Kafka 中消息是以 Topic 进⾏分类的，⽣产者⽣产消息，消费者消费消息，⾯向的都是同⼀个Topic。...1.2 存储机制 由于⽣产者⽣产的消息会不断追加到 log ⽂件末尾，为防⽌ log ⽂件过⼤导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分⽚和索引机制。...1.4 生产者 Producer⽣产者，是数据的⼊⼝。Producer在写⼊数据的时候永远的找leader，不会直接将数据写⼊follower。下图很好地阐释了生产者的工作流程。...因为消费者从 Broker 主动拉取数据，需要维护⼀个⻓轮询，针对这⼀点， Kafka 的消费者在消费数据时会传⼊⼀个时⻓参数 timeout。...不同组间的消费者是相互独立的，相同组内的消费者才会协作，这就必然会涉及到Partition的分配问题，即确定哪个Partition由哪个Consumer来消费。
我在之前《Kafka源码阅读的一些小提示》写了一些关于Kafka源码阅读的注意事项。 本文会从一个小白的角度讲Kafka学习的整体方法，包括背景、核心概念、核心原理、源码阅读、实际应用等。...消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。...acks=all：只有当所有参与复制的节点都收到消息，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。延迟高。...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。 同样的，消费者端也有很多非常重要的参数，你可以在ConsumerConfig这个类中找到，这里就不一一列举了。...Kafka作为大数据领域最成熟、最完善的框架之一，仍然在高速迭代和演进中，是每个大数据开发者都必须掌握的框架。
⽀持在线⽔平扩展 Kafka消息传递模式：发布-订阅模式（不支持点对点模式） Kafka消息推拉模式：Kafka只有消息的拉取，没有推送，可以通过轮询实现消息的推送 Kafka在⼀个或多个可以跨越多个数据中...主题可⽐是数据库的表或者⽂件系统⾥的⽂件夹 主题可以被分为若⼲分区，⼀个主题通过分区分布于Kafka集群中，提供了横向扩展的能⼒ 生产者和消费者 生产者： ⽣产者创建消息。...⼀个消息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 直接指定消息的分区 根据消息的key散列取模得出分区 轮询指定分区 消费者： 消费者消费消息。...在实际⽣产环境中，尽量避免这种情况的发⽣，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡 Broker 是集群的组成部分。...Kafka 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但是可以保证消息在单个分区中的顺序。 Kafka 通过分区实现数据冗余和伸缩性。 在需要严格保证消息顺序的情况下，需要将分区设置为 1 。
之前的文章你可以参考： 《我们在学习Flink的时候，到底在学习什么》 《我们在学习Spark的时候，到底在学习什么》 我在之前《Kafka源码阅读的一些小提示》写了一些关于Kafka源码阅读的注意事项...消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。...acks=all：只有当所有参与复制的节点都收到消息，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。延迟高。...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。 同样的，消费者端也有很多非常重要的参数，你可以在ConsumerConfig这个类中找到，这里就不一一列举了。...Kafka作为大数据领域最成熟、最完善的框架之一，仍然在高速迭代和演进中，是每个大数据开发者都必须掌握的框架。
如上图，主题 T 有 4 个分区，群组中只有一个消费者，则该消费者将收到主题 T1 全部 4 个分区的消息。...poll 方法不仅仅只是获取数据，在新消费者第一次调用时，它会负责查找群组，加入群组，接受分配的分区。如果发生了再均衡，整个过程也是在轮询期间进行的。...分配完毕后，群主把分配情况发送给 群组协调器 ，协调器再把这些信息发送给所有的消费者，每个消费者只能看到自己的分配信息， 只有群主知道群组里所有消费者的分配信息。...如果没有足够的数据返回，请求会等待，直到足够的数据才会返回。缺省为 1 个字节。多消费者下，可以设大这个值，以降低 broker 的工作负载。...知乎 kafka简介-CSDN博客 Kafka 架构及基本原理简析 kafka是什么 再过半小时，你就能明白kafka的工作原理了（推荐阅读） Kafka 设计与原理详解 Kafka【入门】就这一篇！
