应用程序和 Kafka 集群之间一个来回需要 10ms。...这其实就涉及到 Kafka 的分区机制了。 分区策略 Kafka 分区策略指的就是将生产者发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持你自定义分区策略。
如果正确，那么有没有什么hack的手段？ 一般来说如果消费者过多，出现了消费者的个数大于分区个数的情况，就会有消费者分配不到任何分区。...生产者发送消息 发送消息设置的是fire-and-forget（发后即忘），它只管往 Kafka 中发送消息而并不关心消息是否正确到达。不过在某些时候（比如发生不可重试异常时）会造成消息的丢失。...首先，Rebalance 过程对 Consumer Group 消费过程有极大的影响。在 Rebalance 过程中，所有 Consumer 实例都会停止消费，等待 Rebalance 完成。...在 Kafka 中，性能与分区数有着必然的关系，在设定分区数时一般也需要考虑性能的因素。对不同的硬件而言，其对应的性能也会不太一样。...增加合适的分区数可以在一定程度上提升整体吞吐量，但超过对应的阈值之后吞吐量不升反降。
那我们还是主要来说一下 Kafka 中的重要参数配置吧，这些参数对 Kafka 来说是非常重要的。...当前默认值是 -1，表示可以无限使用磁盘空间。 JVM 参数配置 JDK 版本一般推荐直接使用 JDK1.8，这个版本也是现在中国大部分程序员的首选版本。...所以没有生成对应的 Future 对象，所以没有办法知道消息是否发送成功。...这其实就设计到 Kafka 的分区机制了。 分区策略 Kafka 的分区策略指的就是将生产者发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持你自定义分区策略。...每条记录都包含了记录所属主题的信息，记录所在分区的信息、记录在分区中的偏移量，以及记录的键值对。我们一般会遍历这个列表，逐条处理每条记录。 在退出应用程序之前使用 close() 方法关闭消费者。
get() 方法来等待 kafka 的响应，程序运行到这里会产生阻塞，直到获取 kafka 集群的响应。...上面对应程序中的序列化器也使用了客户端自带的 org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer，除了用于 String 类型的序列化器，还有...生产者使用的序列化器和消费者使用的反序列化器是需要一一对应的。...下面通过一个示例来演示生产者自定义序列化器的具体用法。...，结合自定义序列化器。
生产者也可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。...KafkaProducer 可以被配置成自动重试，如果在多次重试后仍无法解决问题，应用程序会收到一个重试异常。另一类错误无法通过重试解决，比如“消息太大”异常。...为了在异步发送消息的同时能够对异常情况进行处理，生产者提供了回调支持。...一般情况下，因为生产者会自动进行重试，所以就没必要在代码逻辑里处理那些可重试的错误。你只需要处理那些不可重试的错误或重试次数超出上限的情况。...如果要使用键来映射分区，那么最好在创建主题的时候就把分区规划好，而且永远不要增加新分区。自定义分区策略生产者可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分区。
的key/value对。...你可以使用包括bytearrayserializer或stringserializer简单的字符串或字节类型。也可以实现自定义的序列化方式。...四，幂等性 从kafka0.11版本开始，Kafka支持两种额外的模式：幂等性生产者和事务生产者。幂等性强化消息的传递语义，从至少一次到仅仅一次。特别是生产者重试将不再导致消息重复发送。...例如，如果应用程序运行幂等性，建议不要设置retries，因为他会被设置为默认值(Integer.MAX_VALUE).此外，如果send（producerrecord）返回一个错误甚至无限重试（例如,...该特性就是分区的，状态的应用程序程序中的一个碎片标识符。transactional.id值在一个分区的应用中每个消费者实例必须是唯一的。 所有新的事务性API都会被阻塞，将在失败时抛出异常。
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