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链式Consumer

今天发现一种方便的链式Consumer写法 import lombok.experimental.UtilityClass; import java.util.function.Consumer; import 2022/6/2 10:57 */ @UtilityClass public class LambdaHelper { @SafeVarargs public static <T> Consumer <T> consumers(Consumer<T>... consumers) { return Stream.of(consumers).reduce(Consumer::andThen

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Kafka Consumer

必需参数 bootstrap.servers Kafka服务器 group.id Consumer Group的名字,唯一标识一个consumer group key.deserializer Key的反序列化 enable.auto.commit 指定consumer是否自动提交位移,默认为true fetch.max.bytes 指定consumer单次获取数据的最大字节数 max.poll.records 控制poll方法返回的最大消息数量 heartbeat.interval.ms 控制consumer group中成员感知rebalance的时间。 位移管理 新版本的consumer位移已交由内部topic管理(_consumeroffsets),该Topic有多个分区,每个分区有多个副本(可以通过参数控制)。 该内部Topic存在的唯一目的保存consumer提交的位移。

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    Kafka consumer 解析

    上一篇说了Kafka consumer的处理逻辑、实现原理及相关的特点,本篇来看看Kafka 另一个client Consumer,作为生产者消费者的另一端,consumer提供了消费消息的能力,下面来看看 Kafka中的consumer 应该如何正确使用及实现原理。 当然啦,如果某个consumer 指定的分配策略是其他consumer 不支持的,那么这个实例是不被接受的。 Rebalance & 场景剖析 最后要说的一点就是consumer 端的Rebalance 过程(rebalance是针对consumer group来说的,如果是standalone consumer Consumer端常见的概念大致就这么多。

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    Pulsar-Consumer

    对多个Consumer按照name进行排序,第一个Consumer则为Master ConsumerConsumer向Broker发送FLOW请求,通知Broker可以推送消息给Consumer Broker将消息通过MESSAGE请求将消息推送给Consumer 这是一个反复的过程,每次Consumer 在阅读Pulsar Consumer部分代码的时候还发现非常有趣的一点,当你搜索“Consumer”时会出现一个Consumer接口和一个Consumer类: 接口: org.apache.pulsar.client.api.Consumer 类: org.apache.pulsar.broker.service.Consumer Consumer接口是Client模块定义Consumer行为的,为什么在Broker模块会有一个Consumer 实际在Broker端会给链接上来的Consumer构造一个对应的Consumer对象,维护远端的Consumer的链接等信息。

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    Kafka Consumer的配置

    ” (consumer group) “bootstrap.servers” (Kafka brokers的地址列表,以逗号分隔) 示例代码: ? 1 反序列化shema Flink Kafka Consumer 需要知道如何将来自Kafka的二进制数据转换为Java/Scala对象。 方法出现失败的时候返回null,这会让Flink Kafka consumer默默的忽略这条消息。 请注意,如果配置了checkpoint 为enable,由于consumer的失败容忍机制,失败的消息会被继续消费,因此还会继续失败,这就会导致job被不断自动重启。 需要注意的是,Flink Kafka Consumer并不依赖于这些提交回Kafka或Zookeeper的offset来保证容错。

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    Kafka Consumer重置Offset

    在Kafka Version为0.11.0.0之后,Consumer的Offset信息不再默认保存在Zookeeper上,而是选择用Topic的形式保存下来。 在命令行中可以使用kafka-consumer-groups的脚本实现Offset的相关操作。 更新Offset由三个维度决定:Topic的作用域、重置策略、执行方案。 Topic的作用域 --all-topics:为consumer group下所有topic的所有分区调整位移) --topic t1 --topic t2:为指定的若干个topic的所有分区调整位移 确定执行方案 什么参数都不加:只是打印出位移调整方案,不具体执行 --execute:执行真正的位移调整 --export:把位移调整方案按照CSV格式打印,方便用户成csv文件,供后续直接使用 注意事项 consumer group状态必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态 不加执行方案,默认是只做打印操作 常用示例 更新到当前group最初的offset位置 bin/kafka-consumer-groups.sh

