今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了： A的消息是否发送了？ 如果A的消息发送成功了; B为何没有消费到？...好,带着上面的问题,我们来一步步排查一下问题所在 查询kafka消息是否发送成功 1.1.从头消费一下对应的topic;再查询刚刚发送的关键词 bin/kafka-console-consumer.sh...就行了; 这个命令执行之后会一直在监听消息中;这个时候 重新发一条消息 查看一下是否消费到了刚刚发的消息；如果收到了,说明发送消息这一块是没有问题的; 查询kafka消息是否被消费 要知道某条消息是否被消息...,首先得知道是查被哪个消费组在消费; 比如 B的项目配置的kafka的group.id(这个是kafka的消费组属性)是 b-consumer-group ; 那么我们去看看 这个消费者组的消费情况 bin...; 但是该项目的kafka链接的zk跟 另外一套环境相同; 如果zk练的是同一个,并且消费者组名(group.id)也相同; 那么他们就属于同一个消费组了; 被其他消费者消费了，另外的消费组就不能够消费了
一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅主题（或分区）上的一组消息。...在 Kafka 2.0.0之前的版本中，timeout 参数类型为 long ；Kafka 2.0.0之后的版本中，timeout 参数的类型为 Duration ，它是 JDK8 中新增的一个与时间相关的模型...2、ConsumerRecord 消费者消费到的每条消息的类型为 ConsumerRecord（注意与 ConsumerRecords 的区别），这个和生产者发送的消息类型 ProducerRecord...在外观上来看，poll() 方法只是拉取了一下数据，但就其内部逻辑而言并不简单，它涉及消息位移、消费者协调器、组协调器、消费者的选举、分区分配的分发、再均衡的逻辑、心跳等内容，在后面的学习中会陆续介绍这些内容
Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！ 01 引言 在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。...这套机制不仅保证了消息从生产者到消费者的可靠传递，还提供了消息处理的确认和重试逻辑。 04 生产者的消息确认 在Kafka中，消息确认机制是确保消息从生产者到消费者可靠传递的关键环节。...4.2 请求超时与重试 超时机制：如果生产者在发送消息后没有在规定时间内收到ACK，它会认为请求超时。 重试策略：当请求超时时，生产者可能会选择重试发送消息。...这些机制使得Kafka能够根据不同业务场景的需求，在消息可靠性和系统性能之间做出合理的权衡。 05 消费者的消息确认 在Kafka中，消费者的消息处理与确认是通过Offset提交机制来实现的。...重试开销：如果生产者没有在规定时间内收到ACK，它可能会选择重试发送消息。重试机制本身会带来额外的开销，包括额外的网络传输、磁盘I/O和CPU计算。
上篇我写了一个通用的消息队列(redis,kafka,rabbitmq)--生产者篇,这次写一个消费者篇. 1.消费者的通用调用类： /** * 消息队列处理的handle * @author starmark...* @date 2020/5/1 上午10:56 */ public interface IMessageQueueConsumerService { /** * 处理消息队列的消息...* @return 主题 */ String topic(); /** * * @param consumerType 消费者类型...* @return 是否支持该消费者类者 */ boolean support(String consumerType); } 只要实现该类的接口就可以实现监听， redis的消费端...PatternTopic(messageQueueConsumerService.topic())); }); return container; } } kafka
因为broker决定消息发生速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。...（3）在IDEA控制台观察收到的数据 独立消费者案例（订阅分区） 1、需求：创建一个独立消费者，消费first主题0号分区的数据 2、实现步骤 （1）代码编写 package org.zhm.consumer...（3）在 IDEA 控制台，观察接收到的数据，只能消费到 0 号分区数据表示正确。...max.poll.interval.ms #消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。...（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。 1 号消费者：消费到 0、1、2、3 号分区数据。 2 号消费者：消费到 4、5、6 号分区数据。
一、概述 在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。...把消费位移存储起来（持久化）的动作称为 “提交” ，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。...参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。
文章目录 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...3.2 基于时间点的回溯 04 Kafka回溯消费的实践建议 05 总结 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...2.2 版本升级 当Kafka集群进行版本升级时，可能会导致消费者与生产者之间的兼容性问题。回溯机制可以让消费者回到之前的版本，以便与新版本的Kafka集群进行兼容。...基于消息偏移量的回溯消费很简单，只需要重置偏移量，然后消费者会从该偏移量之后开始消费。具体来说，消费者可以通过Kafka的API来设置或获取偏移量。...3.2 基于时间点的回溯 基于时间点的回溯消费是Kafka提供的一种更高级的回溯方式。它允许消费者根据时间点来查找和消费消息。
场景 使用Spring Cloud Stream 1.3.2.RELEASE向Kafka发布String消息。...当使用命令行Kafka使用者或Spring Kafka @KafkaListener使用消息时，contentType标头始终附加到消息正文 kafka生产者，Spring Cloud Stream as...消费者，Spring Kafka as consumer @KafkaListener(topics = "test") public void receive(Message message){...：https://www.javaroad.cn/questions/326728 3、Spring Cloud Stream集成kafka问题 - 消费者接收数据异常：https://www.jianshu.com...遇到的坑导致传递对象，消费者读消息内容为空的解决方案：https://blog.csdn.net/bufegar0/article/details/108416509 6、Spring Cloud中通过
5 启动kafka： 6 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties。 2、生产者生产消息，模拟生产一百条数据。...中消费者消费消息之每个线程维护一个KafkaConsumer实例： ConsumerRunnable，消费线程类，执行真正的消费任务 1 package com.bie.kafka.kafkaThrea...，多消费者。...多线程多消费者实例 24 consumerGroup.execute(); 25 } 26 27 } 效果如下所示： 生产者生产消息的案例： ?...消费者消费消息的案例： ? 待续......
