概述 Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。...以下是使用 Java API 创建 Kafka 生产者的示例代码： import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord...（核心） 在 Kafka 中，生产者是向 Kafka 集群发送消息的客户端。...它有以下三个取值： 0：生产者不等待任何确认消息，直接发送下一条消息。 1：生产者等待集群中的 leader 确认消息后发送下一条消息。...---- 导图 总结 Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。
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。
kafka 提供了 “at least once” 的语义，即消息会发送一次或者是多次。...一些问题 Opt-in 如果 producer 不关心幂等性则不用做任何特殊的操作 Transitivity: Consumers 也会生产数据 考虑一个复杂的案例，从一个源向 kafka topic...id 来解释它从一个给定的生产者那里收到了什么。...下一个问题是生产者是否将在它发送的所有消息中维护一个全局 sequence number ，或者仅仅为每个 topic-partition 中维护一个全局 sequence number 。...每条消息都有三个新的整数字段组成：pid，sequence_number 和 generation。 如果 pid 为 0，则不实现幂等性，server 将忽略 sequence_number 。
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。...生产环境建议该值大小为5-100ms之间。 acks 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。...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。...retry.backoff.ms 两次重试之间的时间间隔，默认是100ms。 enable.idempotence 是否开启幂等性，默认true，开启幂等性。
Kafka 中提供的默认分区器是 org.apache.kafka.clients.producer.intemals.DefaultPartitioner， 它 实现了 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner...生产者拦截器的使用也很方便，主要是自定义实现 org.apache.kafka.clients.producer.Producerlnterceptor接口。...acks 指定分区中必须要有多少个副本收到这条消息，之后生产者才会认为这条消息是成功写入的。 acks 是生产者客户端中一个非常重要的参数 ，它涉及消息的可靠性和吞吐量之间的权衡。...消息在从生产者发出到成功写入服务器之前可能发生一些临时性的异常， 比如网络抖动、 leader副本的选举等，这种异常往往是可以自行恢复的，生产者可以通过配置 retries 大于 0 的值，以此通过内部重试来恢复而不是一昧地将异常抛给生产者的应用程序...重试还和另一个参数 retry.backoff.ms 有关，这个参数的默认值为 100， 它用来设定两次重试之间的时间间隔，避免无效的频繁重试。 Kafka 可以保证同一个分区中的消息是有序的。
生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。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 收到数据后应答。...-1（all）：生产者发送过来的数据，Leader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和all 是等价的。...max.in.flight.requests.per.connection允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。...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。...retry.backoff.ms两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。enable.idempotence是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。
分区的作用就是提供负载均衡的能力，或者说对数据进行分区的主要原因，就是为了实现系统的高伸缩性（Scalability）。...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
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 ?...3 总结 3.1 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，待达到一-定数量后再一起发送; 异步发送模式不支持发送ack,但是Client可以调用回调函数获取发送结果 所以，性能比较高的场景使用异步发送，准确性要求高的场景使用同步发送
