前两步和生产者类似,配置参数然后根据参数创建实例,区别在于消费者使用的是反序列化器,以及多了一个必填参数group.id,用于指定消费者所属的消费组。关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了,消费组使得消费者的消费能力可横向扩展,这次再介绍一个新的概念“再均衡”,其意思是将分区的所属权进行重新分配,发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候。我们先了解再均衡的概念,至于如何再均衡不在此深究。
网上有很多Kafka的文章,但大多写得千篇一律,要么偏理论化,无实战数据参考。要么写了发现的某个问题的解决方案,对于想在实际环境上搭建真实的Kafka环境,参考意义并不大。
由于消费者模块的知识涉及太多,所以决定先按模块来整理知识,最后再进行知识模块汇总。
那在上一篇文章中我们了解了 消费者偏移量__consumer_offsets_,知道了 消费者在消费了消息之后会把消费的offset 更新到以 名称为__consumer_offsets_的内置Topic中; 每个消费组都有维护一个当前消费组的offset; 那么就会有以下疑问
点对点消息系统:生产者发送一条消息到queue,一个queue可以有很多消费者,但是一个消息只能被一个消费者接受,当没有消费者可用时,这个消息会被保存直到有 一个可用的消费者,所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。
消费者提了异步 commit 实际还没更新完offset,消费者再不断地poll,其实会有重复消费的情况?
是这样的,Kafka的异步提交消息相比同步提交,不需要在brocker响应前阻塞线程。
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main线程和Sender线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator,Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
topic是一个主题,是一个逻辑概念,而partition是一个一个先进先出的队列,而消息信息就存在partition队列中,但是由于一个topic对应的partition中消息内容太大,因此将其分为多个segment用于存储。segment文件的最大大小是一致的。
由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer恢复后,需要从故障前的位置的继续消费,所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset,以便故障恢复后继续消费。
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者,包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容:
前不久在工作过程中用到了kafka中间件,简单来说是个消息队列,除了支持高吞吐量、发布订阅等功能外,它还支持回放,我可以通过修改偏移量重新获取数据,这个功能是一个非常常见的使用场景,也是我选择kafka的一个重要原因。
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
7. broker判断是否消息失败,成功则直接返回元数据【可选】,失败判断是否重试,对应做相应处理
在N久之前,曾写过kafka 生产者使用详解, 今天补上关于 offset 相关的内容。 那么本文主要涉及:
Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的,kafka为了得到更高的性能和吞吐量,将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程,为了提高性能,减少刷盘次数,kafka采用了批量刷盘的做法。即,按照一定的消息量,和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存储到linux操作系统种,会先存储到页缓存(Page cache)中,按照时间或者其他条件进行刷盘(从page cache到file),或者通过fsync命令强制刷盘。数据在page cache中时,如果系统挂掉,数据会丢失。
kafKa消费消息主要是依靠偏移量进行消费数据的,偏移量是一个不断自增的整数值,当发生重平衡的时候,便于用来恢复数据。
Kafka存在丢消息的问题,消息丢失会发生在Broker,Producer和Consumer三种。
Kafka存在丢消息的问题,消息丢失会发生在Broker,Producer和Consumer三种。Java面试宝典PDF完整版
在 Kafka 工作机制 一文提及了 Kafka 消息的不可靠性。本文就 Kafka 消息的三种不可靠性(重复、丢失、乱序),分析它们出现的内部原因和解决办法。
Kafka 中默认的消费位移的提交方式为自动提交,这个由消费者客户端参数 enable.auto.commit 配置,默认值为 true 。这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次,而是定期提交,这个定期的周期时间由客户端 auto.commit.interval.ms 配置,默认值为 5 秒,此参数生效的前提是 enable.auto.commit 参数为 true;
引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场
客户端先将消息写入内存缓存, 多个消息形成一个个Batch, 然后send线程将多个Batch打包成一个request发送到kafka服务器上。
Kafka是一个成熟的消息队列,是一个天然分布式、支持分区(partition)、多副本(replica)。是基于Zookeeper协调的分布式消息系统。它最大特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如:基于Hadoop的批处理系统,低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等。Kafka使用Scala语言编写的。
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AdminClient。
消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。适用于需要可靠的数据传送的分布式环境。
问题1:如果Producer对某些broker中的leader副本进行大量的写入,或者Consumer对某些broker中的leader副本进行大量的拉取操作,那台broker服务器的性能可能成为整个集群的瓶颈,如何解决?
1.kafka消费者编程模型 分区消费模型 组(group)消费模型 1.1.分区消费模型 1.1.1.分区消费架构图,每个分区对应一个消费者。 1.1.2.分区消费模型伪代码描述 指定偏移量,用于
Consumer Group(CG):消费者组,由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件,是所有消费者的groupid相同。
本文只包含Kafka入门使用导学,后续会继续整理Kafka进阶知识与底层原理剖析。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲,可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
在kafka中,某些Topic的主题拥有数百万甚至数千万的消息量,如果仅仅靠个消费者进程消费,那么消费速度会非常慢,所以我们需要使用使用kafka提供的消费组功能,同一个消费组的多个消费者就能分布到多个物理机器上以加速消费
Kafka是一种消息队列,主要用来处理大量数据状态下的消息队列,一般用来做日志的处理。既然是消息队列,那么Kafka也就拥有消息队列的相应的特性了。
kafka消费者在消费的时候对于位移提交的具体时机的把握也很有讲究,有可能会造成重复消费和消息丢失的现象。
数据的丢失问题,可能出现在生产者、MQ、消费者中,咱们从 RabbitMQ 和 Kafka 分别来分析一下吧。
作者:mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最
hello,大家好,我是张张,「架构精进之路」公号作者。 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦
上篇文章说了,sesstion.time.out 、max.poll.interval.ms、max.poll.records和auto.offset.reset等参数。
你好,我是码哥,可以叫我靓仔 作者:mo 引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样
若这是用MQ传递非常核心的消息,如计费系统,就是很重的业务,操作很耗时,设计上经常将计费做成异步化,就是用MQ。
Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台,它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单,能充分利用磁盘的顺序读写特性。kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量,因此很适合实时的数据流处理。例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端,再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中。
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