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【Kafka专栏 14】Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS”

、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅...Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS” 01 引言 在流处理和大数据领域，Apache Kafka已经成为了一个不可或缺的工具。...作为一个分布式流处理平台，Kafka不仅提供了高性能的数据传输能力，还具备强大的数据持久化和状态管理功能。其中，消费状态跟踪是Kafka保障数据一致性和可靠性的关键机制之一。...本文将详细探讨Kafka是如何维护消费状态跟踪的。 02 Kafka基本概念与组件 在深入讨论Kafka的消费状态跟踪之前，先简要回顾一下Kafka的基本概念和主要组件。...提交操作将消费者的当前偏移量持久化到存储系统中，以便在发生故障时能够恢复正确的消费状态。 Kafka提供了两种提交模式：自动提交和手动提交。

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kafka的消费入门

基本概念Topic 主题消费组 （一个topic可以有多个topic）消费者（一个消费者必须属于一个消费组，一个topic可以有多个消费者）分区消费者的分区消息，是可以自己选择的，有分区器消费的必要处理...broker的ip和端口列表消费组名称topic名称序列化方式消费者对象的属性TopicPartitionOffsetTimestampType(创建时间，追加日志的时间)serializedKeySizeserializedValueSizeHeadersKeyValueChecksum...消费者poll做的事情offset位移提交分区中的offset消费中的offset消费者的位移存储在__consumer_offsets中也可以指定位移消费自动提交要解决的问题重复消费（手动提交处理）消息丢失...（手动提交处理）kafka的再均衡问题：再均衡期间，消费者无法读取到消息（可能会发生重复消费）消费者拦截器拦截三种行为onConsumonCommitclose消费者类KafkaConsumer是非线程安全的多线程处理每个线程一个...KafkaConsumer实例多个消费者线程消费同一个分区一个消费者，多线程处理消息重要的参数fetch.min(max).bytes一次拉取的消息的数量fetch.max.wait.ms消息时间max.partition.fetch.byts

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    MongoDB和数据流：使用MongoDB作为Kafka消费者

    Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。...本文介绍了Apache Kafka，然后演示了如何使用MongoDB作为流数据的源（生产者）和目标（消费者）。...Apache Kafka Kafka提供了一种灵活，可扩展且可靠的方法，用于将来自一个或多个生产者的事件数据流传达给一个或多个消费者。...事件的例子包括： 定期传感器读数，例如当前温度 用户在网上商店中将商品添加到购物车中 正在发送带有特定主题标签的Tweet Kafka事件流被组织成主题。...图1：Kafka生产者，消费者，主题和分区 MongoDB作为Kafka消费者的一个Java示例 为了将MongoDB作为Kafka消费者使用，接收到的事件必须先转换为BSON文档，然后再存储到数据库中

    3.7K60

    Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

    面试官：今天我想问下，你觉得Kafka会丢数据吗？...候选者：嗯，使用Kafka时，有可能会有以下场景会丢消息 候选者：比如说，我们用Producer发消息至Broker的时候，就有可能会丢消息 候选者：如果你不想丢消息，那在发送消息的时候，需要选择带有...候选者：一般来说，还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官：那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢？...Redis没处理过，则继续往下处理，最终的逻辑是将处理过的数据插入到业务DB上，再到最后把幂等Key插入到Redis上 候选者：显然，单纯通过Redis是无法保证幂等的（： 候选者：所以，Redis...Consumer消费），又能解决大部分消费顺序的问题了呢。

    1K20

    Kafka的消费积压监控-Burrow

    使用kafka, 消费生产的数据是必不可少的, 为不影响业务的正常处理, 对消费过程的积压lag的监控和报警就显得特别重要 Kafka的lag监控工具有若干个: KafkaOffsetMonitor...Burrow的github主页已经对其从编译到配置使用作了很好的说明, 这里不累述; Burrow用Golang写成, 代码不多, 很容易读, 扩展性也很多; 使用Burrow作监控, 不需要预先设置...lag的阈值, 他完全是基于消费过程的动态评估; 可以监控offset提交到broker,zk两种方式,还可以作storm的消费监控, 这部分扩展起来也很容易; 报警支持http, email什么的,..., 通过sarama可以轻松获取, 当然这个需要周期性不间断获取; 有了broker的offset, 还需要消费的commited offset, 针对kafka 0.9及以后的版本, 提交的offset...offset时,设置了OffsetNewest,每次都是从最新开始消费, 我也尝试过改成从最旧开始消费 ,但sarama会run很多的thread起来, 撑爆了系统, 不知道是不是sarama的bug

