大数据文摘作品 午饭吃什么？去拔草楼下新开的餐厅，还是去对面那家常去的小馆子？ 这可能是很多人每天面临的亘古选择题，也是我们每一天都在做一类特定的选择：选择已知的最爱还是未知的可能？...神奇的37%法则（点击收听）。...本周，我们继续聊聊【选择】这个人生中的重大话题。由来自杜克大学美女主播段天霖与大家分享：在选择时，如何衡量“坚守已知（exploit)”或者“探索未知(explore)”。...假设赌场中有一排未知预期收益的老虎机，只能靠投钱来以身试法，你要花多久时间来收集信息，又该在什么时候锁定目标发家致富呢，这就是Explore-Exploit的最经典案例，multi-armed bandit...以上就是Algorithm to Live by第二章的内容主要内容，点击阅读原文收听大数据文摘喜马拉雅专栏音频《生活中的算法》。 在这个崭新的专栏中，我们将陆续探讨这些你在生活中将要用到的算法。
换句话说，如果我们的消费者没有在每个 max.poll.interval.ms 中至少调用一次 poll ，那它就像死了一样。...来自不同分区的消息是不相关的，可以并行处理。这就是为什么在 Kafka 中，一个主题中的分区数是并行度的单位。 理论上，我们可以通过运行与主题上的分区数量一样多的消费者来轻松实现最大并行度。...因此在实践中它不是很有用。 ◆ 一个更好的模型 ◆ 概述 poll-then-process 循环的许多挫折来自不同的关注点——轮询、处理、偏移提交——混合在一起的情况。...由于这比默认的 max.poll.interval.ms 低很多倍，同时也不受消息处理的影响，我们避免了困扰 poll-then-process 循环的“rebalance风暴”。...因此，在 Kafka 中实现各种处理保证至关重要： 如果我们在 Kafka 中存储偏移量，它负责手动提交偏移量。 如果我们决定使用外部存储管理偏移量，它负责从该存储中检索和保存。
在这个过程中，你会看到 Kafka 在处理请求的过程中会遇到哪些高性能和高并发问题，以及架构为什么要这样演进，从而理解 Kafka 这么设计的意义和精妙之处。...那按照前面我们提到的 Kafka「吞吐量」的标准，这个方案远远无法满足我们对高性能、高并发的要求。 那有什么更好的方案可以快速处理请求吗？ 接下来我们可以试着采取这个方案：独立线程异步处理模式。...既然这种方案还是不能满足， 那么我们究竟该使用什么方案来支撑高并发呢？ 这个时候我们可以想想我们日常开发用到的7层负载Nginx或者Redis在处理高并发请求的时候是使用什么方案呢？...1）这里我们采用多路复用方案，Reactor 设计模式，并引用 Java NIO 的方式可以更好的解决上面并发请求问题。...5）在上图中我们看到在整个流程中还有一个 MessageQueue 的队列组件存在， 为什么要加这个组件呢？
《Kafka重要知识点之消费组概念》讲到了kafka的消费组相关的概念，消费组有多个消费者，消费组在消费一个Topic的时候，kafka为了保证消息消费不重不漏，kafka将每个partition唯一性地分配给了消费者...消费超时实践 笔者针对上文的第二个原因笔者有如下两个疑问 消费者默认消费超时的时间是多少 消息消费超时的时候会发生什么 于是笔者在Test-Group分组下创建了8个消费者线程，提交消息改为手动提交，并且消费完成一批消息后...", "50"); Kafka在后续的新版本中修正了Consumer的心跳发送机制，将心跳发送的任务交给了专门的HeartbeatThread。...那么max.poll.interval.ms参数还有意义么？...，如果该值太大，那么coordinator需要非常长时间才能检测到消费者宕机 选举机制 如果kafka集群有多个broker节点，消费组会选择哪个partition节点作为Coordinator节点呢？
_161] 从上面输出的异常信息，大概可以判断出系统出现的问题：Kafka消费者在处理完一批poll消息后，在同步提交偏移量给broker时报错了。...什么是Rebalance 举个具体点的例子，比如某个分组下有10个Consumer实例，这个分组订阅了一个50个分区的主题。正常情况下，Kafka会为每个消费者分配5个分区。...订阅的主题个数发生了变化。 订阅的主题分区数发生了变化。 后面两种情况我们可以人为的避免，在实际工作过程中，对于Kafka发生Rebalance最常见的原因是消费组成员的变化。...除了以上两个参数，Consumer 端还有一个参数，用于控制 Consumer 实际消费能力对 Rebalance 的影响，即 max.poll.interval.ms 参数。...接下来写个【Kafka系列】专题，详细介绍Kafka的原理、源码解析和实战等内容，小伙伴们你们觉得呢？欢迎文末留言讨论~~