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    Kafka Consumer Reblance

    consumer group可以执行多次reblance,为了保护consumer group特别是防止无效的offset提交,reblance generation通常用来标识某次reblance, JoinGroup:consumer请求入组 SyncGroup:group leader把分配方案同步更新到组内所有成员中 HeartBeat:consumer定期向coordinator汇报心跳表明自己依然存活 当reblance成功以后,consumer定期向coordinator发送HeartBeat请求,consumer同时也会根据HeartBeat响应中是否包含REBLANCEINPROCESS来判断当前 当consumer主动离组时,需要向coordinator发送LeaveGroup请求。 coordinator收到请求后,将每个consumer的消费信息进行抽取然后作为SyncGroup的响应发送给对应的consumer

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    Kafka Producer Consumer

    Consumer API org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer Offsets and Consumer Position 对于分区中的每条记录 Consumer Groups and Topic Subscriptions Kafka用"consumer groups"(消费者组)的概念来允许一组进程分开处理和消费记录。 =newKafkaConsumer(props);9consumer.subscribe(Arrays.asList("foo","bar"));10while(true) {11ConsumerRecords records = consumer.poll(100);12for(ConsumerRecord record : records) {13System.out.printf("offset = % =newKafkaConsumer<>(props);8consumer.subscribe(Arrays.asList("foo","bar"));9finalintminBatchSize =200

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    6、深潜kafka-consumer——consumer rebalance 协议详解

    partition,如何在有新 consumer 加入以及 consumer 宕机的时候重新分配 partition,就是我们说的 consumer group rebalance。 中的 Consumer Id,这个 Consumer Id 临时节点在 Consumer 启动时创建。 4、 GroupCoordinator 会根据全部 consumer 的 JoinGroupRequest 请求来确定 Consumer Group 中可用的 consumer,从中选取一个 consumer A NEW CONSUMER JOINS 如上图所示,当前有 consumer 1 和 consumer 2,分别消费 P1 ~ P3、P4~P6,6个 partition,此时 consumer3 AN EXISTING CONSUMER BOUNCES 如上图所示,当前有三个 consumerconsumer 2 离开 consumer group 且离开时间超过了 session.timeout

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    Kafka多线程Consumer

    多线程示例代码: 这里要根据自身需求开发,我这里只举一个简单的例子,就是几个分区就启动几个consumer,一一对应。 ; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList(topic)); } @Override public void run() { while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(10) java consumer不是线程安全的,同一个KafkaConsumer用在了多个线程中,将会报Kafka Consumer is not safe for multi-threaded assess

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    RocketMQ Consumer命令【实战笔记】

    1.创建订阅组 bin/mqadmin updateSubGroup -n localhost:9876 -c DefaultCluster -g zto-tst-consumer 2.删除订阅组 bin warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0 Topic Broker Name QID Broker Offset Consumer

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    RocketMQ详解(10)——Consumer详解

    (this); //启动消费端 consumer.start(); log.info("Message Consumer Start MessageModel.BROADCASTING——广播模式:同一个ConsumerGroup下的每个Consumer都能消费到所订阅Topic的所有消息,也就是一个消息会被多次分发,被多个Consumer 如果不想消费某个Topic下的所有消息,可以通过指定Tag进行消息过滤,如Consumer.subscribe(“TopicTest”,”tags1 || tag2 || tag3”),表示这个Consumer 长轮询”的主动权还是掌握在Consumer手上,即使Broker有大量的消息积压,也不会主动推送给ConsumerConsumer的启动、关闭流程 Consumer分为Push和Pull两种模式,对于DefaultMQPullConsumer来说,使用者主动权很高,可以根据实际需要启动、暂停和停止消费过程。

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    alpakka-kafka(2)-consumer

    由于一个topic可能有多个partition,对应topic就会有多个consumer,形成一个consumer组,共用统一的groupid。 一个partition只能对应一个consumer、而一个consumer负责从多个partition甚至多个topic读取消息。 kafka会根据实际情况将某个partition分配给某个consumer,即partition-assignment。所以一般来说我们会把topic订阅与consumer-group挂钩。 说到commit-offset,offset管理机制在kafka-consumer业务应用中应该属于关键技术。 kafka-consumer-offset是一个Long类型的值,可以存放在kafka内部或者外部的数据库里。

