简介 消费者组是 Kafka 独有的概念，消费者组是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的Group ID。...组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区（Partition）。 ? 特性： Consumer Group下可以有一个或多个Consumer实例。...消费者组作用 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个Consumer消费。...同样地，当Consumer应用启动时，也是向Coordinator所在的Broker发送各种请求，然后由Coordinator负责执行消费者组的注册、成员管理记录等元数据管理操作。
消费者组: Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...消费者组的重平衡： （1）重平衡：本质上是一种协议，规定了消费者组下的每个消费者如何达成一致，来分配订阅topic下的每个分区。...Rebalance时所有consumer都不能消费，等结束后才能继续消费 Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。...C：消费者组订阅主题，主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D：消费者组机制，同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。...B：消费者组的位移管理方式： （1）对于Consumer Group而言，位移是一组KV对，Key是分区，V对应Consumer消费该分区的最新位移 （2）Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。 【消费者偏移量的提交】 1....消息消费的整体流程介绍 消费者在成功加入消费者组，并得到分配的分区信息后，对分配的分区依次向服务端发送请求获取上一次提交的偏移信息，并在内存中记录获取到的偏移量信息； 随后向服务端发送fetch（消息）...【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...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）。...【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。
一、Kafka消费者组是什么？ Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...在组内多个消费者实例(Consumer Instance ),它们共享一个公共的ID即 Group ID 。...组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。...二、Kafka消费者组解决了哪些问题？...四、消费位移 消费者在消费的过程中要记录自己消费了多少数据，即消费位置信息，在Kafka中叫：位移（offset）。
最近在排查一个sparkstreaming在操作kafka时，rebalance触发了一个异常引起任务失败，而组内小伙伴对消费者组的一些基本知识不是很了解，所以抽了些时间进行相关原理的整理。...【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。...【小结】 小结一下，本文主要讲述了kafka中，消费者组的基本概念与原理，在阅读源码过程中，其实发现还有很多内容可以再展开单独分析，例如服务端在处理加入消费者组请求时，采用了延时处理的方式，更准确的说，
消费者组的特点 ? 这是 kafka 集群的典型部署模式。 消费组保证了： 一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费 一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区，例如 C1 消费了 P0, P3。...假设一个主题有10个分区，如果没有消费者组，只有一个消费者对这10个分区消费，他的压力肯定大。 ? 如果有了消费者组，组内的成员就可以分担这10个分区的压力，提高消费性能。...2.2 消费模式灵活 假设有4个消费者订阅一个主题，不同的组合方式就可以形成不同的消费模式。 ? 使用4个消费者组，每组里放一个消费者，利用分区在消费者组间共享的特性，就实现了广播（发布订阅）模式。...只使用一个消费者组，把4个消费者都放在一起，利用分区在组内成员间互斥的特性，就实现了单播（队列）模式。 2.3 故障容灾 如果只有一个消费者，出现故障后就比较麻烦了，但有了消费者组之后就方便多了。...消费组会对其成员进行管理，在有消费者加入或者退出后，消费者成员列表发生变化，消费组就会执行再平衡的操作。 例如一个消费者宕机后，之前分配给他的分区会重新分配给其他的消费者，实现消费者的故障容错。 ?