1.4 事务的使用场景 在⼀个原⼦操作中，根据包含的操作类型，可以分为三种情况，前两种情况是事务引⼊的场景，最后⼀种没⽤： 只有Producer⽣产消息； 消费消息和⽣产消息并存，这个是事务场景中最常⽤...情况如下： 只有Producer⽣产消息，这种场景需要事务的介⼊； 消费消息和⽣产消息并存，⽐如Consumer&Producer模式，这种场景是⼀般Kafka项⽬中⽐较常⻅的模式，需要事务介⼊； 只有...缺点：引⼊Controller增加了复杂度，且需要考虑Controller的Failover 如何处理Replica的恢复： 只有当ISR列表中所有列表都确认接收数据后，该消息才会被commit。...注意A并不能⻢上在isr列表中存在，因为它落后了很多，只有当它接受了⼀些数据，⽐如m2 m4 m5,它不落后太多的时候，才会回到ISR列表中。 思考：m3怎么办呢？...假设⽣产者min.insync.replicas为1，那么当⽣产者发送两条消息给A后，A写⼊Log，此时Kafka会通知⽣产者这两条消息写⼊成功。
框架创建后可反复使用，这样开发人员即可以在一定的结构上来编写应用，而无需从头开始手动创建。...在我们不使用Kafka的情况下，我们也能通过Java自带的API：BlockingQueue解决阻塞队列、实现消息系统或解决类似的问题、 !...使用的冷知识 现象：在windows的命令行里启动kafka之后，当关闭命令行窗口时，就会强制关闭kafka。...其他：将来在Linux上部署kafka之后，采用后台运行的方式，就会避免这样的问题 那么什么是阻塞队列呢 ？...阻塞队列—BlockingQueue（Java自带的API） 生产者&消费者 生产者和消费者问题是线程模型中的经典问题：生产者和消费者在同一时间段内共用同一个存储空间，如下图所示，生产者向空间里存放数据
二、配置“PublishKafka_1_0”处理器“PublishKafka_1_0”处理器作用是使用Kafka 1.0生产者API将FlowFile的内容作为消息发送给Apache Kafka。...对应Kafka的'acks'属性。可以配置的项如下：Best Effort （尽力交付，相当于ack=0）:在向Kafka节点写出消息后，FlowFile将被路由到成功，而不需要等待响应。...如果发送数据到Kafka有问题，并且这个属性设置为false，那么已经发送到Kafka的消息将继续发送，并被传递给消费者。...Best Effort （尽力交付，相当于ack=0）: 在向Kafka节点写出消息后，FlowFile将被路由到成功，而不需要等待响应。这提供了最好的性能，但可能会导致数据丢失。...如果发送数据到Kafka有问题，并且这个属性设置为false，那么已经发送到Kafka的消息将继续发送，并被传递给消费者。
消费者使用offset来描述其在每个日志中的位置。 这些分区分区在集群的各个服务器上。 需要注意kafka与很多消息系统不一样，它的日志总是持久化，当接收到消息后，会立即写到文件系统。...保存这个offset的目的是为了消费者崩溃后，其他消费者能从保存的位置继续消费消息。 kafka简单介绍到此为止，系统这一切都有意义。...Stored Data 许多消息系统一个隐藏的危险是，只有在他们保存的数据在内存中才会工作的很好。当数据备份不能被消费时（数据就需要存储到磁盘上），吞吐量会下降几个等级，甚至更多。...这就意味着只有在消费者速度能跟上生产者，并且队列是空的情况下系统才会运行良好。一旦消费者落后，没有消费的消息需要备份，备份可能会使数据持久化到磁盘上，这就会引起性能大幅下降。...这是为了确保消费者看到的任何消息在leader切换后始终存在（如果当前leader发生异常需要重新选举新的leader的话）。
保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。...只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“committed”，只有committed的消息才会发送给consumer，这样就不用担心一旦leader down掉了消息会丢失。...后，会丢失数据 acks=1 消费者只等到leader写入磁盘完成，不管follower副本是否同步完成，就返回ack 问题：leader写入磁盘完成后挂掉了，ISR中的follower还没有来得及同步...从ISR中的follower新选举leader后，会丢失数据。 acks=-1或者all：消费者投递消息后，等待leader和ISR中所有的follower副本同步完成，leader才返回ack。...重平衡Rebalance 消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。
