本文依然是以kafka0.8.2.2为例讲解 一，如何删除一个topic 删除一个topic有两个关键点： 1，配置删除参数 delete.topic.enable这个Broker参数配置为True。...2，执行 bin/kafka-topics.sh –zookeeper zk_host:port/chroot –delete –topic my_topic_name 假如不配置删除参数为true的话...所以，此时最佳的策略是配置删除参数为true然后，重启kafka。 二，重要的类介绍 1，PartitionStateMachine 该类代表分区的状态机。决定者分区的当前状态，和状态转移。...C),配置了delete.topic.enable整个流水的源码 D),手动删除zk上topic信息和磁盘数据 1，客户端执行删除命令 bin/kafka-topics.sh –zookeeper zk_host...我们此时要彻底删除topic建议修改该参数为true，重启kafka，这样topic信息会被彻底删除，已经测试。
简介 消费者组是 Kafka 独有的概念，消费者组是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...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）。 ? 特性： Consumer Group下可以有一个或多个Consumer实例。...Consumer Group下所有实例订阅的主题的单个分区，只能分配给组内的某个Consumer实例消费。这个 分区当然也可以被其他的Group消费。...消费者组作用 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个Consumer消费。...位移的管理 是一组KV对，Key是分区，V对应Consumer消费该分区的最新位移。 老版本的Consumer Group把位移保存在ZooKeeper中。
正常情况下，kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区。这个分配的过程就是 Rebalance。 2：Rebalance触发的机制 有新的消费者加入消费组 有消费者宕机下线。...消费者组所对应的GroupCoordinator节点发送变更。 消费组内所订阅的任一主题数量或者主题的分区数量发生变化。...3：Rebalance触发引发的问题 引发消费数据重复消费问题 当消费者正在消费数据，这个时候多了个消费者，消费数据会被暂停，这个时候offset可能没被提交，但是这批数据在rebalance之后会被重新消费...Join 顾名思义就是加入组。这一步中，所有成员都向coordinator发送JoinGroup请求，请求加入消费组。...这样组内的所有成员就都知道自己应该消费哪些分区了。
消费者组: Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...消费者组的重平衡： （1）重平衡：本质上是一种协议，规定了消费者组下的每个消费者如何达成一致，来分配订阅topic下的每个分区。...Rebalance时所有consumer都不能消费，等结束后才能继续消费 Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。...C：消费者组订阅主题，主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D：消费者组机制，同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。...B：消费者组的位移管理方式： （1）对于Consumer Group而言，位移是一组KV对，Key是分区，V对应Consumer消费该分区的最新位移 （2）Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper
《Kafka重要知识点之消费组概念》讲到了kafka的消费组相关的概念，消费组有多个消费者，消费组在消费一个Topic的时候，kafka为了保证消息消费不重不漏，kafka将每个partition唯一性地分配给了消费者...当kafka遇到如下四种情况的时候，kafka会触发Rebalance机制： 消费组成员发生了变更，比如有新的消费者加入了消费组组或者有消费者宕机 消费者无法在指定的时间之内完成消息的消费 消费组订阅的...但是kafka却没有这样做，kafka的目的可能是为了实现简单。...每个消费组都会有一个coordinator，Coordinator负责处理管理组内的消费者和位移管理，Coordinator并不负责消费组内的partition分配。...，如果该值太大，那么coordinator需要非常长时间才能检测到消费者宕机 选举机制 如果kafka集群有多个broker节点，消费组会选择哪个partition节点作为Coordinator节点呢？
但是，往往给kafka 使用者带来诸多问题。项目组之前接触过多个开发者，发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况。...本文总结多个删除kafka topic的应用场景，总结一套删除kafka topic的标准操作方法。...step1： 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume，则这些生产和消费程序需要停止。...因为如果有程序正在生产或者消费该topic，则该topic的offset信息一直会在broker更新。调用kafka delete命令则无法删除该topic。...比如step1停止生产和消费程序没有做，step2没有正确配置。也就是说，正常情况下严格按照step1 – step5 的步骤，是一定能够正常删除topic的。
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。 【消费者偏移量的提交】 1....在运行过程中仅在内存中记录了消费者组的相关信息（包括当前成员信息、偏移量信息等）。...那么当删除了__consumer_offset对应的消息记录或者消息超过存储的有效期被自动删除后，对应的消费者组信息也随之消失了。 【偏移量失效的处理策略】 1....下面就分别举例说明下： 1）消费的偏移量小于实际消息的偏移量 当使用者对topic配置了消息预留期限，或者称之为生命周期（retention），随着时间的推移，消息被删除（也可能是手动删除了老的消息），...【小结】 本文主要介绍了kafka消费者组中消费者偏移量的相关内容，并通过一些实际例子对原理分析进行论证，感兴趣的小伙伴们也可以对其中的内容自行测试分析。