    2.2K30

    Kafka 消息的生产消费方式

    主要内容： 1. kafka 整体结构 2. 消息的生产方式 3....消息的读取方式 整体结构 在 kafka 中创建 topic（主题），producer（生产者）向 topic 写入消息，consumer（消费者）从 topic 读取消息 ?...kafka 是集群结构，每个主题会分成多个 partition（部分），每个 partition 会被均匀的复制到不同服务器上，具体复制几份可以在配置中设定 ?...读取消息时，消费者自己维护读取位置，kafka不负责，消费者自己决定从哪个 offset 开始读取 ?...消息被读取后，不会被删除，所以可以重复读取，kafka会根据配置中的过期时间来统一清理到期的消息数据 小结 Kafka 中包含多个 主题，每个 主题 被分成多个 部分，每个 部分 被均匀复制到集群中的不同服务器上

    1.3K70

    kafka消费者分组消费的再平衡策略

    一，Kafka消费模式 从kafka消费消息，kafka客户端提供两种模式: 分区消费，分组消费。...分区消费对应的就是我们的DirectKafkaInputDStream 分组消费对应的就是我们的KafkaInputDStream 消费者数目跟分区数目的关系: 1)，一个消费者可以消费一个到全部分区数据...这种方式有两点要求 A),在实例化每个消费者时给每个topic指定相同的流数 B),每个消费者实例订阅的topic必须相同 Map topicCountMap = new...就是流数目。...结合前面两篇 Kafka源码系列之Consumer高级API性能分析>和Kafka源码系列之源码解析SimpleConsumer的消费过程>，大家应该会对kafka的java 消费者客户端的实现及性能优缺点有彻底的了解了

    3.1K60

    Kafka快速入门系列(8) | Kafka的消费过程分析

    本篇博主带来的是producer(生产者)的数据可靠性保证。   kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。 1....对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义...pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。...分区分配策略   一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer...Kafka有两种分配策略，一是roundrobin，一是range。 1. roundrobin ? ? 2. range ? ?   本次的分享就到这里了

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    Kafka消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息的 offset 还是 offset+1?

    对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一的 offset，用来表示消息在分区中对应的位置。...对于消费者而言，它也有一个 offset 的概念，消费者使用 offset 来表示消费到分区中某个消息所在的位置。 单词“offset”可以翻译为“偏移量”，也可以翻译为“位移”。...在每次调用 poll() 方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集（当然这个前提是消息已经存储在 Kafka 中了，并且暂不考虑异常情况的发生），要做到这一点，就需要记录上一次消费时的消费位移。...在旧消费者客户端中，消费位移是存储在 ZooKeeper 中的。而在新消费者客户端中，消费位移存储在 Kafka 内部的主题__consumer_offsets 中。...读者可能看过一些相关资料，里面所讲述的内容可能是提交的消费位移就是当前所消费到的消费位移，即提交的是x，这明显是错误的。类似的错误还体现在对 LEO（Log End Offset） 的解读上。

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    Kafka 消费者提交消费位移时提交的是当前消费到的最新消息的 offset 还是 offset+1?

    对于 Kafka 中的分区而言，它的每条消息都有唯一的 offset，用来表示消息在分区中对应的位置。...对于消费者而言，它也有一个 offset 的概念，消费者使用 offset 来表示消费到分区中某个消息所在的位置。 单词“offset”可以翻译为“偏移量”，也可以翻译为“位移”。...在每次调用 poll() 方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集（当然这个前提是消息已经存储在 Kafka 中了，并且暂不考虑异常情况的发生），要做到这一点，就需要记录上一次消费时的消费位移。...在旧消费者客户端中，消费位移是存储在 ZooKeeper 中的。而在新消费者客户端中，消费位移存储在 Kafka 内部的主题__consumer_offsets 中。...读者可能看过一些相关资料，里面所讲述的内容可能是提交的消费位移就是当前所消费到的消费位移，即提交的是x，这明显是错误的。类似的错误还体现在对 LEO（Log End Offset） 的解读上。

    1.6K60

    Kafka分区与消费者的关系kafka分区和消费者线程的关系

    kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区，分别保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。...测试producer通常是很容易的，因为它的逻辑非常简单，就是直接发送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。...：消费者服务器数*线程数 = partition个数 生产者与分区（多对多） 默认的分区策略是： 如果在发消息的时候指定了分区，则消息投递到指定的分区 如果没有指定分区，但是消息的key不为空，则基于key...消费者组订阅一个主题，意味着主题下的所有分区都会被组中的消费者消费到，并且主题下的每个分区只从属于组中的一个消费者，不可能出现组中的两个消费者负责同一个分区。...对于同一个分区而言有可能之前的消费者和新指派的消费者不是同一个，对于之前消费者进行到一半的处理还要在新指派的消费者中再次处理一遍，这时就会浪费系统资源。