支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据，而且消费者之间不会相互影响。如果消费者群主，可以保证整个群组对每个给定的消息只处理一次 3....消息：kafka的数据单元【相当于表的一条记录】。...偏移量：消息最后读取的地方 消费者群组：一个或者多个消费者共同读取一个主题，它保证一个分区只被一个消费者使用 消费者对分区的所有权：消费者与分区之间的映射关系 broker:一个独立的kafka...acks=all时是否有足够多的同步副本保证消息被安全写入？。...只有当所有的同步副本数据完成后，数据才会发送给消费者，否则返回空 元数据请求：客户端获取首领副本的方式。
1、为什么会用到kafka（消息队列的作用） 1) 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓冲的作用，把消息暂存在kafka...压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力 Producer压缩之后，在Consumer需进行解压，虽然增加了CPU的工作，但在对大数据处理上，瓶颈在网络上而不是CPU，所以这个成本很值得 深入阅读...深入阅读：Apache Kafka中Follower如何与Leader同步数据 7、Zookeeper 在 Kafka 中的作用（早期） zookeeper 是一个分布式的协调组件，早期版本的kafka...这种配置下，只有leader写入数据到pagecache是不会返回ack的，还需要所有的ISR返回“成功”才会触发ack。如果此时断电，producer可以知道消息没有被发送成功，将会重新发送。...某一时刻，在主节点和从节点中 A 数据的值都为 X， 之后将主节点中 A 的值修改为 Y，那么在这个变更通知到从节点之前，应用读取从节点中的 A 数据的值并不为最新的 Y，由此便产生了数据不一致的问题。
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...消费者 到目前为止，我们已经生成了消息，我们使用 Kafka 消费者读取这些消息。 消费者以有序的方式从分区中读取消息。 因此，如果将 1、2、3、4 插入到主题中，消费者将以相同的顺序阅读它。...因此，万一消费者节点出现故障，它可以返回并从上次读取的位置恢复。 此外，如果在任何时间点消费者需要回到过去并阅读旧消息，它可以通过重置偏移位置来实现。...一个分区不能被同一消费者组中的多个消费者读取。 这仅由消费者组启用，组中只有一个消费者可以从单个分区读取数据。 所以你的生产者产生了 6 条消息。...所有这些都是在 Zookeeper或者KRaft（3.3.1生产可用） 的帮助下由控制器 Broker 完成的。
一、消息的发送和接收 ⽣产者主要的对象有：KafkaProducer，ProducerRecord。...如果⽣产者需要连接的是Kafka集群，则这⾥配置集群中⼏个broker的地址，⽽不是全部，当⽣产者连接上此处指定的broker之后，在通过该连接发现集群中的其他节点。...key.serializer 要发送信息的key数据的序列化类。设置的时候可以写类名，也可以使⽤该类的Class对象。 value.serializer 要发送消息的alue数据的序列化类。...我们后⾯的内容会介绍到。 消费者⽣产消息后，需要broker端的确认，可以同步确认，也可以异步确认。 同步确认效率低，异步确认效率⾼，但是需要设置回调对象。...consumer的消费组id spring.kafka.consumer.group-id=spring-kafka-02-consumer # 是否⾃动提交消费者偏移量 spring.kafka.consumer.enable-auto-commit
当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话...broker 在收到消费者的数据请求时，如果可用的数据量小于 fetch.min.bytes 指定的大小，那么它会等到有足够的可用数据时才把它返回给消费者。...fetch.max.wait.ms 我们通过上面的 fetch.min.bytes 告诉 Kafka，等到有足够的数据时才会把它返回给消费者。...如果没有足够的数据流入 kafka 的话，消费者获取的最小数据量要求就得不到满足，最终导致 500 毫秒的延迟。如果要降低潜在的延迟，就可以把参数值设置的小一些。...如果 fetch.max.wait.ms 被设置为 100 毫秒的延迟，而 fetch.min.bytes 的值设置为 1MB，那么 Kafka 在收到消费者请求后，要么返回 1MB 的数据，要么在 100
