auto.offset.reset 属性指定针对当前消费组，在分区没有提交偏移量或提交偏移量无效（可能是由于日志截断）的情况下，消费者应该从哪个偏移量开始读取。...'largest' 如果针对当前消费组，分区未提交offset，则读取新生产的数据(在启动该消费者之后才生产的数据)，不会读取之前的数据，否则从已提交的offset 开始消费，同smallest...您还可以在超时到期时触发提交，以确保定期更新提交的位置。 消息投递保证 在前面的示例中，由于提交在消息处理之后，所以获得了“至少一次(at least once)”投递。...说明： 最多一次(at most once)：消息可能丢失也可能被处理，但最多只会处理一次。因为当提交offset后，处理消息过程中出错导致消息处理失败，或者消费者down掉，导致消息不被处理。...在实践中，对每条消息都进行提交会产生大量开销。更好的方法是收集一批消息，执行同步提交，然后只有在提交成功的情况下才处理消息。
kafka能够从follower副本读数据了,这个功能并不是为了提供读取性能 在早先kafka的设计中，为了使consumer读取数据能够保持一致，是只允许consumer读取leader副本的数据的。...如果活动的使用者为主题分区提交了偏移量以来已经过了相应的保留期或更长时间，则将从使用者组元数据中删除该已提交的偏移量。...，也会删除已提交的偏移量。...解决方案 Kafka将删除早于offsets.retention.minutes的已提交偏移量 如果在低流量分区上有活动的使用者，则Kafka可能会删除该使用者的已提交偏移量。...kafka能够从follower副本读数据了,这个功能并不是为了提供读取性能 在早先kafka的设计中，为了使consumer读取数据能够保持一致，是只允许consumer读取leader副本的数据的。
消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。 偏移量是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息时， Kafka 会把偏移量添加到消息里。在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。...原因如下：在分区再均衡期间，消费者无法读取消息，造成整个消费者群组一小段时间的不可用。...我们可以在消费者失去分区所有权之前，通过 onPartitionsRevoked() 方法来提交偏移量。如果在这里提交偏移量，下一个接管分区的消费者就知道该从哪里开始读取消息了。...我们可以在消费者获取分区所有权之后，通过 onPartitionsAssigned() 方法来指定读取消息的起始偏移量。保证消费者总是能够从正确的位置开始读取消息。...所以，要么周期性地调用 consumer.partitionsFor() 方法来检查是否有新分区加入，要么在添加新分区后重启应用程序。
3、提交偏移量 当我们调用 poll 方法的时候， broker 返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位置，我们称之为偏移量...返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用此记录来追踪消息在分区里的位置，我们称之为偏移量 。...在使用自动提交时, 每次调用轮询方法都会把上一次调用返回的最大偏移量提交上去 , 它并不知道具体哪些消息已经被处理了 , 所以在再次调用之前最好确保所有当前调用返回的消息都已经处理完毕(enable.auto.comnit...注意： commitsync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量 , 所以在处理完所有记录后要确保调用了 commitsync() ，否则还是会有丢失消息的风险。...不过有时候可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了, 只需要把主题或者分区分配给消费者 , 然后开始读取消息并提交偏移量。
要指定偏移量消费数据，需要指定该消费者要消费的分区，否则代码会找不到分区而无法消费 github：KafkaProducer >>> from kafka import KafkaProducer >>...服务器地址 # 这是一个永久堵塞的过程，生产者消息会缓存在消息队列中,并且不删除,所以每个消息在消息队列中都有偏移 for message in consumer: # consumer是一个消息队列...’, ‘largest’: ‘latest’} 消费者(手动设置偏移量) # ==========读取指定位置消息=============== from kafka import KafkaConsumer...(TopicPartition(topic=u'test', partition=0)) # pause执行后，consumer不能读取，直到调用resume后恢复。...不能读取，直到调用resume后恢复。
Consumer & Consumer Group & Group Coordinator: Consumer: 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。...三、kafka的HA Kafka在0.8以前的版本中，并不提供High Availablity机制，一旦一个或多个Broker宕机，则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务。...2、Current Position Consumer当前读取的位置，但是还没有提交给broker。提交之后就变成Last Commit Offset。...但是反过来，如果消费者在批处理消息之前就先提交偏移量，但是在处理消息的时候挂掉了，那么这部分消息就相当于『丢失』了。...通常来说，处理消息和提交偏移量很难构成一个原子性操作，因此无法总是保证所有消息都刚好只被处理一次。