一、Kafka消费者组是什么？ Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。...同一个分区消息可能被多个Group 消费。 二、Kafka消费者组解决了哪些问题？...传统的消息系统中，有两种消息引擎模型：点对点模型（消息队列）、发布/订阅模型 传统的两种消息系统各有优势，我们里对比一下： 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中删除，而且只能被下游的一个...Kafka 为规避传统消息两种模型的缺点，引入了 Consumer Group 机制： 当 Consumer Group 订阅多个主题后，组内的每个实例不要求一定要订阅主题的所有分区，它只会消费部分分区中的消息
1 分区消费模式 直接由客户端(任一语言编写)使用Kafka提供的协议向服务器发送RPC请求获取数据，服务器接受到客户端的RPC请求后，将数据构造成RPC响应，返回给客户端，客户端解析相应的RPC响应获取数据...2 组消费者模式 2.1 流程 ? ?...3.2 组消费模式特点 最终也是通过向服务器发送RPC请求完成的(和分区消费模式一样) 组消费模式由Kafka服务器端处理各种错误，然后将消息放入队列再封装为迭代器(队列为FetchedDataChunk...对象)，客户端只需在迭代器上迭代取出消息 由Kafka服务器端周期性的通过scheduler提交当前消费的offset，无需客户端负责 Kafka服务器端处理消费者负载均衡 监控工具Kafka Offset...Monitor和Kafka Manager均是基于组消费模式 所以，尽可能使用组消费模式，除非需要 自己管理offset，比如想实现消息投递的其他语义 自己处理各种错误，根据自己业务的需求
最近在排查一个sparkstreaming在操作kafka时，rebalance触发了一个异常引起任务失败，而组内小伙伴对消费者组的一些基本知识不是很了解，所以抽了些时间进行相关原理的整理。...【消费者组的基本原理】 在kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），但是一个消费者只能属于一个消费者组。...【消费者组的原理深入】 1. group coordinator的概念 在早期版本中（0.9版本之前），kafka强依赖于zookeeper实现消费者组的管理，包括消费者组内的消费者通过在zk上抢占znode...基于以上原因，从0.9版本开始，kafka重新设计了名为group coordinator的协调者负责管理消费者的关系，以及消费者的offset。...【小结】 小结一下，本文主要讲述了kafka中，消费者组的基本概念与原理，在阅读源码过程中，其实发现还有很多内容可以再展开单独分析，例如服务端在处理加入消费者组请求时，采用了延时处理的方式，更准确的说，
介绍 消费组是kafka中很重的概念，只有弄清楚消费组的概念，才能在项目中把它运用好，在kafka中，每个消费者都对应一个消费组，消费者可以是一个线程，一个进程，一个服务实例，如果kafka想要消费消息...消费组中增加消费者 此时我们在消费组a中添加了一个消费者c6，我们看到，原来的c3消费分区3和分区4，现在c3只消费分区4，把分区4让给了c6去消费，由此可以看出kafka会让消费者平均消费分区，当然，...，b，c的消费者c1，c2，c3消费同一个分区，在kafka中使用groupId来表示消费组，如果所有的消费者的groupId都设置一样，那么他们就属于同一个消费组。...点对点模式 点对点模式就是一对一模式，现实生活中我们打电话，私聊都属于点对点模式，在kafka中要使用点对点模式，那么我们还是要回到一个分区只能被同一个消费组内的消费者消费这个问题，那么我们就创建一个消费组...，对于kafka的参数调优啊，消息的顺序消费，消息的丢失，重复消费等问题，后续我们再继续。
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。...消费组 Consumer Group为kafka提供了可扩展、高容错特性的消费者机制。...从上述的 3 个Rebalance触发条件抓手，后两条topic数量及分区数变化，一般都是主动运维的相关操作，这种操作带来的Rebalance一般是必然发生，难以避免的，我们组要来讨论下Consumer...Consumer Group实例增加的情况比较单一，当新启动一个Consumer的group.id已经存在，Coordinator会接管这个新实例，将其加入group.id相同的组，并重分配分区。...---- 相关推荐： kafka集群扩容后的数据均衡 kafka数据存储目录间迁移 kafka分区数过多引发的弊端 kafka生产者的幂等和事务处理
消费者组的特点 ? 这是 kafka 集群的典型部署模式。 消费组保证了： 一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费 一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区，例如 C1 消费了 P0, P3。...在不同消费组中，每个消费组都会消费所有的分区，例如，消费组A、消费组B 都消费了 P0、P1、P2、P3。...同一个消费组里面的消费者对分区是互斥的，例如 C1 和 C2 不会消费同一个分区；而分区在不同的消费组间是共享的。 2. 消费者组的优势 2.1 高性能 ?...假设一个主题有10个分区，如果没有消费者组，只有一个消费者对这10个分区消费，他的压力肯定大。 ? 如果有了消费者组，组内的成员就可以分担这10个分区的压力，提高消费性能。...只使用一个消费者组，把4个消费者都放在一起，利用分区在组内成员间互斥的特性，就实现了单播（队列）模式。 2.3 故障容灾 如果只有一个消费者，出现故障后就比较麻烦了，但有了消费者组之后就方便多了。
