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在开始分析 KafkaConsumer 的具体实现之前，我们先来介绍一下 KafkaConsumer 涉及到的一些基础理论。在第一课时介绍 Consumer Group 时提到，对于同一个 Consumer Group 来说，同一个 Topic 的不同 partition 会分配给不同的 consumer 进行消费，那如何分配 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。
APICloud云推送，用户可以加入不同推送群组。这样就可以根据不同目的给不同类用户推送信息。
本文来自 极客时间 Kafka核心技术与实战 这段时间有看 极客时间的这个课程, 这里仅以分享的角度来做个笔记。 那么本文将涉及到以下几个知识点：
斗鱼提供的文档已经是一年前的了，里面传回的消息内容增加了不少，但整体逻辑还是没变，我这边只取了弹幕里面的昵称和文本内容，其他的消息各位可以先打印出来看了再写正则表达式去匹配就好。
Kafka常见的消费模式会以组进行组织，通常Kafa会将Topic的分区均匀的分配给同一个组下的不同实例，通常的策略有以下三种：
AutoMQ 致力于构建下一代云原生 Kafka 系统，解决过去 Kafka 的诸多痛点问题，引领 Kafka 走向云原生时代。作为国内 Kafka 生态的忠实拥护者，我们将持续为 Kafka 技术爱好者带来优质的 Kafka 技术内容分享，欢迎关注我们。今天给大家带来的是 Kafka Consumer 与 Kafka Broker 之间的交互机制解析，并简要介绍其背后的主要工作机制，参考的 Kafka 源码版本为 3.4。
Kafka 是我们最常用的消息队列，它那几万、甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂。但是随着使用场景的增加，我们遇到的问题也越来越多，其中一个经常遇到的问题就是：rebalance（重平衡）问题。
在《Kafka消费者的使用和原理》中已经提到过“再均衡”的概念，我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的“再均衡”。本文将对再均衡的相关知识进行详细叙述。
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session.timeout.ms >= 3* heartbeat.interval.ms 至少3轮的心跳请求。
Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。
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IMSDK 整理关键路径上的日志格式，方便开发者根据指引自查一些常见问题，通用的日志格式如下：
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Zookeeper支持某些特定的四字命令字母与其的交互。他们大多数是查询命令，用来获取Zookeeper服务的当前状态及相关信息。用户在客户端可以通过telnet或nc向Zookeeper提交相应的命令。Zookeeper常用的四字命令见下图所示。
场景：数据比较集中且实时要求不是太高，如果同步处理，假如业务高峰需要4台服务支撑，那么在业务高峰过了之后，就会出现资源闲置，如果引入消息队列的话，将数据放到消息队列后直接返回成功，提升了响应时间，真正的业务在消息队列后面消费处理，可能2台服务就能够支撑的住，而且流量更加均匀。
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SignalR是利用html5 sokit方式实现网页的实时性,在客户端不支持html5的情况下通过轮询实现
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。
如上图所示，每次发送的消息或者接收到的消息都会由 消息长度 + 消息长度 + 消息类型 + 真实消息内容 + 结尾标识 组成
Swoole：面向生产环境的 PHP 异步网络通信引擎，使 PHP 开发人员可以编写高性能的异步并发 TCP、UDP、Unix Socket、HTTP，WebSocket 服务。
consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。 consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程 group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)
需要理解offset的提交机制、保存。比如commitSync、commitAsync、__consumer_offsets。 深入还能了解offset的恢复。
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
上篇文章说了，kafka位移提交通过enable.auto.commit控制手动提交还是自动提交，手动提交又分为异步提交和同步提交，还可以指定分区进行提交，默认是提交给所有分区。手动提交可以对应不同的业务场景，当需要业务全部处理完才提交位移，则可以选择手动提交，但这时候需要做幂等性处理，因为当业务执行完毕，但系统宕机，这时候consumer重启则因为位移没提交会重复消费之前的数据。
为了减少暂时性故障导致的用户重新平衡，Apache Kafka 2.3在KIP-345中引入了静态成员的概念。
channel是连接客户端和服务器端的桥梁，在netty中我们最常用的就是NIO，一般和NioEventLoopGroup配套使用的就是NioServerSocketChannel和NioSocketChannel，如果是UDP协议，那么配套使用的就是NioDatagramChannel，如果是别的协议还有其他不同的Channel类型。
