Kafka在崩溃后重启后如何识别组中的消费者_Kafka消费者在重启后需要一个新的应用程序id配置_如何通过Bash在Linux中设置重启后不变的时间？ - 腾讯云开发者社区

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在Android开发中如何使用OpenSL ES库播放解码后的pcm音频文件？

支持pcm数据的采集和播放支持播放的音频数据来源广泛，res、assets、sdcard、在线网络音频以及代码中定义的音频二进制数据　　和Android提供的AudioRecord和AudioTrack...相比，OpenSL ES提供了更高的性能，更快的速度。...如果希望减少拷贝，开发更加高效的Android音频应用，则建议使用Android NDK提供的OpenSL ES API接口，它支持在native层直接处理音频数据。...List libraries link to the target library android log OpenSLES ) 　　在java...absolutePath+File.separator+"input.pcm" playPcmBySL(pcmPath) 　　需要注意的是，pcm文件可以通过使用ffmpeg解码mp3文件得到，但是在解码的时候需要注意的是

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一文理解Kafka重复消费的原因和解决方案

如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。在解释Kafka重复消费出现原因之前，列举一下Kafka中与消费者有关的几个重要配置参数。...重复消费的原因原因1：消费者宕机、重启或者被强行kill进程，导致消费者消费的offset没有提交。...原因2：设置enable.auto.commit为true，如果在关闭消费者进程之前，取消了消费者的订阅，则有可能部分offset没提交，下次重启会重复消费。...比如，通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了Kafka的session timeout.ms时间，那么就会触发reblance重平衡，此时可能存在消费者offset没提交，会导致重平衡后重复消费。...在消费端，可以保存最近的max.poll.records条消息id到redis或mysql表中，这样在消费消息时先通过查询去重后，再进行消息的处理。保证消费者逻辑幂等。

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【Kafka专栏 01】Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题？

Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题 01 引言 Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配...成员崩溃离组在某些情况下，消费者实例可能会因为网络问题、进程崩溃或其他原因而无法与Kafka集群保持心跳连接。...移除崩溃的消费者实例后，协调者会触发一次Rebalance。 4....分区再分配策略在Rebalance过程中，Kafka会根据一定的分区再分配策略来决定如何将Partition分配给消费者实例。...使用容器编排工具：如果使用Kubernetes等容器编排工具，可以配置适当的健康检查和自动恢复策略，以确保消费者实例在崩溃时能够自动重启，而不是完全终止。 2.

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一文读懂消息队列的一些设计

这样在发送消息时就可以规避将消息发送到宕机的broker上，也避免因为网络等原因消息处理失败。那么针对于以上两种情况，消息队列如何保证高可用方案的呢？...kafka的broker集群中，每台机器存储一些partition，存放一部分topic数据，这就实现了topic数据分布在一个broker集群上。...kafka默认的规则中，每个分区只能被同一个消费组里面的一个消费者消费。...在消费者机器重启过程中，存在partition和消费者重新建立联系的情况，比如最开始有4个消费者，由于并行重启消费者，可能存在一段时间消费者数量变为2个，当重启完成后消费者数量有变成了4个。...消息消费 kafka消费者有自己消费偏移量，这个偏移量是从kafka中读取的量，和kafka提交的偏移量不一样。

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Flink如何管理Kafka的消费偏移量

在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。...Flink 中的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator)并且集成了 Flink 的检查点机制，它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。...下面我们将一步步的介绍 Flink 如何对 Kafka 消费偏移量做检查点的。在本文的例子中，数据存储在 Flink 的 JobMaster 中。...故障恢复在发生故障时（例如，某个 worker 崩溃），所有的算子任务都会被重启，而他们的状态会被重置到最近一次成功的 checkpoint。如下图所示： ?...当作业重启后，我们可以期待正常的系统操作，就好像之前没有发生故障一样。

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实时数据仓库必备技术：Kafka知识梳理

如何保证消息队列的高可用? •回答自己熟悉的消息队列, 如Kafka. Kafka是一个分布式的消息队列, 一个topic有多个partition, 每个partition分布在不同的节点上....分区重平衡 消费者重启或宕机这两个原因都会导致消费者在消费消息后没有提交offset. (2) 解决办法这个问题只能通过业务手段来解决, 比如我们在消费前先查询数据库, 判断是否已消费(status...= 1), 或消费后在Redis中做个记录, 下次消费前先从Redis中判断是否已消费....消费者还没消费就提交了offset, 然后消费者重启或宕机, 分区重平衡. (2) 解决办法配置partition副本机制....Kafka为什么速度那么快? 我们都知道Kafka的核心特性之一就是高吞吐率, 但Kafka的数据是存储在磁盘上的, 一般认为在磁盘上读写数据性能很低, 那Kafka是如何做到高吞吐率的呢?

