StringDeserializer.class.getName()); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 获取所有主题列表...Map> topicMap = consumer.listTopics(); // 记录每个主题未消费消息总数...Map backlogMap = new HashMap(); // 遍历每个主题,计算其未消费消息数 for...- latestOffset); } backlogMap.put(topic, backlog); } // 返回每个主题未消费消息总数...---- 有2个方法，第二个方法 Map getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有 对应的 消费组的数据是准确的。
持续请求最新消息的副本也被称作同步的副本 如果跟随者发送了请求消息4，，那么知道消息被同步了，如果跟随者10s内没有请求消息，或者没有请求最新的消息，此跟随者被当做不同步。...kafka具备默认的分区器。如果key没有，就通过Round robin算法将消息发送到各个可用的分区上，如果key存在，就对键进行散列 只有主题分区数不可变的时候，映射才有用 如何分配分区？...新broker加入时，检查broker ID是否有现成的分区副本，有的话变更消息发送给新的broker和其它broker，新broker上副本开始从首领复制消息 分区新增时，消费者如何处理？...即分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者。这个过程中，消费者群无法处理消息。 3....分区的所有权则通过消费者向被指派的 群组协调器 的broker发送心跳来维持，同时消费者的心跳行为也用来维持和群组的从属关系。
队列1将使用多字＃通配符接收所有消息。 队列2将接收ECommerce.WebUI应用程序的任何日志级别。它使用覆盖日志级别的单字*通配符。 队列3将查看来自任何应用程序的所有ERROR级别消息。...它使用多字＃通配符来覆盖所有应用程序。 通过四种路由消息的方式，以及允许交换路由到其他交换，RabbitMQ提供了一组功能强大且灵活的消息传递模式。...这可以实现许多模式和消息排序保证。 消费者群体就像RabbitMQ的竞争消费者。组中的每个使用者都是同一应用程序的实例，并将处理主题中所有消息的子集。...存储到最后一周的消息或最多50GB，例如。但是存在另一种类型的数据保留策略 - 日志压缩。压缩日志时，结果是仅保留每个消息密钥的最新消息，其余消息将被删除。...在主题被压缩之后，将仅保留与该预订相关的最新消息。 根据预订量和每次预订的大小，理论上可以将所有预订永久存储在主题中。通过定期压缩主题，我们确保每个预订只存储一条消息。
微服务通常具有事件驱动架构，使用仅附加事件流，例如Kafka或MapR事件流（提供Kafka API）。 使用MapR-ES（或Kafka），事件被分组为称为“主题”的事件的逻辑集合。...根据流的生存时间设置自动删除较旧的消息; 如果设置为0，则永远不会删除它们。 阅读时不会从主题中删除邮件，主题可以包含多个不同的使用者。这允许不同消费者为不同目的处理相同消息。...流水线操作也是可能的，消费者可以丰富事件并将其发布到另一个主题。 MapR-ES提供可扩展的高性能消息传递，可在适当的硬件上轻松地每秒传输数百万条消息。...发布/订阅Kafka API提供了分离的通信，使得在不中断现有流程的情况下轻松添加新的侦听器或新发布者。...可以重新处理事件以创建新的索引，缓存或数据视图。 消费者只需从最旧的消息中读取最新消息即可创建新的数据视图。
Kafka服务器保证仅将分区分配给一个消费者，从而保证消息的消耗顺序。...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。...在这种情况下，您始终需要从头开始阅读topic中的所有消息，以构建记录的完整状态。...如果传递值-1，则会假定您要忽略现有消息，并且仅消费在重新启动使用者后发布的消息。在这种情况下，它将为每个分区调用kafkaConsumer.seekToEnd()。...当Web服务器出现故障时，您希望将警报发送给编程为以不同方式响应的消费者。 队列是指点对点场景，其中消息仅由一个消费者使用。主题是指发布 - 订阅方案，其中每个消费者都使用消息。
构造函数接受以下参数： 主题名称/主题名称列表 DeserializationSchema / KeyedDeserializationSchema用于反序列化来自Kafka的数据 Kafka消费者的属性...它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...在这些模式下，Kafka中的承诺偏移将被忽略，不会用作起始位置。 setStartFromTimestamp(long) 从指定的时间戳开始。...在read_committed模式中KafkaConsumer，任何未完成的事务（既不中止也不完成）将阻止来自给定Kafka主题的所有读取超过任何未完成的事务。...Semantic.EXACTLY_ONCE 采取所有可能的措施，不要留下任何阻碍消费者阅读Kafka主题的延迟事务，这是必要的。