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...---- 参数设置 https://kafka.apache.org/24/documentation.html#producerconfigs 主要涉及的参数 ，三个条件，满足任一即会批量发送： batch-size...retries: 3 # 发送失败时，重试发送的次数 key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer...apache: kafka: ERROR # kafka ?...，每次发送消息之间， sleep 5 秒，以便达到配置的 linger.ms 最大等待时长10秒。
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....，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..."); } } rabbitmq生产者这个有点折腾，主要是我希望自动创建队列，但实现用的时候，要先手动创建，所以我自己想了个办法，再发消息时，判断有没有创建queue,没有的话，先创建: /**...(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。...生产者做得有点长，消费者的设计开新章吧！
限制客户端生产速率 如果生产者负载较大,可以适当限制客户端的消息生产速率,降低生产者的负载压力。 3. 减小单条消息大小 调小 max request size 以减小单条消息的大小。...小的消息更容易被内存池容纳,减少内存压力。 4. 监控生产者内存和性能 实时监控生产者的内存消耗、GC 情况、字节输送量和消息延迟等。一旦出现问题及时调优。 5....Kafka升级和更强劲的硬件 对 Kafka 集群进行升级和使用更强劲的硬件也可以提高其整体吞吐能力,間接减轻生产者的负载。...增加更多生产者实例,分散负载。 Kafka升级和更强劲硬件,提高吞吐,减轻生产者负载。...这时需要主动采取上述措施进行限流、监控和扩容,否则会严重影响 Kafka 消息系统的整体性能和稳定性。
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...这控制了发送的记录的持久性 可配置的参数如下： 1. acks=0 如果为0, 生产者不会等待服务器的任何确认, 会被立即视为已发送,这种情况下不能保证服务器是否真的已经收到了消息。...拦截器的执行时机在最前面,在消息序列化和分区计算之前 ProducerInterceptor org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor...当你发送消息的时候指定了分区号, 但是这个分区号是不存在的, 这个时候就会一直发起Metadata请求(流程看最上面), 直到超时(max.block.ms)之后 抛出异常 org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException...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...这控制了发送的记录的持久性 可配置的参数如下：1. acks=0 如果为0, 生产者不会等待服务器的任何确认, 会被立即视为已发送,这种情况下不能保证服务器是否真的已经收到了消息。...拦截器的执行时机在最前面,在消息序列化和分区计算之前 ProducerInterceptor org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor...当你发送消息的时候指定了分区号, 但是这个分区号是不存在的, 这个时候就会一直发起Metadata请求(流程看最上面), 直到超时(max.block.ms)之后 抛出异常 org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException...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系统作为MQ的中间件，都是基于生产者和消费者的模式，思维生产者可以简单的理解就是把应用程序的log信息写入到Kafka的集群，因为有了生产者写入的数据，也就有了消费者对数据的消费...对于Kafka的生产者写入数据的过程，简单的描述主要为:Kafka系统实时读取原始数据（可能是log数据，也可能是应用程序其他的数据），然后把实时读取到的原始数据写入到Kafka的集群中，当然这过程也会涉及到对原始数据的清洗...一般的方式是通过Kafka系统的bin目录下kafka-console-producer.sh来写入数据，然后使用消费端的工具就能够看到往生产者写入数据的过程。...kafka-python 我们实现把拉钩网搜索测试开发职位的数据写入到Kafka的生产者，那么整体思路就是获取拉勾网测试开发职位的数据，然后Kafka读取数据写入到生产者，实现代码如下： #!...如上可以看到，数据写入到了生产者，消费者这边就能够看到生产者生产的数据。批量执行代码，见Kafka监控面板里面生产者的性能数据： ? ? 感谢您的关注，后续会持续更新！
生产者消息发送流程 消息发送的整体流程，生产端主要由两个线程协调运行。分别是main线程和sender线程（发送线程）。 在Kafka（2.6.0版本）源码中，可以看到。...在kafka针对不同的数据类型做了相应的序列化工具。如需自定义实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口。...ACK 生产者发送一条消息到服务器如何确保服务器收到消息？...如果在发送过程中网络出了问题，或者kafka服务器接收的时候出了问题，这个消息发送失败了，生产者是不知道的。...所以kafka服务端需要使用一种响应客户端的方式，只有在服务端确认以后，生产者才发一下条消息，否则重新发送数据。 那什么时候才算接收成功？