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【夏之以寒-kafka专栏 03】 Kafka数据流：如何构建端到端的高可靠性数据传递

05 消费者偏移量管理在Kafka中，消费者偏移量（Offset）是标识消费者已消费消息位置的重要标识。...如果消费者在处理消息时崩溃或重启，Kafka可以根据消费者之前提交的偏移量，让消费者从上次消费的位置继续消费，而不是重新消费已经处理过的消息。这种机制避免了消息的重复消费，确保了消息处理的唯一性。...5.3 灵活的偏移量控制 Kafka的消费者偏移量管理允许消费者根据实际需求灵活地控制偏移量的提交。消费者可以选择在消息处理完成后立即提交偏移量，也可以选择延迟提交以确保消息的可靠处理。...这种持久化存储确保了即使消费者崩溃或重启，也能从Broker上恢复消费者的偏移量，从而继续从上次消费的位置开始消费。这种机制大大提高了消息的可靠性，并确保了消费者能够持续、稳定地消费消息。...此外，Kafka还提供了数据恢复机制，可以在节点重启后自动从磁盘上恢复数据，从而避免了数据丢失的风险。 6.2 消息写入有序性 Kafka的持久化存储机制保证了消息的顺序性。

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图解：Kafka 水印备份机制

那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗？Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错？...以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的？带着这几个问题，我们接着往下看，一起揭开 Kafka 水印备份的神秘面纱。...水印相关概念在讲解水印备份之前，我们必须要先搞清楚几个关键的术语以及它们的含义，下面我用一张图来示意 Kafka 分区副本的位移信息：如上图所示，绿色部分表示已完全备份的消息，对消费者可见，紫色部分表示未完全备份的消息...基于 leader epoch 的工作机制，我们接下来看看它是如何解决水印备份缺陷的：（1）解决数据丢失：如上图所示，A 重启之后，发送 LeaderEpochRequest 请求给 B，由于 B...本书从Kafka的基础概念切入，循序渐进地转入对其内部原理的剖析。书中主要阐述了Kafka中生产者客户端、消费者客户端、主题与分区、日志存储、原理解析、监控管理、应用扩展及流式计算等内容。

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【Kafka专栏 04】Kafka如何处理消费者故障与活锁问题：故障？来，唠唠嗑！

此外，磁盘损坏也是一个常见的永久性故障原因，特别是当Kafka的数据或日志文件存储在损坏的磁盘上时。最后，消费者进程本身可能由于某种原因（如内存泄漏、程序错误等）崩溃，且无法自动重启或恢复。...具体来说，如果Kafka集群在一段时间内（这个时间由session.timeout.ms参数配置）没有收到消费者的心跳请求，那么Kafka集群会认为该消费者已经“死亡”，即该消费者与集群的连接已经断开或者消费者进程已经崩溃并将其从消费者组中移除...自动重平衡当消费者组中的消费者数量发生变化时（如消费者加入、离开或崩溃），Kafka会触发自动重平衡。在重平衡过程中，Kafka会将分区重新分配给存活的消费者，以确保所有分区都有消费者进行消费。...偏移量提交 消费者在处理完消息后，需要将偏移量提交给Kafka。这样，即使消费者崩溃，Kafka也能从上次提交的偏移量开始继续消费，而不会重复处理已经消费过的消息。...如果消费者在处理消息时遇到临时性故障（如网络波动），它可以在故障恢复后重新连接Kafka集群，并从上次提交的偏移量开始继续消费。 2. 永久性故障对于永久性故障，消费者无法自行恢复。

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简单理解 Kafka 的消息可靠性策略

申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？遇到各种故障时，我的消息会不会丢？ 消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？...这些问题都很正常，在开始接触和使用时总会有这样或那样的问题。一般情况下，不做了解，使用各种默认的推荐值，也是可以 work 的。但是我们要优雅的提升自己的姿(知)势(识)。...Kafka 从拓扑上分有如下角色： Consumer: 消费者，一般以 API 形式存在于各个业务 svr 中 Producer: 生产者，一般以 API 形式存在于各个业务 svr 中 Kafka broker...异步发送时的消息可靠性保证回到文章开头提到的几个问题，在使用 kafka 消息队列做异步发送时，如何保证消息的可靠性？如何回答开头的几个问题？这里要分为 3 个部分讲解可靠性保证。...Leader 写入成功，消费者什么时候能读到这条消息？ Leader 写入成功后，leader 重启，重启后消息状态还正常嘛？ Leader 重启，如何选举新的 leader？