    5.4K10

    浅析Kafka的消费者和消费进度的案例研究

    本文主要讨论Kafka组件中的消费者和其消费进度。我们将通过一个使用Scala语言实现的原型系统来学习。本文假设你知道Kafka的基本术语。...可以通过计算消费者最后获取的和生产者最新生成的消息记录的进度的差值来找到消费者具体落后了多少。 首先，让我们创建一个Kafka消费者并设置其部分属性。...根据Kafka文档中的规定，Bootstrap_Servers是“用于建立到Kafka集群的初始连接的主机/端口对列表”。Kafka服务器的端口缺省从9092开始。...比如当生产者使用字符串序列化器编码记录时，消费者必须使用字符串反序列化器解码记录。注意：您可以从我的GitHub库中查看我的Kafka 生产者的代码。...通过使用类ConsumerRecord的offset方法可以找到消费者的消费进度，该进度值指向Kafka分区中的特定的消息记录。

    2.4K00

    消息队列之kafka的重复消费

    Kafka 是对分区进行读写的，对于每一个分区的消费，都有一个 offset 代表消息的写入分区时的位置，consumer 消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的 offset 提交一下...数据 1/2/3 依次进入 kafka，kafka 会给这三条数据每条分配一个 offset，代表这条数据的序号，我们就假设分配的 offset 依次是 152/153/154。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...那么此时消费过的数据 1/2 的 offset 并没有提交。...当消费到第二次的时候，要判断一下是否已经消费过了，这样就保留了一条数据，从而保证了数据的正确性。 一条数据重复出现两次，数据库里就只有一条数据，这就保证了系统的幂等性。

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    kafka的消费者组（下）

    【偏移量在服务端的存储】 kafka服务端对于消费者偏移量提交请求的处理，最终是将其存储在名为"__consumer_offsets"的topic中（其处理流程本质上是复用了向该topic生成一条消息的流程...：kafka在运行过程中仅在内存中记录了消费者组的相关信息（包括当前成员信息、偏移量信息等）。...该配置项可选的值包括： none 即不做任何处理，kafka客户端直接将异常抛出，调用者可以捕获该异常来决定后续处理策略。...关键的代码逻辑如下所示： 另外，在flink的kafka-connector和spark streaming中，该配置项的默认值不同，使用时需要注意。...【小结】 本文主要介绍了kafka消费者组中消费者偏移量的相关内容，并通过一些实际例子对原理分析进行论证，感兴趣的小伙伴们也可以对其中的内容自行测试分析。

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    kafka :聊聊如何高效的消费数据。

    前言 之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ，有生产者自然也就有消费者。 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。...也用 Kafka 消费过日均过亿的消息（不得不佩服 Kakfa 的设计），本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。...在同一个消费组中的消费实例可以收到消息，但一个分区的消息只会发往一个消费实例。 还是借助官方的示例图来更好的理解它。...消费组自平衡 这个 Kafka 已经帮我做好了，它会来做消费组里的 Rebalance。 比如上面的情况，3 个分区却有 4 个消费实例；最终肯定只有三个实例能取到消息。...所以推荐使用这样的方式消费数据，同时扩展性也非常好。当性能不足新增分区时只需要启动新的消费实例加入到消费组中即可。

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    kafka的消费者组（上）

    【消费者组的基本原理】 在kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），但是一个消费者只能属于一个消费者组。...消费者组保证其订阅的topic的每个分区只能分配给该消费者组中的某一个消费者进行处理，那么这里可能就会出现两种情况： 当消费者组中的消费者个数小于订阅的topic的分区数时，那么存在一个消费者到多个分区进行消费的情况...【消费者组的原理深入】 1. group coordinator的概念 在早期版本中（0.9版本之前），kafka强依赖于zookeeper实现消费者组的管理，包括消费者组内的消费者通过在zk上抢占znode...基于以上原因，从0.9版本开始，kafka重新设计了名为group coordinator的协调者负责管理消费者的关系，以及消费者的offset。...，得到coordinator所在的brokerid后，向对应broker建立连接并发送请求加入消费者组的请求，服务端收到请求后，判断消费者组是否存在，不存在则创建消费者组，并将该消费者加入到消费者组中，

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