broker，前一天晚上机房停电导致 leader 节点挂了），导致网关的反爬过滤器里面发送 kafka 消息的代码 kafkaTemplat.send 阻塞了 60s，当时在想这个 send 方法不是异步的吗...未正确运行，topic 未创建等情况。...有点像 TCP 1：发送消息，并会等待 leader 收到确认后，一定的可靠性 -1 或 all：发送消息，等待 leader 收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性 其他参数参考 http:...(() -> kafkaTemplate.send(topic, data)); } } /** * kafka异步操作相关配置 * @author chenhao * @version...异步发送在某些情况会阻塞主线程，使用时候慎重[6] HAVENT 原创 Spring Boot + Spring-Kafka 异步配置[7] 关于高并发下 kafka producer send 异步发送耗时问题的分析
如果没有指定分区 ，那么分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区，紧接着，这条记录被添加到一个记录批次里，这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。...有一个独立的线程负责把这些记录批次发送到相应的 broker 上。 服务器在收到这些消息时会返回一个响应。...如果消息成功写入 Kafka，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分区里的偏移量。如果写入失败，则会返回一个错误。...某些情况下，你可能有着自己的分区需求，这时候可以采用自定义分区器实现。...，不会等待任何来自服务器的响应； acks=1 ：只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应； acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应
5.消息队列 在一个事务正在进行的同时，发出消息给其他的业务，如果消息发送失败，或者消息的执行失败，则回滚消息，重复执行，反复执行失败后，记录失败信息，后期补充性的处理；在消息系统中开启事务，消息的事务是指...Kafka性能超过ActiveMQ等传统MQ工具，集群扩展性好；Kafka在传输过程中可能会出现消息重复的情况，不保证发送顺序,没有消息事务功能;一般使用kafka处理大数据日志。...事务不开启 只要执行send，就进入到队列中。 consumer 接收时的事务 事务开启，签收必须写Session.SESSION_TRANSACTED 收到消息后，消息并没有真正的被消费。...事务不开启，签收方式选择Session.CLIENT_ACKNOWLEDGE 需要客户端执行 message.acknowledge(),否则视为未提交状态，线程结束后，其他线程还可以接收到。...但是某些情况消息可能会被重复提交，使用这种模式的consumer要可以处理重复提交的问题。
在其他基于发布与订阅的消息系统中，生产者可能被称为发布者 或 写入者。一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。...生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上，而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。...KafkaProducer 可以被配置成自动重试，如果在多次重试后仍无法解决问题，应用程序会收到一个重试异常。另一类错误无法通过重试解决，比如“消息太大”异常。...public void send(String topic, String key, String val) { ProducerRecord producerRecord...不过在遇到消息发送失败时，我们需要抛出异常、记录错误日志，或者把消息写入“错误消息”文件以便日后分析。为了在异步发送消息的同时能够对异常情况进行处理，生产者提供了回调支持。
kafka 事务 kafka 的事务是从0.11 版本开始支持的，kafka 的事务是基于 Exactly Once 语义的，它能保证生产或消费消息在跨分区和会话的情况下要么全部成功要么全部失败 生产者事务...，该组件还会将事务状态持久化到kafka一个内部的 Topic 中。...它的默认值是 read_uncommitted（未提交读），意思是消费者可以消费未commit的消息。当参数设置为 read_committed，则消费者不能消费到未commit的消息。...，不确认就不算消费成功，监听器会再次收到这个消息。...对于某些业务场景这个功能还是很必要的，比如消费消息的同时导致写库异常，数据库回滚，那么消息也不应该被ack。
producer参数---Kafka从入门到精通（七） 一、消息分区机制 producer发送过程有个很重要的步骤，就是确定发送的消息在哪个topic分区中。...举个例子如何实现自定义的partitioner呢，假设我们有个类似审计功能，审计功能发送kafka的时候可以给他分配字符串“audit”，我们想让这类消息发到topic最后一个分区上，便于后续统一处理，...另一个问题则是消息会乱序，比如客户端依次发送两条消息到不同的分区： Producer.send(records1);和producer.send(records2)； 若此刻某些原因，网络出现瞬时抖动，...max.in.flight.request.per.connection=1：设置为1防止消息在topic下乱序，这个设置的效果限制了producer在单个broker上连续发送的未响应请求数量。...使用带回调的send，普通的send官方解释是fire and forget，只管把消息发出去，不管后续，如果发送失败，不会收到任何通知，这里肯定要带回调的send发送。