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知名游戏工程师分享：简单理解 Kafka 的消息可靠性策略

申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？遇到各种故障时，我的消息会不会丢？消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？　　...这些问题都很正常，在开始接触和使用时总会有这样或那样的问题。一般情况下，不做了解，使用各种默认的推荐值，也是可以 work 的。但是我们要优雅的提升自己的姿(知)势(识)。...Kafka 从拓扑上分有如下角色：　　Consumer: 消费者，一般以 API 形式存在于各个业务 svr 中Producer: 生产者，一般以 API 形式存在于各个业务 svr 中Kafka broker...回到文章开头提到的几个问题，在使用 kafka 消息队列做异步发送时，如何保证消息的可靠性？如何回答开头的几个问题？这里要分为 3 个部分讲解可靠性保证。　　...Leader 写入成功，消费者什么时候能读到这条消息？Leader 写入成功后，leader 重启，重启后消息状态还正常嘛？Leader 重启，如何选举新的 leader？

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图解：Kafka 水印备份机制

，当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后，其中一个 follower 副本就会成为该分区下新的 leader 副本，那么问题来了，在选为新的 leader 副本时，会导致消息丢失或者离散吗...Kafka 是如何解决 leader 副本变更时消息不会出错？以及 leader 与 follower 副本之间的数据同步是如何进行的？...如上图所示，绿色部分表示已完全备份的消息，对消费者可见，紫色部分表示未完全备份的消息，对消费者不可见。...副本，在 A 进行第二段 fetch 请求，并接收到响应之后，此时 B 已经将 HW 更新为 2，如果这是 A 还没处理完响应就崩溃了，即 follower 没有及时更新 HW 值，A 重启时，会自动将...当 B 重启后，会从向 A 发送 fetch 请求，收到 fetch 响应后，拿到 HW 值，并更新本地 HW 值，此时 HW 被调整为 1（之前是 2），这时 B 会做日志截断，因此，offsets

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06 Confluent_Kafka权威指南第六章：数据传输的可靠性

Replication 复制 kafka的复制机制，为每个分区都提供了多个副本，这是kafka所有可靠性保证的核心。在多个副本中写入消息是kafka在崩溃时提供消息可靠性保证的方法。...对于正在使用的每个分区，消费者存储的是其当前位置，因此它们或者其他的消费者知道在重启后如何继续。消费者丢失消息的主要方式是已读单尚未完全处理的消息的提交的offset。...请记住，在消息呗处理后始终提交offset是至关重要的。对于已读但是未呗处理的消息提交offset可能会导致消费者丢失消息。第四章中说明了如何做到这一点。...生产者和消费者多长时间才能恢复正常工作？控制器选择，重启控制器后，系统需要多少时间才能恢复？滚动重启，我们可以之歌重启broker而不丢失任何消息吗？...无论你如何验证你的程序，我们建议在各种失败条件下运行测试：客户端失去对服务端的连接（模拟网络故障） leader选举滚动重启broker 滚动重启消费者 滚动重启生产者对于每个测试场景，你都将看到预期的行为

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如果面试官再问你消息队列，就把这篇甩给他！

Kafka 高可用架构 ? broker进程就是kafka在每台机器上启动的自己的一个进程。每台机器+机器上的broker进程，就可以认为是 kafka集群中的一个节点。...，消费者会去提交 offset，就是告诉 kafka已经消费到 offset=153这条数据了；zk里面就记录了消费者当前消费到了 offset =几的那条消息；假如此时消费者系统被重启，重启之后，消费者会找...更多面试题：面试题内容聚合重复消息原因：（主要发生在消费者重启后） 消费者不是说消费完一条数据就立马提交 offset的，而是定时定期提交一次 offset。...例子：消费者消费到数据后写到一个内存 queue里缓存下，消息自动提交 offset，重启了系统，结果会导致内存 queue 里还没来得及处理的数据丢失。...RabbitMQ 如何保证消息顺序性需要保证顺序的数据放到同一个queue里 ? Kafka 消息顺序错乱 ? 写入一个 partition中的数据一定是有顺序的。