2、 请说明什么是传统的消息传递方法？ 传统的消息传递方法包括两种： 排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。 发布-订阅：在这个模型中，消息被广播给所有的用户。...Zookeeper主要用于在集群中不同节点之间进行通信，在Kafka中，它被用于提交偏移量，因此如果节点在任何情况下都失败了，它都可以从之前提交的偏移量中获取，除此之外，它还执行其他活动，如: leader...在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。...每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户想要的 consumer在从broker读取消息后，可以选择commit，该操作会在Zookeeper中存下该consumer在该partition...这种模式下，如果consumer在commit后还没来得及处理消息就crash了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于At most once。
(); } 本篇文章的所有示例代码可以从 Github 上进行下载：kafka-basis 三、 自动提交偏移量 3.1 偏移量的重要性 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置...使用自动提交是存在隐患的，假设我们使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...这个时候偏移量已经落后了 3s ，所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。...同步提交就不存在这个问题，因为在同步提交的情况下，300 的提交请求必须等待服务器返回 200 提交请求的成功反馈后才会发出。基于这个原因，某些情况下，需要同时组合同步和异步两种提交方式。...但是某些时候你的需求可能很简单，比如可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据，这个时候就不需要消费者群组和再均衡了， 只需要把主题或者分区分配给消费者，然后开始读取消息井提交偏移量即可
partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。 Offset：偏移量。kafka为每条在分区的消息保存一个偏移量offset，这也是消费者在分区的位置。...比如一个偏移量是5的消费者，表示已经消费了从0-4偏移量的消息，下一个要消费的消息的偏移量是5。 Consumer Group （CG）：若干个Consumer组成的集合。...这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。...要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。...9.1.4 kafka运行 ? ? 一次写入，支持多个应用读取，读取信息是相同的 ?
可能造成的问题：数据重复读 假设我们仍然使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...这个时候偏移量已经落后了 3s，所以在这 3s内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。 2....consumer.commitAsync(); } }finally { consumer.close(); } 在成功提交或碰到无法恢复的错误之前，commitSync()会一直重试，...consumer.commitAsync(currentOffsets); } } 假设把数据存储到数据库后，没有来得及提交偏移量程序就因某种原因挂掉了，那么程序再次启动后就会重复处理数据...如果把存储到数据库和提交偏移量在一个原子操作里完成，就可以避免这样的问题，但数据存到数据库，偏移量保存到kafka是无法实现原子操作的，而如果把数据存储到数据库中，偏移量也存储到数据库中，这样就可以利用数据库的事务来把这两个操作设为一个原子操作
但是同时，也会发生如下问题： 在再均衡发生的时候，消费者无法读取消息，会造成整个消费者组有一小段时间的不可用； 当分区被重新分配给另一个消费者时，消费者当前的读取状态会丢失，它有可能需要去刷新缓存，在它重新恢复状态之前会拖慢应用...消费者通过向被指派为群组协调器的Broker发送心跳来维持它们和群组的从属关系以及它们对分区的所有权关系。只要消费者以正常的时间间隔发送心跳，就被认为是活跃的，说明它还在读取分区里的消息。...提交和偏移量 提交是指更新分区当前位置的操作，分区当前的位置，也就是所谓的偏移量。 什么是偏移量 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...使用自动提交是存在隐患的，假设我们使用默认的 5s 提交时间间隔，在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...这个时候偏移量已经落后了 3s ，所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。
Kafka Broker（Kafka 0.8 版本提交到 ZooKeeper）的偏移量开始读取分区。...偏移量是 Consumer 读取每个分区的下一条记录。需要注意的是如果 Consumer 需要读取的分区在提供的偏移量 Map 中没有指定偏移量，那么自动转换为默认的消费组偏移量。...当作业开始运行，首次检索分区元数据后发现的所有分区会从最早的偏移量开始消费。 默认情况下，分区发现是禁用的。...2.5 偏移量提交 Flink Kafka Consumer 可以配置如何将偏移量提交回 Kafka Broker。...启用检查点：如果启用检查点，那么 Flink Kafka Consumer 会在检查点完成时提交偏移量存储在检查点状态中。