我们之前谈到过，Kafka 是有主题概念的，而每个主题又进一步划分成若干个分区。副本的概念实际上是在分区层级下定义的，每个分区配置有若干个副本。...特别是对 Kafka 而言，当生产者发送消息到某个主题后，消息是如何同步到对应的所有副本中的呢？针对这个问题，最常见的解决方案就是采用基于领导者（Leader-based）的副本机制。...这就是说，任何一个追随者副本都不能响应消费者和生产者的读写请求。所有的请求都必须由领导者副本来处理，或者说，所有的读写请求都必须发往领导者副本所在的 Broker，由该 Broker 负责处理。...倘若 F1 拉取了 Leader 的最新消息而 F2 还未及时拉取，那么，此时如果有一个消费者先从 F1 读取消息之后又从 F2 拉取消息，它可能会看到这样的现象：第一次消费时看到的最新消息在第二次消费时不见了...leader副本的HW值决定副本中已提交消息的范围，也确定了consumer能够消费到的消息的上限，超过HW值的所有消息都被视为未提交成功，consumer看不到这些未提交成功的消息 每个follower
使用 Kafka 创建“物化视图”负责这项服务的团队决定创建一项附加服务，该服务仅处理 MetaSite 的一个问题——来自其客户端服务的“已安装应用程序上下文”请求。...HTTP 导入请求 + 生成的导入作业消息 第四，Contacts 导入服务消费来自 Kafka 的作业请求并执行实际的导入任务。...处理请求将由 Kafka 消费者按顺序（针对特定用户）完成，因此不需要用于同步并行工作的机制。 此外，一旦将消息生成到 Kafka，我们可以通过引入消费者重试来确保它最终会被成功处理。...此外，基于 Kafka 的流程开始时的支付服务生产者必须变成一个幂等生产者——这意味着代理将丢弃它产生的任何重复消息。...原子存储确保所有作业完成事件将按顺序处理。它通过创建一个“commands”主题和一个压缩的“store”主题来实现这一点。
Topic（主题）：Kafka中的消息是按主题进行分类的，生产者将消息发送到特定的主题，消费者从主题中消费消息。 Producer（生产者）：负责将数据发送到Kafka集群的客户端。...这通常是通过一个称为“偏移量（offset）”的机制来完成的，该偏移量是指向消费者组已读取的分区中最新消息的指针。当消费者读取消息时，它会更新其偏移量。...因此，如果没有消费状态跟踪，消费者可能会重新读取并处理已经消费过的消息，导致数据重复。通过维护每个消费者分区的偏移量，Kafka可以防止这种情况的发生。...重新平衡消费者组：在Kafka中，消费者属于消费者组。当消费者组中的消费者数量发生变化时（例如，新消费者加入或现有消费者离开），消费者组会进行重新平衡。...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。
通过这种改进，FetchResponse协议行为发生了变化， 其中代理可以在响应结束时发送超大的消息批，并使用无效的偏移量。消费者客户必须忽略这种超大消息，就像这样做KafkaConsumer。...现有的每个分区限制也适用（消费者和复制为1 MB）。请注意，这些限制都不是绝对最大值，如下一点所述。 如果找到大于响应/分区大小限制的消息，则消费者和副本可以取得进展。...来自Kafka社区的关于性能影响的报告显示，升级后CPU利用率从之前的20％上升到100％，这迫使所有客户端立即升级以使性能恢复正常。...注意：通过设置消息格式版本，可以证明所有现有消息都在该消息格式版本之上或之下。否则0.10.0.0之前的消费者可能会破产。...仍然从领导者那里获取消息但没有赶上replica.lag.time.max.ms中的最新消息的副本将被视为不同步。 压缩主题不再接受没有密钥的消息，如果尝试这样做，则生产者抛出异常。
Kafka 数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能，Kafka 甚至可以作为长期的存储系统来使用 流式处理平台 — Kafka 提供了一个完整的流式处理类库，很多开源分布式处理系统如 C...主题和分区 — Topic & Partition Kafka 中，消息以 Topic 为单位进行归类，Producer 将消息发送到特定的 Topic 上，而 Consumer 则在启动时需要订阅某个主题并进行消费...进行消费，此处的 leader 副本中存储的最新消息 offset 就是“高水位线”，而 ISR 中最早完成同步的 follower 副本中的最新消息 offset 就是“低水位线”。...正如我们上文提到的，在 Kafka 中，所有消息都保存在 Broker 的分区上，每个 Consumer 定期到自己订阅的 Topic 中进行拉取，并自行维护自己拉取的分区中已处理消息的偏移。...优点 这样的好处非常明显，数据被 kafka 集群统一存储，不存在其他消息队列组件常见的消息积压、流控等问题，而由于消费者各自维护他所关心的每个分区的消息 offset，也避免了消费者与消息队列组件间反复通信来更改消息消费状态的性能损耗以及一致性问题
是Broker端日志 controller.log主题分区 state-change.log 主题分区状态变更日志 查看Broker端关键线程的运行状态 kafka-log-cleaner-thread...指标：request-latency，即消息生产请求的延时 Kafka-producer-network-thread 开头的线程是你要实时监控的。...它是负责实际消息发送的线程 Consumer 部分JMX指标 records-lag 消费者最小消费消息的位移与分区当前最新消息位移的差值。...records-lead-min 消费者最小消费消息的位移与分区当前第一条消息位移的差值。...占用的磁盘过多 可能原因 Kafka-log-cleaner-thread 前缀的线程挂掉了 解决办法 只能重启相应的 Broker 特殊主题 __consumer_offsets __transaction_state