初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死了，那么为什么呢？...分析问题 这里就涉及到问题是消费者在创建时会有一个属性max.poll.interval.ms， 该属性意思为kafka消费者在每一轮poll()调用之间的最大延迟,消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量的上限...如上图，在while循环里，我们会循环调用poll拉取broker中的最新消息。每次拉取后，会有一段处理时长，处理完成后，会进行下一轮poll。...客户端为了不断拉取消息，会用一个外部循环不断调用消费者的轮询方法。每次轮询到消息，在处理完这一批消息后，才会继续下一次轮询。但如果一次轮询返回的结构没办法及时处理完成，会有什么后果呢？...在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。
Robust是一档和编程相关的谈话类节目，主要聊和编程，特别是web编程相关的话题。改变世界，娱乐自己，编程不单单是写代码，还有很多乐趣。...，是听了另外一档播客teahour后的冲动，在节目的取名上，实在是想了很久想不出好的名字，于是就想编程领域有那些比较特别的，其他领域不存在的词？...最后选择了robust这个词，中文翻译为“鲁棒性”，可简单理解为“程序的健壮性”。 做一档语音节目有什么意义呢？目前还看不出来?...♂️我想把自己在一段时间内看到的一些技术相关的东西、事情和其他人分享，表单自己的一些看法，就这么简单的出发点。相信如果做一件事能够坚持去做，那自会有它的漂亮之处。...后期还会去邀请一些技术领域的小伙伴一起来做节目，有兴趣的小伙伴可以和我联系～ Robust FM是一档和编程相关的谈话类节目，主要聊和编程，特别是web编程相关的话题。
Go 1.15后就不支持了从golang的官方文档看，在1.15后就不会支持使用证书中的CNhttps://go.dev/doc/go1.15#commonname2、KafKa报错 org.apache.kafka.common.errors.CoordinatorNotAvailableException...【原因】skywalking在接入时会传递headers 信息 ，但是kafka 只有1.1+ 版本才支持headers 。【解决方案】遇到类似问题建议用户使用 1.1+ 的 kafka 版本 。...如果是这个原因导致的 Rebalance，我们就不能不管了。Coordinator 会在什么情况下认为某个 Consumer 实例已挂从而要退组呢？这个绝对是需要好好讨论的话题，我们来详细说说。...除了以上两个参数，Consumer 端还有一个参数，用于控制 Consumer 实际消费能力对 Rebalance 的影响，即 max.poll.interval.ms 参数。...为什么特意说 GC？那是因为在实际场景中，我见过太多因为 GC 设置不合理导致程序频发 Full GC 而引发的非预期 Rebalance 了。
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？...总而言之，我们可以通过增加消费组的消费者来进行水平扩展提升消费能力。这也是为什么建议创建主题时使用比较多的分区数，这样可以在消费负载高的情况下增加消费者来提升性能。...传给 poll() 方法的是一个超市时间，用 java.time.Duration 类来表示，如果该参数被设置为 0 ，poll() 方法会立刻返回，否则就会在指定的毫秒数内一直等待 broker 返回数据...按照规则，一个消费者使用一个线程，如果一个消费者群组中多个消费者都想要运行的话，那么必须让每个消费者在自己的线程中运行，可以使用 Java 中的 ExecutorService 启动多个消费者进行进行处理...，broker 用他来标识从客户端发送过来的消息，通常被用在日志、度量指标和配额中 max.poll.records 该属性用于控制单次调用 call() 方法能够返回的记录数量，可以帮你控制在轮询中需要处理的数据量