，是这些消息的分类，类似于消息订阅的频道 Producer 生产者，负责往 kafka 发送消息 Consumer 消费者，从 kafka 读取消息来进行消费 3....消息被消费后不会被删除，相反可以设置 topic 的消息保留时间，重要的是 Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的，因此长时间存储数据是完全没问题的 消费者会将自己消费偏移量 offset 提交给...topic 在 _consumer_offsets 里面保存，然后通过偏移量来确定消息的位置，默认从上次消费的位置开始，添加参数 --frombeginning 则从头开始消费，可获取之前所有存储的消息...pull 消息之后马上将自身的偏移量提交到 broker 中，这个过程是自动的 手动提交：消费者 pull 消息时或之后，在代码里将偏移量提交到 broker 二者区别：防止消费者 pull 消息之后挂掉...，在消息还没消费但又提交了偏移量 9.3 消息丢失和重复消费 消息丢失 生产者：配置 ack ，以及配置副本和分区数值一致 消费者：设置手动提交 重复消费 设置唯一主键，Mysql 主键唯一则插入失败
执行已完成(异步提交)的 offset 提交请求的回调函数。 维护与 broker 端的心跳请求，确保不会被“踢出”消费组。 更新元信息。 如果是自动提交消费偏移量，则自动提交偏移量。...REPLICA_NOT_AVAILABLE 该分区副本之间无法复制 KAFKA_STORAGE_ERROR 存储异常。...代码@5：针对 OFFSET_OUT_OF_RANGE 偏移量超过范围异常的处理逻辑，其实现关键点如下： 如果此次拉取的开始偏移量与消费者本地缓存的偏移量不一致，则丢弃，说明该消息已过期，打印错误日志。...代码@3：从本地消费者缓存中获取该队列已消费的偏移量，在发送拉取消息时，就是从该偏移量开始拉取的。...Kafka 的消息拉取流程还是比较复杂的，后面会基于上述流程，重点进行拆解，例如消费进度提交，负载队列重平衡等等。
Topic，还可按照需求指定发往特定的分区 消费者： Kafak消费消息后不会删除消息 == 消费者是通过offset偏移量来控制消费消息，offset持久化在消费者一方 == 一个Topic可被一个或多个消费者消费...kafka事务提交失败，故拿到消费数据后先判断消息是否消费过 //(方案：为每条消息加一个标识符，业务执行成功后标识符状态也要同时(事务)改为已消费，可解决重复消费问题...consumer.Commit(consumeResult);//将本地偏移量+1提交到kafka服务端 //等价于手动ACK,即使不提交，但是本地offset...，不受此影响 ConsumerConfig属性说明 AutoCommitIntervalMs 自动提交频率，不建议使用，会较大概率发生消息丢失或者重复消费 EnableAutoCommit 是否自动提交偏移量...key，此详细将发往同一个分区 消费者数量一定要小于分区数，否则会发生个多出来的消费者永远无法消费到消息 为什么Kafka使用的是磁盘反而最终强于依靠内存的rabbitmq 顺序写入 因为硬盘是机械结构
在重平衡期间，消费者无法读取消息，造成整个消费者组在重平衡的期间都不可用。...ms 后返回所有可用的数据。...提交和偏移量的概念 特殊偏移 我们上面提到，消费者在每次调用poll() 方法进行定时轮询的时候，会返回由生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者消费的记录，因此我们可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量） 消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的...commitSync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量，如果处理完所有记录后要确保调用了 commitSync()，否则还是会有丢失消息的风险，如果发生了在均衡，从最近一批消息到发生在均衡之间的所有消息都将被重复处理
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。...每次消息消费后，需要提交偏移量。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。...如果没有提交偏移量，下一次消费者重新与broker连接后，会从当前消费者group已提交到broker的偏移量处开始消费。...接下来，我们说说Kafka中的拉取偏移量和提交偏移量。...最终解决 我们从另一个角度来看下Kafka消费者所产生的问题：一个Consumer在生产消息，另一个Consumer在消费它的消息，它们不能在同一个groupId 下面，更改其中一个的groupId 即可
kafka是一个分布式流平台或者分布式消息提交日志 分布式 Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性...{ "level" : "ERROR", "message" : "NullPointerException" } 当您将此 JSON 推送到 Kafka 时，您实际上是在推送 1 条消息。...由于每条消息都有一个偏移量，每次消费者读取消息时，它都会将偏移量值存储到 Kafka 或 Zookeeper 中，表示这是消费者读取的最后一条消息。...Broker broker是单个 Kafka 服务器。 broker从生产者那里接收消息，为它们分配偏移量，然后将它们提交到分区日志，这基本上是将数据写入磁盘，这赋予了 Kafka 持久性。...提交偏移量 在读取消息时，我们可以更新消费者的偏移量位置，这称为提交偏移量。 可以启用自动提交，或者应用程序可以显式提交偏移量。 这可以同步和异步完成。
Commits and Offsets 提交和偏移量 无论何时调用poll，它都会返回写入kafka的记录，而我们的组内其他消费者没有读取这些记录。...最简单的提交api是commitSync().这个API将poll返回的最新偏移量，并在偏移量提交后返回，如果由于某种原因提交失败，则抛出异常。...当触发reblance时，从最近一批开始到reblance的时候所有消息被处理了两次。下面是我们在处理完最新一批消息后如何使用commitSync提交offset。...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。 只要没有无法恢复的错误，commitSync就会尝试重试提交。...但是在某些时候，你需要从指定的offset开始读取。 如果你想从开始时读取整个分区，或者你想跳过所有的分区的旧消息只消费新写入的消息，有一个专门的API。
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