以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...如以下需求：从半个小时之前的offset处开始消费消息，代码示例如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.text.DateFormat...Date(timestamp))+ ", offset = " + offset); // 设置读取消息的偏移量...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的，spark读取kafka...} finally { consumer.close(); } } } 结果：(我运行程序的时间是18:27,所以只会消费partition2中的消息
当消费者打开一个频道，被投递的消息会收到一个单调上升的整数值Delivery Tag。这个信息会包括在ACK当中作为消息的标识。...消费者保持未ACK的消息越久，消息被重新投递的风险越高。当消息是被重投递时，消息会设置redelivered标志位。所以最坏情况下，至少消费者是可以知道消息是一条重发的消息。...当消费者使用默认的read uncommited 隔离级别时，消费者可以看到所有的消息，无论是提交的，未提交的，还是终止的。...当消费者使用read committed隔离级别时，消费者不会看到未提交的或者终止的消息。 你可能比较疑惑，隔离级别如何影响消息顺序。答案是，不影响。消费者依旧按序读取消息。...两者都可以控制在途的未ACK消息数量 两者都保证顺序 Kafka提供真正的事务操作，主要用于读-处理-写。尽管你需要注意吞吐率。 使用Kafka,及时消费者错误处理，但是可以使用偏移进行回退。
而分区副本就可以根据首领分区副本提供的高水位，来避免未提交的消息被消费者消费。就如下图，最大偏移量的限制就像海面上的水位。2....如果首领分区收到消息并成功写入，生产者收到确认返回，则认为消息已成功写入。ack = all。只有在消息成功写入所有分区副本后，才认为消息已成功写入。这保证了消息的多备份。...二、在消费者方面大家如果能回答上文第一个面试官问题：知道Kafka高水位吗，就知道Kafka高水位保证了消费者只会读取到已提交的数据，即被写入所有分区副本的数据。...所以消费者要确保的是跟踪哪些数据已读取了、哪些数据未读取。消费者消费消息时会先获取一批消息，同时从最后一个偏移量开始读取，这保证了消息的顺序性。...消费者消费消息后会同步提交、异步提交偏移量，保证了消息不被其他消费者重复消费。2.3 消费堆积问题面试官：那要是Kafka消费堆积了你怎么处理？
这相当于网络中的握手过程，消息包收到以后，给出反馈；如果没有收到消息，就让发送端或者 Kafka 重新发一次，以防止消息还没消费就丢失了。 4.2 如何防止重复消费 再精确的海图也免不了失误时出现。...为避免消息被重复消费，生产者可能需要更谨慎，而消费者需要有追踪每条消息唯一性的能力。 为了防止消息丢失，当生产者发送完消息后，会根据有无收到 ack 应答去决定是否重新发送消息。...当网络抖动或者其它原因，导致生产者没有收到 ack 时，消费者可能会收到两条或多条相同的消息，造成重复消费。...当消费者的消费速度，远远赶不上生产消息的速度一段时间后，kafka 会堆积大量未消费的消息。...方案如下： Kafka 中创建相应的主题，并创建消费者消费该主题的消息，消息中带有创建的时间戳； 消费消息时判断，未支付订单消息的创建时间是否已经超过 30 分钟：1）如果是，就修改订单状态为超时取消；
当一个读取请求到来时，broker 根据请求偏移量来定位到相应的段，然后根据请求尺寸来读出指定的数据量，然后返回给消费者。消费者收到消息后，计算出下一条消息的偏移量，以进行下一次拉取请求。...因为 Kafka 是一个支持多次订阅的系统，一条消息可能被不同的消费者消费多次，因此远程数据访问的优化能够极大提升系统性能。...消费者会定期的将拉取的数据刷到持久化的存储中（比如倒排索引系统中）。如果消费者宕机，那部分已经从 消息系统拉取但是未持久化的数据就会被丢失。...当消费者或者 broker 出现变动时，同一个消费者组中的所有消费都会收到通知，由于网络等原因，每个消费者收到通知的时间会有先后关系。...于是消费者就可以利用每条消息中的额外信息统计特定时间窗口内该 topic 下收到的消息数量，与监控 topic 中读取的监控消息作比对，以确定是否进行了正确的消费。
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。...这些离线系统可能仅作为周期性ETL周期的一部分在一定时间间隔加载，或者可能会停机几个小时进行维护，在此期间，如果需要，Kafka能够缓冲甚至TB量级的未消耗数据。...相反，kafka的架构复制被假定为默认值：我们将未复制的数据视为复制因子恰好为1的特殊情况。 生产者在发布包含记录偏移量的消息时会收到确认。...消息只要写到本地日志即可，不需要等待这个分区的其他副本收到消息。这就意味着，如果leader崩溃，可能会丢失最新的一些还未同步到副本的消息。 我希望人们能从中得到的关键是复制可以更快。...在所有in-sync replicas确认收到消息之前，我们永远不会向消费者发出消息。使用同步复制，我们要等待响应给生产者的请求，直到follower副本都已经复制。
