诞生背景老版本的Kafka会把位移信息保存在Zk中，当Consumer重启后，自动从Zk中读取位移信息。...清理：Kafka使用Compact策略来删除位移主题中的过期消息，避免位移主题无限膨胀。kafka提供专门的后台线程定期巡检待compcat的主题，查看是否存在满足条件的可删除数据。...因为在运行过程中consumer会记录已获取的消息位移Topic是由Partition构成的。...可能存在重复的位移数据提交到消费位移主题中，因为每隔5秒会往主题中写入一条消息，不管是否有新的消费记录，这样就会产生大量的同 key 消息，其实只需要一条，因此需要依赖前面提到日志压缩策略来清理数据。...事实上，很多主流的大数据流处理框架使用的都是这个方法，比如 Apache Flink 在集成 Kafka 时，就是创建了多个 KafkaConsu除了调整 max.poll.interval.ms 之外
并处理为其生成的记录流 Streams API，它允许应用程序作为流处理器，从一个或多个主题中消费输入流并为其生成输出流，有效的将输入流转换为输出流。...Kafka 可以将数据记录分批发送，从生产者到文件系统（Kafka 主题日志）到消费者，可以端到端的查看这些批次的数据。...fetch.min.bytes 该属性指定了消费者从服务器获取记录的最小字节数。...它的默认值时 1MB，也就是说，KafkaConsumer.poll() 方法从每个分区里返回的记录最多不超过 max.partition.fetch.bytes 指定的字节。...commitSync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量，如果处理完所有记录后要确保调用了 commitSync()，否则还是会有丢失消息的风险，如果发生了在均衡，从最近一批消息到发生在均衡之间的所有消息都将被重复处理
从版本Spring Kafka 2.1.1开始，一个名为logContainerConfig的新属性就可用了。当启用true和INFO日志记录时，每个侦听器容器都会写入一条日志消息，总结其配置属性。...从2.3版开始，ContainerProperties提供了一个idleBetweenPolls选项，允许侦听器容器中的主循环在KafkaConsumer.poll()调用之间睡眠。...从提供的选项中选择实际睡眠间隔作为最小值，并且选择max.poll.interval.ms 消费者配置和当前记录批处理时间之间的差异。 2.3.1.4 提交偏移量 提供了几个提交偏移量的选项。...TIME: 在处理完poll()返回的所有记录后提交偏移量，只要超过上次提交后的ackTime COUNT: 在处理完poll()返回的所有记录后提交偏移量，只要上次提交后收到ackCount记录。...请参阅setCommitCallback以获取异步提交的结果；默认回调是LoggingCommitCallback，它记录错误（以及调试级别的成功）。
2、轮询 为了不断的获取消息，我们要在循环中不断的进行轮询，也就是不停调用 poll 方法。...注意： commitsync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量 , 所以在处理完所有记录后要确保调用了 commitsync() ，否则还是会有丢失消息的风险。...commitAsync() 也支持回调 , 在 broker 作出响应时会执行回调。回调经常被用于记录提交错误或生成度量指标。...2.6.2 从特定偏移量开始记录 到目前为止 , 我们知道了如何使用 poll() 方法从各个分区的最新偏移量处开始处理消息。 不过, 有时候我们也需要从特定的偏移量处开始读取消息。...试想一下这样的场景: 应用程序从 Kafka 读取事件 ( 可能是网站的用户点击事件流 ), 对它们进行处理 ( 可能是使用自动程序清理点击操作并添加会话信息 ), 然后把结果保存到数据库。
从消息队列中取出消息并打印 System.out.println(stringQueue.poll()); 上述代码，创建了一个队列，先往队列中添加了一个消息，然后又从队列中取出了一个消息。...Kafka的Apache官网是这样介绍Kakfa的。 Apache Kafka是一个分布式流平台。一个分布式的流平台应该包含3点关键的能力： 1. ...Consumers：可以有很多的应用程序，将消息数据从Kafka集群中拉取出来。 3. ...Stream Processors：流处理器可以Kafka中拉取数据，也可以将数据写入到Kafka中。...93092.533979/s每秒9.3W条记录 73586.766156 /s每秒7.3W调记录 吞吐速率 158.19 MB/sec 88.78 MB/sec 70.18 MB 平均延迟时间 192.43
Kafka消费者的工作原理 Kafka消费者从指定的主题中读取消息，消费者组（Consumer Group）则是一组消费者的集合，它们共同消费一个或多个主题。...当一个消费者从Broker中读取到一条消息后，它会将该消息的偏移量（Offset）保存在Zookeeper或Kafka内部主题中。...如果在该时间内没有获取到足够的消息，则返回已经获取到的消息。 ---- Kafka消费者的实现 Kafka消费者的实现可以使用Kafka提供的高级API或者低级API。...最后使用poll方法从Broker中读取消息，并对每条消息进行处理。 低级API 使用低级API可以更加灵活地实现Kafka消费者。...---- 导图 总结 Kafka消费者是Kafka消息队列系统中的重要组成部分，它能够从指定的主题中读取消息，并进行相应的处理。