如果没有指定分区 ，那么分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区，紧接着，这条记录被添加到一个记录批次里，这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。...有一个独立的线程负责把这些记录批次发送到相应的 broker 上。服务器在收到这些消息时会返回一个响应。...如果消息成功写入 Kafka，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分区里的偏移量。如果写入失败，则会返回一个错误。...ProducerRecord("Topic", "k", "v"); try { producer.send(record).get; } catch (Exception e) {...考虑一种情况，如果retries为非零整数，同时max.in.flight.requests.per.connection为比1大的数如果某些场景要求消息是有序的，也即生产者在收到服务器响应之前可以发送多个消息
目前，这个方法还包含处理API异常和记录错误的逻辑。 总的来说，该方法实现了Kafka Producer发送消息的核心逻辑，包括获取元数据、计算分区、将消息添加到缓冲区、处理异常和记录错误等。...但是，在某些情况下，例如网络延迟较高或服务器繁忙等情况下，可能需要增加这个值，以便更充分地利用Kafka集群的容错性和可用性。...注意: max.in.flight.requests.per.connection是Kafka生产者配置中的一个参数，用于控制每个连接可以发送到服务器的未确认请求数量。...这个参数的默认值是5，这意味着在一个TCP连接上最多可以有5个未确认的请求。 通过增加这个参数的值，可以提高Kafka客户端的性能，因为它允许更多的请求同时被发送和处理。...---- 生产者 KafkaTemplate的send方法所支持参数列表如下: topic：Topic主题的的名称 partition：主题的分区编号，编号从0开始。
get()方法会等待Future对象，看send()方法是否成功； 异步发送：通过带有回调函数的send()方法发送消息，当producer收到Kafka broker的response会触发回调函数...另外更高版本的Kafka支持配置一个消费者多长时间不拉取消息但仍然保持存活，这个配置可以避免活锁（livelock）。活锁，是指应用没有故障但是由于某些原因不能进一步消费。 1.3....同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。...1.3.4 与消费者的交互 在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置 在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的...的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。
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。...此设置将限制生产者在单个请求中发送的记录批次的总数据量，以避免发送大量请求。这实际上也是最大未压缩记录批量大小的上限。...任何拦截器方法抛出的异常都会被捕获并忽略。 如果链中间的拦截器（通常会修改记录）抛出异常，则链中的下一个拦截器将使用前一个未抛出异常的拦截器返回的记录调用。 调用地方 ①....如果客户端将空记录传递给KafkaProducer.send(ProducerRecord)则元数据可能为空。 exception– 在处理此记录期间抛出的异常。 如果没有发生错误，则为空。...则会终止此次遍历,并记录当前遍历到的位置, 等下次再次发送的时候从上一次结束的位置进行遍历 (但是这里kafka用了一个全局变量记录当前遍历到的索引,不是每个Broker一个变量, 是一个小Bug) 一次
Kafka存储策略 1. kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。 2....每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。 4....发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时...发布消息时，kafka client先构造一条消息，将消息加入到消息集set中（kafka支持批量发布，可以往消息集合中添加多条消息，一次行发布），send消息时，client需指定消息所属的topic...订阅消息时，kafka client需指定topic以及partition num（每个partition对应一个逻辑日志流，如topic代表某个产品线，partition代表产品线的日志按天切分的结果
kafka.png kafka生产者会将消息封装成一个 ProducerRecord 向 kafka集群中的某个 topic 发送消息 发送的消息首先会经过序列化器进行序列化，以便在网络中传输 发送的消息需要经过分区器来决定该消息会分发到...如果此时第一个批次也写入成功，那么两个批次的顺序就反过来了。 一般来说，如果某些场景要求消息是有序的，那么消息是否写入成功也是很关键的，所以不建议把retries设为 0。...int numPartitions = partitions.size(); if (keyBytes == null) { //记录了 topic 写入消息的数量...上一次写入 partition 的序号，返回一个 +1 的序号，并记录。...说简单点，其实也就是记录了这个 topic 写入消息的数量，并告诉本条消息你是第几条。
kafka集群的请求 long pollTimeout = sendProducerData(currentTimeMs); // 真正执行网络IO的地方，会将上面的请求发送出去，同时处理收到的响应...7、调用 addToInflightBatches() 方法将步骤 6 中待发送的 ProducerBatch 发送记录到 inFlightBatches 集合中，这个集合中记录了已发送但是未响应的 ProducerBatch...(), send)); } 从这段代码中，看到了 AbstractRequest 到 Send 的转换，AbstractRequest 不仅是 ProduceRequest 的父类，而且还是 Kafka...topics.contains(topic) && retainTopic(topic, isInternal, nowMs)); else // 如果是完整更新，则直接创建MetadataCache对象来记录最新的元数据...另外我们知道，InFlightRequests 中记录已发送但是未响应，其中最后添加的就是 completedSends 集合对应的请求，如下图所示： 在 handleCompletedSends()