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    Kafka Consumer 的 Rebalance 机制

    Kafka 之前版本的 Consumer Groups Consumer Group ? 如上图所示,Consumer 使用 Consumer Group 名称标记自己,并且发布到主题的每条记录都会传递到每个订阅消费者组中的一个 Consumer 实例。 如果所有 Consumer 实例都属于同一个 Consumer Group ,那么这些 Consumer 实例将平衡再负载的方式来消费 Kafka。 如果所有 Consumer 实例具有不同的 Consumer Group,则每条记录将广播到所有 Consumer 进程。 消费者的 Rebalance 协议 Rebalance 发生后的执行过程 1,有新的 Consumer 加入 Consumer Group 2,从 Consumer Group 选出 leader 3,

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    RocketMq之Consumer原理浅析

    Consumer是怎么启动的 源码很长,这里就不仔细看了,其实主要就是初始化了三个组件,然后启动后台定时任务 RebalanceImpl 均衡消息队列服务,负责分配当前 Consumer 可消费的消息队列 那么就会有一个问题,比如有2个Consumer,3个MessageQueue,那么这3个MessageQueue怎么分配呢?这就涉及到Consumer的负载均衡了。 首先 Consumer 在启动时,会把自己注册给所有 Broker ,并保持心跳,让每一个 Broker 都知道消费组中有哪些 Consumer 。 然后 Consumer 在消费时,会随机链接一台 Broker ,获取消费组中的所有 Consumer 。 主要流程如下: ? 注意这里会对Consumer集合做一个排序,为什么要这样做呢? 因为每个 consumer 都是在本地负载均衡,所以要排序,否则多个Consumer之间会有冲突。

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    kafka consumer 分区reblance算法

    curConsumers.size val nConsumersWithExtraPart = curPartitions.size % curConsumers.size info("Consumer partition, if any. */ if (nParts <= 0) warn("No broker partitions consumed by consumer decision val assignmentForConsumer = partitionAssignment.getAndMaybePut(consumerThreadId.consumer dirs.consumerRegistryDir) val consumersPerTopicMap = new mutable.HashMap[String, List[ConsumerThreadId]] for (consumer <- consumers) { val topicCount = TopicCount.constructTopicCount(group, consumer, this, excludeInternalTopics

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    Consumer is not subscribed to any topics

    connect-configs,5,main] (org.apache.kafka.connect.util.KafkaBasedLog:334) java.lang.IllegalStateException: Consumer is not subscribed to any topics or assigned any partitions at org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer.poll : (1) 使用kafka命令列出所有与connect相关的topic: bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.255.8.102:2181 输出: __consumer_offsets 2181 --topic connect-status 最后验证是否删除: bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.255.8.102:2181 输出: __consumer_offsets

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    读Kafka Consumer源码

    接口定义 Kafka在消费部分只提供了一个接口,即Consumer接口。 线程模型部分 看完接口之后,第二步看了Kafka Consumer部分的线程模型,即尝试将Consumer部分的线程模型梳理清楚:Consumer部分有哪些线程,线程间的交互等。 Consumer部分包含以下几个模块: Consuming Consumer、ConsumerConfig、ConsumerProtocol Fetcher 分布式协调 AbstractCoordinator 的代码有一些乱,比如下面是Kafka源码中Consumer部分的包组织和我自己读源码使对它的整理: ? 右边是Kafka源码Consumer部分的包结构,所有的类分了两块,内部的在internals中。右边是自己读源码时根据各个模块对Consumer的类进行划分。

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    RocketMQ详解(9)——Consumer简介

    RocketMQ详解(9)——Consumer简介 一. RocketMQ的消费模式 在RocketMQ中,Consumer分为2类:MQPullConsumer和MQPushConsumer。 其本质都是pull模式,即Consumer轮询从Broker拉取消息。 在push方式中,Consumer把轮询的过程封装了。 该方式Consumer与Broker建立了长连接。 该方式Consumer与Broker建立的是短连接。 二. Consumer相关配置参数 consumeFromWhere Consumer启动后,默认从MessageQueue的什么位置开始消费,可以设置为ConsumeFromWhere.CONSUME_FROM_LAST_OFFSET

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