变种是一个关键的kafka集群对应一个非关键的跟随者 优点：只有本地用到的数据就在本地使用，多个数据中心需要用到的数据就放在中央，从本地同步到远程的次数也就只有一次，这样读取的时候，需要本地的就本地读，...否则远程读，也就是消费者只需要从一个集群读数据即可 缺点：一个数据中心的不能访问另一数据中心的 2....首领与跟随者之间的消息同步 在有新消息到达时，跟随者会向首领发送获取数据的请求。一个跟随者副本首先请求消息1，然后消息2，然后消息3；如果没有收到这3个消息的响应，不会再次请求消息4。...消费者群组新加入消费者怎么处理？ 1. 新加入的消费者它读取的消息是原本属于其它消费者读取的消息，一个消费者关闭或者崩溃则离开群组，原本应该被它读取的消息由其它消费者接受。 2. 再均衡。...一个消费者可以自己订阅主题并加入消费组，或者为自己分配分区 不能同时做这两件事 不过分配分区如果主题添加了新的分区，消费者不会收到通知，需要周期性的调用consumer.partitionsFor方法或者重启
，第6个请求进来时不发送，直到有未确认的请求得到确认。...，在broker收到消息时，若SeqNumber比当前缓存的值小，则把消息丢弃，否则接受判重。...从而保证5个请求内的消息在kafka内是有序的。 3. Consumer 3.1....中(broker->Consumer) 在收到生产者的消息后，正常不采用零拷贝的话需要经过4次数据拷贝，4次用户态内核态的切换。...而采用零拷贝后，如mmap()，则可以减少两次CPU拷贝 当要发送消息给消费者时，正常情况下也需要4次数据拷贝，4次用户态内核态切换。
Kafka–消息队列框架 1、Kafka 基础架构 ?...1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG...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，都是面向topic的。...（1）ack Topic的每个partition收到producer发送的数据后， 都需要向producer发送ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack...如果follower长 时 间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值 由replica.lag.time.max.ms 参数设定
而HW（High Watermark）界定了消费者可见的消息，消费者可以消费小于HW的消息，而大于等于HW的消息将无法消费。HW和LEO的关系是HW一定小于LEO。...正常情况下Leader副本的更新时机有两个：一、收到生产者的消息；二、被Follower拉取消息。...当收到生产者消息时，会用当前偏移量加1来更新LEO，然后取LEO和远程ISR副本中LEO的最小值更新HW。...集群处于上述这种状态有两种情况可能导致，一、宕机前，B不在ISR中，因此A未待B同步，即更新了HW，且unclear leader为true，允许B成为Leader；二、宕机前，B同步了消息m1，且发送了第二轮...B开始工作，收到消息m2时。
在Kafka集群中，broker指Kafka服务器。 术语解析： ? ? 5、 Kafka服务器能接收到的最大信息是多少？ Kafka服务器可以接收到的消息的最大大小是1000000字节。...8、 解释如何提高远程用户的吞吐量？ 如果用户位于与broker不同的数据中心，则可能需要调优Socket缓冲区大小，以对长网络延迟进行摊销。...这种模式下，如果在处理完消息之后commit之前Consumer crash了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未commit的消息，实际上该消息已经被处理过了，这就对应于At least once。...19、 kafka的消费者方式 consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。 push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。...pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞。
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