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。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。...有两个消费组A和B都订阅了这个主题，消费组A中有4个消费者（C0、C1、C2和C3），消费组B中有2个消费者（C4和C5）。...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用
今天先讲解消费者与消费组之间的关系，后续再结合案例再细致地讲解如何使用。 消费者负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。...与其他一些消息中间件不同的是：在 Kafka 的消费理念中还有一层消费组的概念，每个消费者都有一个对应的消费组。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。 ?...有两个消费组A和B都订阅了这个主题，消费组A中有4个消费者（C0、C1、C2和C3），消费组B中有2个消费者（C4和C5）。...按照 Kafka 默认的规则，最后的分配结果是消费组A中的每一个消费者分配到1个分区，消费组B中的每一个消费者分配到2个分区，两个消费组之间互不影响。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。...Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合： 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的应用
一、问题描述 小组同学在使用kafka官方工具kafka-consumer-groups.sh批量导集群消费组详情时,发现某一个集群基于broker的某些消费组会出现异常，主要表现： 结果不全: 只有部分分区的信息...进程会阻塞: 不会像导他消费组时那样，执行完自动退出 [image.png] 二、问题分析 1、信息梳理 兵马未动，粮草先行。...broker消费特殊场景下的bug？此次异常的消费组大多同时消费2个topic: 一个是日常三副本的topic，一个是离线补录的二副本的topic,确实存在bug的可能性。...3、__consumer_offsetstopic排查 基于broker消费的消费组，其偏移量的元数据信息是存储在__consumer_offsets这个topic下的。...获取消费组产生异常。
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...总而言之，kafka的消费组有如下三个特征 每个消费组有一个或者多个消费者 每个消费组拥有一个唯一性的标识id 消费组在消费topic的时候，topic的每个partition只能分配给一个消费者 Kafka...Partition分配 一个kafka主题会有多个分区，分配partition需要保证每个分区都有消费者消费，topic的每个分区只能分配给某个消费组下的一个消费者，这样的话也能保证每个partition...在一个大型系统中，会有非常多的消费组，如果这些消费组同时提交位移，Broker服务器会有比较大的负载，所以kafka的_consumer_offsets拥有50个分区，这样_consumer_offsets...答案是不会，kafka有压缩机制，会定期压缩_consumer_offsets，压缩的依据是消息message中包含的key(即groupID+topic+分区id)，kafka会合并相同的key，，只留下最新消费组
日常运维 问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 1.查看日志文件 kafka-dump-log.sh 参数 描述 例子 --deep-iteration...这类应实现kafka.serializer。解码器特性。...Custom jar should be available in kafka/libs directory. (default: kafka.serializer....查询Log文件 sh bin/kafka-dump-log.sh --files kafka-logs-0/test2-0/00000000000000000300.log ?...---- 欢迎 Star和 共建由 滴滴开源的kafka的管理平台,非常优秀非常好用的一款kafka管理平台 满足所有开发运维日常需求 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka
其中，消费者组是Kafka架构中的重要概念之一，本文将深入探讨Kafka消费者组的原理、应用场景以及最佳实践，帮助读者更好地理解和应用Kafka消费者组。...在Kafka的架构中，消费者组是一个核心概念，它为多个消费者提供了协同消费消息的能力，本文将深入探讨Kafka消费者组的原理、应用场景以及最佳实践。...Kafka消费者组的原理Kafka消费者组是一组逻辑上相关联的消费者实例，它们共同消费一个或多个主题（topics）中的消息。每个消费者都可以属于一个或多个消费者组。...Kafka消费者组的最佳实践合理设置消费者组的大小：消费者组的大小应该根据系统的负载和需求来进行设置，过大的消费者组会增加协调开销，而过小的消费者组可能无法充分利用系统资源。...本文介绍了Kafka消费者组的原理、应用场景和最佳实践，希望能够帮助读者更好地理解和应用Kafka消费者组。
"ip:port,ip:port"); /** * earliest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费...；无提交的offset时，从头开始消费。 ...* latest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据。 ... properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer... properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
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