3、Kafka Consumer 使用 poll 的方式拉取消息；RocketMQ Consumer 提供 poll 的方式的同时，封装了一 个 push 的方式。 ...RocketMQ 的 push 的方式，也是基于 poll 的方式的封装。 … 当然还有其它 … 5.jpg 3、Kafka的应用场景有那些？...1）消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka 有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让 Kafka 成为了一个很好的 大规模消息处理应用的解决方案。...8、为什么 SELECT COUNT(*) FROM table 在 InnoDB 比 MyISAM 慢？...对于 SELECT COUNT(*) FROM table 语句，在没有 WHERE 条件的情况下，InnoDB 比 MyISAM 可能会慢很 多，尤其在大表的情况下。
Kafka的应用场景 由于kafka具有更好的吞吐量、内置分区、冗余及容错性的优点(kafka每秒可以处理几十万消息)，让kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。...max.poll.interval.ms 默认值5分钟，表示若5分钟之内consumer没有消费完上一次poll的消息，也就是在5分钟之内没有调用下次的poll()函数，那么kafka会认为consumer...如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数 如果consumer比partition...那么，kafka必须要保证从follower副本中选择一个新的leader副本。那么kafka是如何实现选举的呢？...索引文件是用来保存消息的索引。那么这个LogSegment是什么呢？
> more test.sink.txt foo bar 注意：数据将被存储到kafka的话题connect-test中，所以我们也可以运行kafka-console-consumer.sh查看存储在...2.5 使用kafka Streams处理事件 一旦数据已事件的形式存储在kafka中，你就可以使用Java或Scale语言支持的Kafka Streams客户端处理数据。...它允许你实现关键任务实时应用和微服务，其中输入或输出数据存储在Kafka Topic中 Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性，以及Kafka的服务器端集群技术的优势...， 它是一个发布消息到kafka集群的kafka客户端，同时它是线程安全的，在多个线程中使用同一个KafkaProducer实例比使用多个KafkaProducer实例通常生产消息的速度更快。...这种方式需要自定义一个实现Runnable接口的线程类，并在其构造方法中传入KafkaConsumer 实例参数， 在run方法中调用KafkaConsumer实例进行订阅话题，并通过拉去话题中的消息进行消费
会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。...从顺序上来说，poll 方法的逻辑是先提交上一批消息的位移，再处理下一批消息，因此它能保证不出现消费丢失的情况。..._161] 这个错误的意思是，消费者在处理完一批poll的消息后，在同步提交偏移量给broker时报的错。...初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死了，那么为什么呢？...问题分析： 这里就涉及到问题是消费者在创建时会有一个属性max.poll.interval.ms（默认间隔时间为300s）， 该属性意思为kafka消费者在每一轮poll()调用之间的最大延迟,消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量的上限
使用Spring创建一个kafka消费者是非常简单的。我们选择的方式是继承kafka的ShutdownableThread，然后实现它的doWork方法即可。...---- 参考： https://github.com/apache/kafka/blob/2.1/examples/src/main/java/kafka/examples/Consumer.java...在耗时非常大的消费中，是需要特别注意的。...---- 在本例中，我们的参数简单的设置如下，主要调整了每次获取的条数和检测时间。其他的都是默认。 ? 消息保证 仔细的同学可能会看到，我们的代码依然不是完全安全的。...5个9的消息保证是可以做到的，剩下的那点不完美问题消息，你为什么不从日志里找呢？ ----