1：生产者发生过来的数据，Leader收到数据后应答 -1（all）：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。...生产环境建议该值大小5-100ms之间 acks #0：生产者发生过来的数据，不需要等数据落盘应答。1： 生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。...默认值是-1，-1和all是等价的 max.in.flight.requests.per.connection #允许最多没有返回ack的次数，默认为5，开启幂等性包保证该值是1-5的数字 retries...其他的消息可能发送成功了 retry.backoff.ms #两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。...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
在现代大数据架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，用于解耦系统组件、实现异步通信，并确保数据的可靠传输。Apache Kafka 作为一种分布式流处理平台，已经成为许多企业的首选。...在 Kafka 中，生产者负责将消息发送到主题（Topic），而消费者则从主题中读取消息进行处理。然而，为了确保数据流的可靠性和一致性，Kafka 引入了幂等生产者和事务生产者这两种机制。...Kafka 幂等生产者幂等性是指无论对同一资源进行多少次操作，其结果都是一致的。在 Kafka 中，幂等性的概念被应用于生产者，以确保消息在发送过程中不会被重复发送，从而避免重复数据的产生。...通过以上机制，Kafka 幂等生产者可以确保在发送消息时不会产生重复数据，从而提高了数据流的可靠性。Kafka 事务生产者除了幂等性，Kafka 还引入了事务生产者来实现消息的原子性和一致性。...如果所有参与者都成功发送了消息，则生产者提交事务，否则它会中止事务并进行回滚。通过事务生产者，Kafka 提供了一种可靠的消息传输机制，确保了消息的原子性和一致性。
本文将学习Kafka生产者的使用和原理，文中使用的kafka-clients版本号为2.6.0。下面进入正文，先通过一个示例看下如何使用生产者API发送消息。..."); properties.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer...在设置好参数后，根据参数创建KafkaProducer实例，也就是用于发送消息的生产者，接着再创建准备发送的消息ProducerRecord实例，然后使用KafkaProducer的send方法发送消息...在对生产者对象KafkaProducer和消息对象ProducerRecord有了认识后，下面我们看下在使用生产者发送消息时，会使用到的组件有生产者拦截器、序列化器和分区器。其架构（部分）如下： ?...生产者拦截器：ProducerInterceptor接口，主要用于在消息发送前做一些准备工作，比如对消息做过滤，或者修改消息内容，也可以用于在发送回调逻辑前做一些定制化的需求，例如统计类工作。
Socket接收缓冲区大小，默认32kb,-1将使用操作系统的设置 9.max.request.size 限制生产者客户端发送消息的最大值，默认1MB 10.reconnect.backoff.ms...连接失败后，尝试连接Kafka的时间间隔，默认50ms 11.reconnect.backoff.max.ms 尝试连接到Kafka，生产者客户端等待的最大时间，默认1000ms 12.max.block.ms...当生产者的发送缓存区已满，或者没有可用元数据时，这些方法就会阻塞,默认60s 13.buffer.memory 生产者客户端中用于缓存消息的缓存区大小，默认32MB 14.retry.backoff.ms...消费者客户端一次请求从Kafka拉取消息的最大数据量，默认50MB 13.fetch.max.wait.ms 从Kafka拉取消息时，在不满足fetch.min.bytes条件时，等待的最大时间，...，默认50ms 20.reconnect.backoff.max.ms 尝试连接到Kafka，生产者客户端等待的最大时间，默认1000ms 21.retry.backoff.ms 消息发送失败重试时间间隔
Kafka 的核心源码分为两部分：客户端源码和服务端源码，客户端又分为生产者和消费者，而个人认为 Kafka 的源码里面生产者的源码技术含量最高，所以今天给大家剖析 Kafka 的生产者的架构设计，Kafka...图1 Kafka核心模块 生产者流程概述 先给大家介绍一下生产者的大概的运行的流程。 ?...分区的这个过程很关键，因为这个时候就决定了，我们的这条消息会被发送到 Kafka 服务端到哪个主题的哪个分区了。 步骤四：分好区的消息不是直接被发送到服务端，而是放入了生产者的一个缓存里面。...生产者细节深度剖析 接下来我们生产者这儿技术含量比较高的一个地方，前面概述那儿我们看到，一个消息被分区以后，消息就会被放到一个缓存里面，我们看一下里面具体的细节。...2 这个 Kafka 生产者面临的是一个高并发的场景，大量的消息会涌入这个这个数据结构，所以这个数据结构需要保证线程安全，这样我们就不能使用 HashMap 这样的数据结构了。
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