该请求包含关于分区的新的leader和followers信息。每一个leader都需要知道开始为客户的生产者和消费者请求服务。而followers都知道它们需要开始复制来自新leader的消息。...如果存在，控制器将向新的broker和现有的broker通知更改，新borker上的副本开始复制来自现有的leader的消息。...与此相反的是，不断请求最新消息的副本称为同步副本(in-sync replicas. ISR )，只有同步副本在现有leader失败之后才有资格被选为分区leader。...生产者雷配置为当消息仅被领导者（acks=1）接收，所有同步副本时，将消息视为“written uccessfully”（ack=all）,或者消息在不等待broker接收的情况下发送的时刻。...Indexes 索引 Kafka允许消费者开始从任何可用的偏移量获取消息，这意味着，如果消费者请求从offset100开始的1MB消息，broker必须能够快速定位offset为100的消息，（该消息可能在分区中的任何段中
Inode 节点 Inode 节点中才真正记录了文件的大小/物理地址/所有者/访问权限/时间戳/被硬链接的次数等实际的 metadata IO 操作的时候，需要的资源除了磁盘空间以外，还要有剩余的 Inode...指标：request-latency，即消息生产请求的延时 Kafka-producer-network-thread 开头的线程是你要实时监控的。...它是负责实际消息发送的线程 Consumer 部分JMX指标 records-lag 消费者最小消费消息的位移与分区当前最新消息位移的差值。...records-lead-min 消费者最小消费消息的位移与分区当前第一条消息位移的差值。...占用的磁盘过多 可能原因 Kafka-log-cleaner-thread 前缀的线程挂掉了 解决办法 只能重启相应的 Broker 特殊主题 __consumer_offsets __transaction_state
开始 1.1 简介 Apache Kafka 是一个分布式流处理平台。这究竟意味着什么？ 一个流处理平台有三个关键功能： 对流中记录的发布和订阅，就像消息队列或者企业消息系统。...连接器API允许构建和运行可复用的连接Kafka主题和现有应用或者数据系统的生产者或者消费者。例如，一个关系型数据库的连接器可能捕获了表的每一个变更。 ?...这些功能的组合意味着Kafka消费者是非常轻量的——他们来去对集群和其他消费者都没什么影响。例如，能用命令行工具来"tail"任何主题的内容而无需更改任何现有使用者所消耗的内容。...消息系统通常通过一个“独占消费者”的概念来解决这个问题，该概念只允许一个进程从队列中消费，但是当然这意味着处理中没有并行性了。 Kafka做的更好。...通过主题中具有的并行性的概念+分区，Kafka既能保证顺序性，又能在消费者线程池中保证负载均衡。这是通过将主题中的分区分配给消费者组中的消费者来实现的，这样每个分区仅由该分区中的一个消费者使用。
使用 SMM，您无需使用命令行来执行主题创建和重新配置等任务、检查 Kafka 服务的状态或检查主题的内容。所有这些都可以通过一个 GUI 方便地完成，该 GUI 为您提供服务的 360 度视图。...在 SMM 中创建主题 列出和过滤主题 监控主题活动、生产者和消费者 Flink 和 SQL 流生成器 Apache Flink 是一个强大的现代分布式处理引擎，能够以极低的延迟和高吞吐量处理流数据...例如，可以连续处理来自 Kafka 主题的数据，将这些数据与 Apache HBase 中的查找表连接起来，以实时丰富流数据。...此查询执行 Kafka 主题与其自身的自联接，以查找来自地理上相距较远的相同用户的事务。...它带有各种连接器，使您能够将来自外部源的数据摄取到 Kafka 中，或者将来自 Kafka 主题的数据写入外部目的地。
消费者(Consumer)：Kafka消费者订阅了一个主题，并且还从主题中读取和处理消息。 经纪人(Brokers)：在管理主题中的消息存储时，我们使用Kafka Brokers。...什么是消费者或用户？ Kafka消费者订阅一个主题，并读取和处理来自该主题的消息。此外，有了消费者组的名字，消费者就给自己贴上了标签。...Mirror Maker：Mirror Maker工具有助于将一个Kafka集群的镜像提供给另一个。 消费者检查:对于指定的主题集和消费者组，它显示主题，分区，所有者。 Kafka为什么那么快?...一个允许运行和构建可重用的生产者或消费者的API，将Kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统，我们称之为连接器API。 Kafka中的 zookeeper 起到什么作用？...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? offset+1 Kafka 如何实现延迟队列?
要为现有主题删除的主题配置覆盖（请参阅 --config 选项下的配置列表）。...如果在描述主题时设置，则只显示其领导者不可用的分区 --under-min-isr-partitions 如果在描述主题时设置，则仅显示 isr 计数小于配置的最小值的分区。...（默认：kafka.tools.DefaultMessageFormatter） --from-beginning 如果消费者还没有一个既定的偏移量来消费，那么从日志中出现的最早的消息而不是最新的消息开始...--timeout-ms 如果指定，则在指定的时间间隔内没有可供消费的消息时退出。要消费的主题 ID。...bin]$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop103:9092 --topic abc #接收生产者推送的消息 hello 消费所有的消息
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