其中，消费者组是Kafka架构中的重要概念之一，本文将深入探讨Kafka消费者组的原理、应用场景以及最佳实践，帮助读者更好地理解和应用Kafka消费者组。...在Kafka的架构中，消费者组是一个核心概念，它为多个消费者提供了协同消费消息的能力，本文将深入探讨Kafka消费者组的原理、应用场景以及最佳实践。...Kafka消费者组的原理Kafka消费者组是一组逻辑上相关联的消费者实例，它们共同消费一个或多个主题（topics）中的消息。每个消费者都可以属于一个或多个消费者组。...Kafka消费者组的最佳实践合理设置消费者组的大小：消费者组的大小应该根据系统的负载和需求来进行设置，过大的消费者组会增加协调开销，而过小的消费者组可能无法充分利用系统资源。...本文介绍了Kafka消费者组的原理、应用场景和最佳实践，希望能够帮助读者更好地理解和应用Kafka消费者组。
日常运维 问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 1.查看日志文件 kafka-dump-log.sh 参数 描述 例子 --deep-iteration...这类应实现kafka.serializer。解码器特性。...Custom jar should be available in kafka/libs directory. (default: kafka.serializer....查询Log文件 sh bin/kafka-dump-log.sh --files kafka-logs-0/test2-0/00000000000000000300.log ?...---- 欢迎 Star和 共建由 滴滴开源的kafka的管理平台,非常优秀非常好用的一款kafka管理平台 满足所有开发运维日常需求 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka
日常运维 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 消费者组管理 kafka-consumer-groups.sh 1....查看消费者列表--list sh bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server xxxx:9090 --list ?...查看消费者组详情--describe DescribeGroupsRequest 查看消费组详情--group 或 --all-groups 查看指定消费组详情--group sh bin/kafka-consumer-groups.sh...查询消费者状态信息--state 所有消费组状态信息 sh bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --all-groups --state --bootstrap-server...删除消费者组--delete DeleteGroupsRequest 删除消费组–delete 删除指定消费组--group sh bin/kafka-consumer-groups.sh --delete
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。 ?...有两个消费组A和B都订阅了这个主题，消费组A中有4个消费者（C0、C1、C2和C3），消费组B中有2个消费者（C4和C5）。...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用
1、启动两个消费者，属于同一个消费者组test [root@node2 kafka-2.8.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --topic demo --bootstrap-server...node1:9092 --group test [root@node3 kafka-2.8.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --topic demo --bootstrap-server...node1:9092 --group test [root@node3 kafka-2.8.0]# bin/kafka-consumer-groups.sh -bootstrap-server node1...:9092 --list test [root@node3 kafka-2.8.0]# 2、生产者连续发送消息 [root@node1 kafka-2.8.0]# bin/kafka-console-producer.sh...4、小结 多个消费者可以组成一个消费者组 同组消费者共同消费消息，某一个topic的同一消息只能被同组的一个消费者消费
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。...有两个消费组A和B都订阅了这个主题，消费组A中有4个消费者（C0、C1、C2和C3），消费组B中有2个消费者（C4和C5）。...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用
Consumer分为如下两大类： 消费者组：consumer group 独立消费者：standalone consumer 这里我们先了解consumer group是由多个consumer instance...Consumer group（消费者组） Kafka官方一句话是：消费者使用一个消费组名（groupId）来标记自己，topic的每条消息都只会被发送到每个订阅它的的消费者组的一个消费实例上。...总结： 1、消费者组 可以 包含多个消费者实例，也可以包含一个消费者实例。 2、对于同一个group，每条消息只发送到一个group的实例下。 3、Topic消息可以被发送到多个group中。...组内多个consumer实例可以同时读取kafka消息，而一旦某个consumer挂了，group会立即崩溃，这时候负责的分区交给其他consumer负责，从而保证group可以正常工作。...消费者组重平衡 标题中特意强调了consumer group，如果是standalone consumer，则没有重平衡rebalance概念，所以只对consumer group奏效。
1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1： http://zookeeper.apache.org/releases.html#download...mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/ 下载地址2： https://pan.baidu.com/s/1dnBgHvySE9pVRZXJVmezyQ kafka...packages/55/4b/4828ec5ed766cca0c27de234688122494c5762965e70deeb88b84f5d8d98/pykafka-2.8.0.tar.gz 2．问题描述 使用python-kafka...类库实现kafka消费者时，发现程序有时候会自动停止消费，对一些参数进行配置后无果，换成pykafka类库实现，搞定 3．代码简单实现 #-*- encoding:utf-8 -*- __author_...KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092") # 获取主题 print(client.topics) topic = client.topics['MY_TOPIC1'] # 获取消费者