在数据可靠性、稳定性和功能性等方面都可以满足绝大多数场景的需求。Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域，几乎所有的相关开源软件系统都会优先支持 Kafka。...• 消费阶段 客户端从 Broker 拉取消息后，执行用户的消费业务逻辑，成功后，才会给 Broker 发送消费确认响应。 2、消费过程中如何处理重复消息？ 幂等性。...如果 Consumer 的实例数量超过分区数量，这样的扩容实际上是没有效果的。因为对于消费者来说，在每个分区上实际上只能支持单线程消费。 4、系统发生了消息积压，该如何处理？ 快速定位消息积压的原因。...如果短时间内没有足够的服务器进行扩容，考虑将系统降级，关闭一些不重要的业务，减少发送数据量。 5、如何保证消息的严格顺序？...topic 层面是无法保证严格顺序的，只有在队列上才能保证消息的严格顺序。
消费者组写入组信息 事务管理器写入事务信息（包括事务标记、事务元数据等） appendRecords方法将给定的一组分区的消息写入对应Leader副本，并根据PRODUCE请求中acks的设置，有选择地等待其他副本写入完成...无论： Java消费者API Follower副本 拉取消息的主途径都是向Broker发FETCH请求，Broker端接收到该请求后，调用fetchMessages从底层的Leader副本取出消息。...fetchMessages也可能会延时处理FETCH请求，因Broker端必须要累积足够多数据后，才会返回Response给请求发送方。...我们按自上而下阅读了副本管理器、日志对象等单个组件的代码，了解了各自的独立功能。 现在开始慢慢地把它们融合一起，构建Kafka操作分区副本日志对象的完整调用路径。...同时采用这两种方式来阅读源码，就能更高效弄懂Kafka原理。
当一个消费者从Broker中读取到一条消息后，它会将该消息的偏移量（Offset）保存在Zookeeper或Kafka内部主题中。...消费者会从这些broker中获取到集群的元数据信息，以便进行后续的操作。 group.id 该参数用于指定消费者所属的消费组，同一消费组内的消费者共同消费一个主题的消息。...auto.commit.interval.ms 该参数用于指定自动提交offset的时间间隔，单位为毫秒。只有当enable.auto.commit设置为true时，该参数才会生效。...如果在该时间内没有获取到足够的消息，则返回已经获取到的消息。 ---- Kafka消费者的实现 Kafka消费者的实现可以使用Kafka提供的高级API或者低级API。...在处理完每条消息后，我们使用commitSync方法手动提交偏移量。 ---- 导图 总结 Kafka消费者是Kafka消息队列系统中的重要组成部分，它能够从指定的主题中读取消息，并进行相应的处理。
卡夫卡日志压缩 日志压缩至少保留每个主题部分的每个记录key的最新值。压缩日志对于系统崩溃或系统故障后恢复到原来状态很有帮助。 它们对于基于内存中的服务，数据持久化存储，重新加载缓存等非常有用。...压缩日志的头部与传统的Kafka日志相同。新记录会追加到头部的末尾。 所有日志压缩都在日志的尾部运行。只有尾部得到压缩。在用压缩清理软件重写后，日志尾部的记录保留其原始偏移量。...min.compaction.lag.msdelete.retention.ms 任何从日志开头阅读的消费者至少可以按照他们写入的顺序查看所有记录的最终状态。...直到这段时间之后，记录才会被压缩。该设置让消费者有时间获得每一条记录。 日志压实回顾 卡夫卡删除记录的三种方法是什么？ 卡夫卡可以根据日志的时间或大小删除旧记录。...由于日志压缩保留了最新的值，因此它是最新记录的完整快照，对于基于内存中的服务，持久化数据存储或重新加载缓存在系统崩溃或系统故障后恢复状态非常有用。它允许下游消费者恢复他们的状态。
一、简介 按照现有rabbitMQ的相关知识，⽣产者会发送消息到达消息服务器。但是在实际⽣产环境下，消息⽣产者发送的消息很有可能当到达了消息服务器之后，由于消息服务器的问题导致消息丢失，如宕机。...消息持久化 RabbitMQ数据保护机制： 事务机制 事务机制采⽤类数据库的事务机制进⾏数据保护，当消息到达消息服务器，⾸先会开启⼀个事务，接着进⾏数据磁盘持久化，只有持久化成功才会进⾏事务提交，向消息...当出现异常，则返回失败通知.消息⽣产者⼀旦接收失败通知，则继续发送该条消息。 事务机制虽然能够保证数据安全，但是此机制采⽤的是同步机制，会产⽣系统间消息阻塞，影响整个系统的消息吞吐量。...⽣产者同样在回调⽅法中进⾏后续处理。 二、必达消息(confirm) 1、原理 基于实现的ConfirmCallback接口，假如RabbitMQ收到消息后，会回调实现这个接口的类。...手动应答机制： 只有在消息消费者将消息处理完，才会通知消息服务器将该条消息删除 消费者发起成功通知 DeliveryTag: 消息的唯⼀标识 channel+消息编号 第⼆个参数：是否开启批量处理。
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