图中没有讲述Selector的作用 另外，文中提到了PRODUCE请求, 此处可拓展阅读Kafka-处理请求（生产(PRODUCE)请求、获取(FETCH)请求） 上图流程描述了Kafka的网络模型...TCP的I/O是面向流的，在读取时不能保证刚好完整读取了一个对象，但经过Kafka Selector的封装，外界可以将对象的I/O交给它，而不再需要关心一个对象完整I/O的逻辑。...①poll() 调用了Kafka Selector的poll方法，该方法会执行网络I/O ?...在调用poll()后，从selector.completedReceives中取出每个请求并处理。 ?...所以Processor线程在主循环中会从responseQueue取出每个响应，并进行处理。
fetch.min.bytes 该属性指定了消费者从服务器获取记录的最小字节数。...它的默认值是 1MB，也就是说，KafkaConsumer.poll() 方法从每个分区里返回的记录最多不超过 max.partition.fetch.bytes 指定的字节。...，broker 用他来标识从客户端发送过来的消息，通常被用在日志、度量指标和配额中 max.poll.records 该属性用于控制单次调用 call() 方法能够返回的记录数量，可以帮你控制在轮询中需要处理的数据量...提交和偏移量的概念 特殊偏移 我们上面提到，消费者在每次调用poll() 方法进行定时轮询的时候，会返回由生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者消费的记录，因此我们可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的...commitSync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量，如果处理完所有记录后要确保调用了 commitSync()，否则还是会有丢失消息的风险，如果发生了在均衡，从最近一批消息到发生在均衡之间的所有消息都将被重复处理
创建消费者实例：使用配置创建Kafka消费者实例。 订阅主题：使用消费者实例订阅一个或多个Kafka主题。这告诉Kafka消费者你想要从哪些主题中接收消息。...轮询数据：消费者使用poll()方法从Kafka broker中拉取消息。它会定期轮询（拉）Kafka集群以获取新消息。...处理消息：一旦从Kafka broker获取到消息，消费者会对消息进行处理，执行你的业务逻辑。这可能包括数据处理、计算、存储或其他操作。...这告诉Kafka你希望从哪些主题中接收消息。 启动消费者：调用poll()方法开始轮询消息。这将启动消费者实例并开始拉取消息。消费者组中的每个成员都会独立执行这个步骤。...如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数，等待时间到，仍然会返回数据。 fetch.max.bytes 默认为52428800（50兆字节）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。...这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。...Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。...生产者选择一个主题来发送给定的事件，而消费者则选择他们从哪个主题中提取事件。例如，金融应用程序可以从一个主题中提取纽约证券交易所股票交易，并从另一个主题中提取公司财务公告，以寻找交易机会。...完整的源代码，Maven配置和测试数据可以在下面找到，但这里有一些亮点;从用于接收和处理来自Kafka主题的事件消息的主循环开始： ? Fish类包含辅助方法以隐藏对象如何转换为BSON文档： ?
◆ 问题 ◆ 可能没有按照预期的那样获取数据 看上面的代码，我们开发者可能会认为 poll 是一种向 Kafka 发出需求信号的方式。我们的消费者仅在完成对先前消息的处理后才进行轮询以获取更多消息。...这为消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量设置了上限。如果在此超时到期之前未调用 poll()，则认为消费者失败，组将进行rebalance，以便将分区重新分配给另一个成员。...现在，还有另一种配置可以帮助解决这种情况： max.poll.records 单次调用 poll() 返回的最大记录数。请注意， max.poll.records 不会影响底层的获取行为。...消费者将缓存来自每个获取请求的记录，并从每次轮询中返回它们。 将此设置为较低的值，我们的消费者将在每次轮询时处理更少的消息。因此轮询间隔将减少。...这就是为什么在 Kafka 中，一个主题中的分区数是并行度的单位。 理论上，我们可以通过运行与主题上的分区数量一样多的消费者来轻松实现最大并行度。
具有广泛应用于大数据实时计算、分布式流处理等。...2.1 创建用于存储事件的Topic kafka是一个分布式流处理平台让能垮多台机器读取、写入、存储和处理事件（事件也可以看作文档中的记录和消息） 典型的事件如支付交易、移动手机的位置更新、网上下单发货...2.4 使用kafka连接导入导出数据流 你可能在关系数据库或传统消息传递系统等现有系统中拥有大量数据，以及许多已经使用这些系统的应用程序 Kafka连接允许你不断地从外部系统摄取数据到Kafka，反之亦然...一旦kafka线程启动成功，source Connect将会从test.txt文件中逐行读取信息并生产到命名为connect-test的 topic中，同时sink connect会从connect-test...常用API 3.1 生产者API 生产者API允许应用程序在以数据流的形式发送数据到Kafka集群中的Topic中。