在 kafka 中，topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息。
UDP协议是用户数据报协议，基于UDP的通信与基于TCP的通信不同，TCP讲究可靠传送，是一对一，而UDP是不提供可靠的保证，但是传输信息更快。可以把UDP形象地比喻成学校广播，在广播台吼一声，学校范围内的人就能听得到，而在学校范围外的人就听不到，这里说的范围呢，在计算机中就是IP和端口，你进了这个范围就能收到广播的信息。
完整日志信息： [2021-12-10 14:10:49.244][INFO][promotionEventConsumer-0-C-1][org.apache.kafka.clients.consumer.internals.AbstractCoordinator][[,,,]][TID: N/A] - [Consumer clientId=consumer-4, groupId=promotionEventGroup] Group coordinator xxx.xxx.xxx.xxx:9093 (id: 2147383250 rack: null) is unavailable or invalid, will attempt rediscovery
按照处理方式的不同 可以分为操作类别 （操作用户 操作群组等） 消息类别 （一对一 一对多）
java发送组播或广播包并不复杂网上有很多文章，比如下面的两篇: 《Java实现组播(multicast)简单例子》 《Java 网络编程案例：使用 MulticastSocket 实现多点广播》 这些例子都大同小异，拿来就可以用，我刚开始使用组播/广播时就是这样抄个例子，编译，运行，收到消息—完美
大家好，我是黄啊码，关于php的课程咱们好像停更了一小段时间了，今天继续，讲讲怎么使用wokerman实现分组群聊
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 ---- 文章来源：https://lxkaka.wang/kafka-rebalance/ 前 言 消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费
大家好，我是黄啊码，关于php的课程咱们好像停更了一小段时间了，今天继续，讲讲怎么使用wokerman实现分组群聊，不知道怎么用tp搭建wokerman的，请看下边链接，我不会再做阐述：【黄啊码】windows如何使用tp5.1配置workerman和gateway（不要看官方文档，不要抄网友文档，OK？）_tp5.1 workerman_黄啊码的博客-CSDN博客【黄啊码】windows如何使用tp5.1配置workerman和gateway（不要看官方文档，不要抄网友文档，OK？）
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。
Helios是一套高性能的Socket通信中间件，使用C#编写。Helios的开发受到Netty的启发，使用非阻塞的事件驱动模型架构来实现高并发高吞吐量。Helios为我们大大的简化了Socket编程，它已经为我们处理好了高并发情况下的解包，粘包，buffer管理等等。
如果你只追一个妹子并且对这个妹子特别用心的话，知道的人一定会说你是个好男人；如果你只是浅尝辄止并且追了大部分妹子的话，知道的人一定会骂你渣男。
在 Scala 当中，函数是一等公民，像变量一样，既可以作为函数的参数使用，也可以将函数赋值给一个变量. ，函数的创建不用依赖于类或者对象，而在 Java 当中，函数的创建则要依赖于类、抽象类或者接口。
上次讲SignalR还是在《在ASP.NET Core下使用SignalR技术》文章中提到，ASP.NET Core 1.x.x 版本发布中并没有包含SignalR技术和开发计划中。时间过得很快，MS已经发布了.NET Core 2.0 Preview 2 预览版，距离正式版已经不远了，上文中也提到过在ASP.NET Core 2.0中的SignalR将做为重要的组件与MVC等框架一起发布。它的开发团队也兑现了承诺，使用TypeScript对它的javascript客户端进行重写，服务端方面也会贴近ASP.NET Core的开发方式，比如会集成到ASP.NET Core依赖注入框架中。
我的个人博客排版更舒服： https://www.luozhiyun.com/archives/260
我们常见的API一般是restful, 但是有的时候也会遇到非restful的时候，对于Restful API, 我们很容易用python处理。SOAP API 我们如何来处理呢？
每个分区（Partition）都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。
Wireshark （前身 Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。
Kafka是一个高性能，高容错，多副本，可复制的分布式消息系统。在整个系统中，涉及到多处选举机制，被不少人搞混，这里总结一下，本篇文章大概会从三个方面来讲解。
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Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或离开、Topic或Partition数量的变化，甚至是网络波动，都可能导致不必要的触发。频繁的Rebalance会极大地增加消费者组的开销，影响整体的性能和稳定性。因此，本文将深入探讨和分析导致Rebalance的潜在原因，并提出一系列有效的优化策略，以帮助开发者和管理员避免不必要的Rebalance，从而提高Kafka消费者组的性能和可靠性。
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