说到架构改造升级，那到底该怎么改造呢？从哪里入手比较合适呢？这是一个比较大的话题，一两句话没办法讲述清楚，但是有一个出发点肯定是没有错的，就是为了更好的适应业务的发展需要进行必要的改造。...Kafka 消息队列中的消息生产消费模型是什么样的，即消息从何处来，又被送往何处去？ ?...从上图可以看出，消息的产生可以是 APP 应用、DB 等等渠道，从各渠道产生的消息交给 Kafka Cluster，然后在通过计算将结果送到 DB、APP 等应用中。...partition 还有副本的概念，后面文章来详细介绍。...总结 本篇文章主要介绍了 Kafka 是什么，Kafka 的整体架构及各组件组成；为了让大家更容易理解和接受，部分概念没有完全展开，在后续的文章中我们会一一来详细介绍，请大家放心；基本概念讲完了，下篇文章我们来实操搭建一个
这可能在开始的一段时间内没用什么问题，但是，一段时间之后，kafka的topic中消息的写入速度大大超过了你消费程序消费并验证的速度。...你应该根据你的用例决定什么时候记录是完成的。 完成当前批次处理中的所有记录的处理之后，在轮询其他消息之前，调用commitSync提交批处理中的最后一个offset。...事实上这是不可能的。 但是如果我们在同一个事务中同时将offset和消息写入数据库会怎么样呢 ？然后我们指定我们完成了记录的处理，并提交了offset，要么没有提交成功，将重新处理。...Older Consumer APIs 旧的消费者API 在本章中，我们讨论了java KafkaConsumer的客户端，踏实org.apache.kafka客户端jar的一部分。...然我们讨论了消费者API的其他不，处理reblance和优雅关闭消费者。 最后我们讨论了消费者用来存储在kafka中的字节数组如何转换为java对象的反序列化器。
Kafka 是目前主流的分布式消息引擎及流处理平台，经常用做企业的消息总线、实时数据管道，本文挑选了 Kafka 的几个核心话题，帮助大家快速掌握 Kafka，包括： Kafka 体系架构 Kafka...ISR 列表是动态变化的，并不是所有的分区副本都在 ISR 列表中，哪些副本会被包含在 ISR 列表中呢？...副本中的消息比 leader 延时超过10s，就会被从 ISR 中排除。...Preferred leader 选举就是指 Kafka 在某些情况下出现 leader 负载不均衡时，会选择 preferred 副本作为新 leader 的一种方案。这也是控制器的职责范围。...另外，0.10.1 版本还有两个值得注意的地方： 从该版本开始，Kafka 维护了单独的心跳线程，之前版本中 Kafka 是使用业务主线程发送的心跳。
回顾 在kafka 启动1 入口函数中，我们阅读了KafkaServer的注释，这里直接总结一下: KafkaServer有两种请求层, data层或control层 data层处理来自客户端和集群中其它...Kafka在Java nio的Selector类上封装了一层，也叫Selector[2] ? Processor::run() ?...Kafka Selector内部维护了一个java nio Selector，其核心函数是poll()，每次执行都会进行网络I/O；它还维护了一些"List"，每次执行poll，这些变量都会有所更新。...在调用poll()后，从selector.completedReceives中取出每个请求并处理。 ?...④ 取出响应，交给Selector写出 在Processor中，dequeueResponse方法会将响应出队 ? 那么该方法在哪里调用呢？
如果你依然在使用 Java 7，那么可以根据以下法则选择合适的垃圾回收器： 如果 Broker 所在机器的 CPU 资源非常充裕，建议使用 CMS 收集器。...当然了，如果你已经在使用 Java 8 了，那么就用默认的 G1 收集器就好了。...在 Kafka 中，压缩会发生在两个地方：Kafka Producer 和 Kafka Consumer，为什么启用压缩？说白了就是消息太大，需要变小一点 来使消息发的更快一些。...传给 poll() 方法的是一个超市时间，用 java.time.Duration 类来表示，如果该参数被设置为 0 ，poll() 方法会立刻返回，否则就会在指定的毫秒数内一直等待 broker 返回数据...按照规则，一个消费者使用一个线程，如果一个消费者群组中多个消费者都想要运行的话，那么必须让每个消费者在自己的线程中运行，可以使用 Java 中的 ExecutorService 启动多个消费者进行进行处理
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