总结/朱季谦在一次测试Kafka通过consumer.subscribe()指定偏移量Offset消费过程中，因为设置参数不当，出现了一个异常提示——[2024-01-04 16:06:32.552][...但是，若设置过大的话，可能导致消费者在长时间无法处理新的记录。因此，这个参数需要比较合理设置比较好。...同时，还需要关注另外一个参数——ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));这行代码表示尝试从...Kafka的topic中在最多 500 毫秒内从主题中获取的一批记录的对象。...除了调整max.poll.interval.ms比消费逻辑耗时大之外，还可以调整consumer.poll(Duration.ofMillis(500))和max.poll.records，控制每次poll
//根据指定的分区从主题元数据中找到主副本 SimpleConsumer consumer = new SimpleConsumer(seed, a_port, 100000, 64 * 1024,...String, Integer> topicCountMap = new HashMap(); topicCountMap.put(topic, 1); // 一次从主题中获取一个数据...Properties详解： bootstrap.server(最好用主机名不用ip kafka内部用的主机名 除非自己配置了ip) deserializer 反序列化consumer从broker端获取的是字节数组...fetch.max.bytes consumer单次获取最大字节数 max.poll.records 单次poll返回的最大消息数 默认500条 如果消费很轻量 可以适当提高这个值 增加消费速度。...根据上边的各种配置，poll方法会找到offset，当获取了足够多的可用数据，或者等待时间超过了指定的超时时间，就会返回。
Apache Kafka 作为一种分布式流处理平台，已经成为许多企业的首选。在 Kafka 中，生产者负责将消息发送到主题（Topic），而消费者则从主题中读取消息进行处理。...然而，为了确保数据流的可靠性和一致性，Kafka 引入了幂等生产者和事务生产者这两种机制。Kafka 幂等生产者幂等性是指无论对同一资源进行多少次操作，其结果都是一致的。...通过以上机制，Kafka 幂等生产者可以确保在发送消息时不会产生重复数据，从而提高了数据流的可靠性。Kafka 事务生产者除了幂等性，Kafka 还引入了事务生产者来实现消息的原子性和一致性。...应用场景与最佳实践Kafka 幂等生产者和事务生产者广泛应用于以下场景：数据库变更事件：当数据库发生变更时，可以使用事务生产者将变更事件发送到 Kafka 主题中，消费者可以从中读取事件并将其应用于其他系统...监控与调优：监控生产者的性能指标，并根据需要进行调优，以确保系统的稳定性和可靠性。
以快速搭建demo和尝试使用为目标，直接参考官方文档即可： http://kafka.apache.org/quickstart 官网上的教程使用了kafka自带的ZooKeeper来管理集群信息，也可以轻松在网上找到以独立...2）消费者的消费问题 同生产者的做法，为了方便观察问题，添加了一些日志： 从消费日志看，消费者第一次获取消息队列时，是失败的，获取不到任何记录，第二次获取时才获取到记录。...回调方法还有一个好处在于给失败的消息一次重处理的机会。 【问题二】kafka集群的高可用性要如何架构？...由于版本无法切换，所以我在poll函数外层包装了一个超时控制，超时后重新尝试建立新的kafka连接。...以上实践过程大约会花费两天时间，如果从生产到消费得全流程都得关注可用性的话，这个实践开销还是得确保的。经历了一些瞎折腾之后，可以阶段性地对Kafka的知识点做做收拢和总结了。
假如运行的kafka Broker版本与你客户端使用的版本不一致，你使用了Broker不支持的API，就会抛出异常UnsupportedVersionException。...消费者提供两种配置，控制poll： 1),max.poll.interval.ms:通过增加两次poll调用的时间间隔，可以给你的消费者更多的处理从poll返回的Records的时间。...这使得预测每次poll调用间隔内消费者能处理的最大消息数。通过调优该值，我们可以减少poll的调用间隔，来减少对消费者组再平衡的影响。 对于消息的处理时间多变的情况，所有的这些选项都要配置充足。...但是有些情况下，消费者或许想聚焦从这些分区的一些子集中全速获取数据，等到这些子集数据变少或者没有数据可消费时才开始从其它分区获取数据。...就会导致，应用程序从带有事务消息的topic获取数据的时候会看到消费偏移存在不连续的情况。这些缺失的消息可能是事务的标记，会为消费者过滤掉。
：N * i + min(i, R) Ci 获取的分区总数：N + (if (i + 1 > R) 0 else 1) 4.2.2 RoundRobinAssignor RoundRobinAssignor...虽然该策略的代码实现很复杂，但通常从结果上看通常比其他两种分配策略更优秀。...处理过程有： 主要是将消费组的元数据信息存入 Kafka 的 __consumer_offset 主题中； 最后 GroupCoordinator 将各自所属的分配方案发送给各个消费者。...4.4 频繁再均衡 参考地址：《记一次线上kafka一直rebalance故障》 由前面章节可知，有多种可能触发再均衡的原因。下述记录一次 Kafka 的频繁再均衡故障。...解决方法： 增加 max.poll.interval.ms 值的大小：将该参数调大至合理值，比如默认的 300s； 设置分区拉取阈值：通过用外部循环不断拉取的方式，实现客户端的持续拉取效果。
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