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【年后跳槽必看篇-非广告】Kafka核心知识点-第二章

另外，消费者如何保证不重复消费消息的关键在于消费者做控制，因为MQ有可能无法保证不重复发送消息，所以在消费者端也应该控制：即使MQ重复发送了消息，消费者拿到消息之后，也要判断是否已经消费过该条消息。...（原理和上面那条差不多）如果拿到的数据直接放到Redis的set中的话，那就不用考虑了，因为其Set本身就是去重的 ★同时，在Kafka中每个消费者都必须加入至少一个消费者组（Consumer Group...消费者的offset已经提交，但是消息还在处理中（没有处理完），这个时候程序挂了，导致数据没有被成功处理，再重启的时候会从上次提交的offset处处理，导致上次没有被成功处理的消息丢失了。...但是，如果Producer在发送消息之后，Kafka的集群发生故障或崩溃，而消息尚未被完全写入Kafka的日志中，那么这些消息可能会丢失。虽然后续可能会有重试，但是如果重试也失败了呢？...Broker（集群） Kafka使用日志来做消息的持久化，日志文件是存储在磁盘上的，但是如果Broker在消息尚未完全写入日志之前就崩溃，那么消息就有可能丢失了。

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高吞吐量消息系统—kafka

kafka数据能重复消费，队列中的数据消费后，每个消费者通过offset控制自己的消费，多个消费者可以同时消费同一个队列。队列的数据什么时候清理是由broker保存时间配置决定。...offset信息之前版本的kafka是存储在zookeeper，由于频繁读写offset触发zookeeper性能瓶颈，所以较新版本的kafka将这些信息维护在kafka内部的topic中。...kafka也会为每个消费者/消费者组保存offset，记录这个消费者/消费者组上一次的消费位置，以便于消费者/消费者组重启后接着消费，消费者/消费者组也可以指定offset进行消费。...kafka是如何知道消费者已经异常/退出从而发起rebalance？有两种机制发现： 1.物理链路异常。...消费者进程重启后读取kafka存储的offset，那么之前崩溃没有处理的数据将会漏掉，无法感知消费。

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Kafka 重平衡全流程解析

Rebalance是启动一个消费者组必经的过程，当然这不是最主要的，最主要的是，在消费的过程中，在某些情况下会导致这个过程再次发生，带来的后果就是整个集群暂时性的瘫痪，严重影响到Kafka...在 Kafka 0.10.1.0 版本之前，发送心跳请求是在消费者主线程完成的，也就是你写代码调用KafkaConsumer.poll方法的那个线程。...当所有成员都退出组后，消费者组状态变更为Empty。 Kafka定期自动删除过期位移的条件就是，组要处于Empty状态。...因此，如果你的消费者组停掉了很长时间（超过7天），那么Kafka很可能就把该组的位移数据删除了。 消费者端重平衡流程在消费者端，重平衡分为两个步骤：加入组。...在该请求中，每个成员都要将自己订阅的主题上报，这样协调者就能收集到所有成员的订阅信息。

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线上Kafka突发rebalance异常，如何快速解决？

当所有成员都退出组后，消费者组状态变更为 Empty。Kafka 定期自动删除过期位移的条件就是，组要处于 Empty 状态。...文章首发于【陈树义的博客】，点击跳转到原文《线上Kafka突发rebalance异常，如何快速解决？》 rebalance的流程重平衡的完整流程需要消费者端和协调者组件共同参与才能完成。...在该请求中，每个成员都要将自己订阅的主题上报，这样协调者就能收集到所有成员的订阅信息。一旦收集了全部成员的 JoinGroup 请求后，协调者会从这些成员中选择一个担任这个消费者组的领导者。...协调者收到 LeaveGroup 请求后，依然会以心跳响应的方式通知其他成员，因此我就不再赘述了，还是直接用一张图来说明。 ? 组成员崩溃崩溃离组是指消费者实例出现严重故障，突然宕机导致的离组。...因为在 kafka 消费者的实现中，其是单线程去消费消息和执行心跳的，如果线程卡在处理消息，那么这时候即使到时间要心跳了，还是没有线程可以去执行心跳操作。

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Fabric区块链kafka共识入门原

Kafa是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点，使用zookeeper进行同步管理。...每个分区被分贝给单一的消费者进程，因此同样的消息不会被多次读取。崩溃容错机制是通过在多个Kafka代理之间复制分区来实现的。因此如果一个代理由于软件或硬件故障挂掉，数据也不会丢失。...中的Kafka 要理解在超级账本Hyperledger Fabric中的Kafka是如何工作的，首先需要理解几个重要的术语： Chain - 指的是一组客户端（通道/channel）可以访问的日志 Channel...kafka代理处理后，分发给请求节点注意，虽然在Hyperledger Fabric中Kafka被称为共识（Consensus），但是其核心是交易排序服务以及额外的崩溃容错能力。...总而言之，在Hyperledger Farbic中，Kafka共识模块是可以用于生产环境的，它可以支持崩溃容错，但无法对抗恶意攻击。

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在Linux中宝塔面板的定时任务启动后如何结束

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