如果要想理解这个acks参数的含义，首先就得搞明白kafka的高可用架构原理。 每一个Topic都可以设置它包含了几个Partition，每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。...然后Kafka的Broker集群中，每台机器上都存储了一些Partition，也就是存放了Topic的一部分数据，这样就实现了Topic的数据分布式存储在一个Broker集群上。...image.png 如果在消息从发送到写入 Kafka 的过程中出现某些异常，导致 Kafka 并没有收到这条消息，那么生产者也无从得知，消息也就丢失了。 acks = 1 默认值即为 1。...而 在对侧，消费者需要用反序列化器(Deserializer)把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。...之间的连接)最多缓存的请求数，该参数默认值为 5，即每个连接最多只能缓存 5 个未响应的请求，超过该数值之后就不能再向这个连接发送更多的请求了，除非有缓存的请求收到了响应。
，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。 ...，将消息随机的存储到不同的分区中 1.3.4 与消费者的交互 在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置 在kafka的设计中，可以有多个不同的group...来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不项目，不互相干扰。 ...消费者程序来监听名为“topic-test”的Topic，每当有生产者向kafka服务器发送消息，我们的消费者就能收到发送的消息。...，当名为”topic-test”的topic接收到消息之后，我们的这个listen方法就会调用。
创建消费者时，要指定消费者接受的消息的topic，该消费者只会接受该topic的消息。 topic： 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。.../send?...msg){ kafkaTemplate.send("test_topic", msg); //使用kafka模板发送信息 return "success"; } } TestConsumer.java...，IDEA上的程序也能收到。...msg=web world31231，不仅IDEA上的消费者能收到，在终端(服务器)上运行的测试消费者也能收到：（其中8080是tomcat服务器的端口，springboot默认下带的是tomcat）
send 方法的时间）如果 topic 的 message.timestamp.type 配置为 "LogAppendTime"，则无论用户是否指定了 timestamp，都使用消息在 broker...，例如 producer buffer 满、拉取 metadata 超时等异步调用超时，例如 producer 被限流导致没有发送、broker 超时未响应等2.3 Producer#send异步地发送一条消息...，其中包含 Kafka Cluster 的所有元数据，例如 broker 地址、topic 中的 partition 的分布状态、leader 与 follower 信息。...在未收到响应前，producer 向每个 broker 发送的 batch 的最大数量。...从发送请求到收到响应的最长时间。
Topics and Logs（主题和日志） 一个topic是一个分类，或者说是记录被发布的时候的一个名字（画外音：可以理解为记录要被发到哪儿去）。...在Kafka中，topic总是有多个订阅者，因此，一个topic可能有0个，1个或多个订阅该数据的消费者。 对于每个主题，Kafka集群维护一个分区日志，如下图所示： ?...生产者发布数据到它们选择的主题中。生产者负责选择将记录投递到哪个主题的哪个分区中。要做这件事情，可以简单地用循环方式以到达负载均衡，或者根据一些语义分区函数（比如：基于记录中的某些key） 5....offset TIME ：当对poll()返回的所有记录进行处理完以后，只要距离上一次提交已经过了ackTime时间后就提交 COUNT ：当poll()返回的所有记录都被处理时，只要从上次提交以来收到了...") 18 public String send(String topic, String key, String value) { 19 kafkaTemplate.send(topic, key,
--kafka topic--> <Logger name="cc.kevinlu.springbootkafka.controller.MessageController...<em>的</em>创建需要在命令行进行创建，以便指定分区个数以及备份个数 * PS：<em>kafka</em>-node<em>的</em>创建<em>topic</em>不行，不能创建分区 * 产生消息,如果不指定partition * 则根据 partitionerType...若同一个应用中需要通过日志输出到<em>kafka</em><em>的</em>多个<em>topic</em>中，可以使用log4j<em>的</em>Marker标记来区分，配置如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?...return "success"; } 前端+后端组合 后端提供API供前端传递轨迹，后端接收到请求之后将消息同步到kafka中。
发布订阅消息系统：发布者发送到topic的消息，只有订阅了topic的订阅者才会收到消息。...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。...由于 Kafka 是高可用的，因此大部分情况下消息都会写入，但在异常情况下会丢消息 同步发送：调用 send() 方法返回一个 Future 对象，我们可以使用它的 get() 方法来判断消息发送成功与否...异步发送：调用 send() 时提供一个回调方法，当接收到 broker 结果后回调此方法 public class MyProducer { private static KafkaProducer...producer.send(record).get(); System.out.println(result.topic());//imooc-kafka-study
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