为了避免不必要的Rebalance和保持消费者组的稳定性和性能，应该合理规划和管理Topic和Partition的数量。 2.3. 会话超时 1....小结 会话超时是触发Kafka Rebalance的一个重要原因。...参数调整 Kafka消费者组的一些关键参数，如session.timeout.ms（会话超时时间）、heartbeat.interval.ms（心跳间隔）和max.poll.interval.ms（消费者拉取消息的最大间隔...合理配置会话超时和心跳间隔 调整session.timeout.ms：根据消费者实例的处理能力和网络状况，适当调整会话超时时间。...通过稳定消费者实例数量、合理配置会话超时和心跳间隔、优化消费者实例性能、使用Dispatcher模式等措施，可以有效减少不必要的Rebalance并提高Kafka消费者组的性能和稳定性。
/usr/bin/env python2.7 #_*_coding: utf-8 _*_ from kafka import KafkaProducer kafka_host = '192.168.1.200...' # kafka服务器地址 kafka_port = 9092 # kafka服务器的端口 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['{kafka_host...}:{kafka_port}'.format( kafka_host = kafka_host, kafka_port = kafka_port )]) #简单for循环10次，发送.../usr/bin/env python #_*_coding: utf-8 _*_ import json from kafka import * kafka_host = '192.168.1.200...}:{kafka_port}'.format(kafka_host=kafka_host, kafka_port=kafka_port)] ) for message in consumer:
实践环境 Python 3.6.2 confluent-kafka 2.2.0 confluent-kafka简介 Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python...，Apache Kafka®的一个python客户端，提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka 、Confluent Cloud和Confluent Platform兼容的高阶级生产者、消费者和...一个典型的Kafka消费者应用程序以循环消费为中心，该循环重复调用poll方法来逐条检索消费者在后台高效预取的记录。例中poll超时被硬编码为1秒。...此外，还将立即触发组再均衡(group rebalance)，以确保消费者拥有的任何分区都被重新分配给组中的另一个成员。如果未正确关闭，broker将仅在会话超时到期后才触发再均衡。.../python/current/overview.html#initialization https://docs.confluent.io/platform/current/clients/confluent-kafka-python
参考链接： https://pypi.org/project/kafka-python/#description https://kafka-python.readthedocs.io/en/master...参考API：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaProducer.html 注：生产者代码是线程安全的，支持多线程，而消费者则不然...消费者 #-*- encoding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' from kafka import KafkaConsumer from kafka import...client_id (str) – 客户端名称，默认值: ‘kafka-python-{version}’ group_id (str or None) – 消费组名称。...-{version}’ request_timeout_ms (int) – 客户端请求超时时间，单位毫秒。
如果消费者停止发送心跳的时间足够长，会话就会过期，群组协调器认为它已经死亡，就会触发一次再均衡。 分配分区的过程： 当消费者要加入群组时，它会向群组协调器发送一个JoinGroup请求。...-0.10 版本，Kafka 在服务端引入了组协调器(GroupCoordinator)，每个 Kafka Server 启动时都会创建一个 GroupCoordinator 实例，用于管理部分消费者组和该消费者组下的每个消费者的消费偏移量...当 leader 分配好消费者与分区的订阅关系后，会把结果发送给组协调器，组协调器再把结果返回给各个消费者 管理与之连接的消费者的消费偏移量的提交，将每个消费者的消费偏移量保存到kafka的内部主题中...DelayedJoin：延迟操作类，用于监视处理所有消费组成员与组协调器之间的心跳超时 GroupConfig：定义了组成员与组协调器之间session超时时间配置 3....如果消费者停止发送心跳的时间足够长，会话就会过期，组协调器认为它已经死亡，就会触发一次再均衡。 在 0.10 版本里，心跳任务由一个独立的心跳线程来执行，可以在轮询获取消息的空档发送心跳。
下面对四种listener进行作用及在kafka中的实现进行详细讲解。 1，IZkStateListener 主要作用是会话超时的监控，需要在处理函数里重新注册临时节点。...主要方法两个: handleStateChanged,zookeeper的链接状态改变的时候调用 handleNewSession,与zookeeper的会话超时，导致断开并新连接建立的时候会调用。...所属对象为每个消费者的对象：ZookeeperConsumerConnector会话超时需要重新注册的临时节点为consumer的zknode临时节点：consumerGroupDir + "/ids"...会话超时会导致Crontroller再选举。 C),ZkSessionExpireListener 是kafka.consumer.ZookeeperTopicEventWatcher内部类。...作用是，每次会话超时事件触发后都会重新将ZkTopicEventListener和"/brokers/topics"的目进行绑定。
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