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Kafka 生产与消费

概述 接着上一篇博客,本篇主要介绍Kafka的生产与消费的过程。Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息,Consumers从Brokers里面拉去指定Topic的消息。 ,消息不丢失不重复,只且消费一次(0.11中实现,仅限于下游也是kafka) 在业务中,常常都是使用At least once的模型,如果需要可重入的话,往往是业务自己实现。 首先想出来的: 生产者重做导致重复写入消息----生产保证幂等性 消费者重复消费---消灭重复消费,或者业务接口保证幂等性重复消费也没问题 由于业务接口是否幂等,不是kafka能保证的,所以kafka这里提供的 exactly once是有限制的,消费者的下游也必须是kafka。 所以一下讨论的,没特殊说明,消费者的下游系统都是kafka(注:使用kafka conector,它对部分系统做了适配,实现了exactly once)。 生产者幂等性好做,没啥问题。

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kafka消费

consumer group 当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时,让每个app对应一个消费者组,从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息;在每个消费者组中,往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力 Kafka 当前只能允许增加一个主题的分区数。 我们有时候可以看到ILLEGAL_GENERATION的错误,就是kafka在抱怨这件事情。 1.GroupCoordinator broker端的,每个kafka server都有一个实例,管理部分的consumer group和它们的offset,对于 consumer group 而言,是根据其 消费的两种方式 1.consumer.assign assign方法由用户直接手动consumer实例消费哪些具体分区,根据api上述描述,assign的consumer不会拥有kafka的group

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    kafka查看消费数据

    但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组 查看消费情况 bin/kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server kafka-1.default.svc.cluster.local:9092 指定自己的分组 自己消费的topic会显示kafka总共有多少数据,以及已经被消费了多少条 标记解释: TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG 注意:以kafkaspout类作为消费者去读kafka数据,相当于直接从kafka server上取文件,没有消费者组的概念 每次读的数据存在自己zk的offet中,所以不能通过上述命令查看 ACL版查看  kafka-1.default.svc.cluster.local:9092 --group usercenter 如果需要使用shell脚本,来检测kafka消费数据,有没有积压。

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    Kafka 顺序消费方案

    并发源码 来源:blog.csdn.net/qq_38245668/ article/details/105900011 前言 1、问题引入 2、解决思路 3、实现方案 ---- 前言 本文针对解决Kafka 不同Topic之间存在一定的数据关联时的顺序消费问题。 1、问题引入 kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题,kafka消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费,其余无法保证。 在对insert和update加锁之后,其实还是没有解决消费顺序的问题,只是确保了同一时间只有一个业务在处理。 对于消费顺序异常的问题,也就是先消费了update再消费insert的情况。 101 余篇,覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka

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    Kafka 消费

    Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据。 Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消费者形成一个消费组来消费主题时,每个消费者会收到不同分区的消息。假设有一个T1主题,该主题有4个分区;同时我们有一个消费组G1,这个消费组只有一个消费者C1。 重平衡是Kafka一个很重要的性质,这个性质保证了高可用和水平扩展。不过也需要注意到,在重平衡期间,所有消费者都不能消费消息,因此会造成整个消费组短暂的不可用。 创建Kafka消费者 读取Kafka消息只需要创建一个kafkaConsumer,创建过程与KafkaProducer非常相像。 在正常情况下,消费者会发送分区的提交信息到KafkaKafka进行记录。当消费者宕机或者新消费者加入时,Kafka会进行重平衡,这会导致消费者负责之前并不属于它的分区。

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    Flink消费kafka消息实战

    本次实战的内容是开发Flink应用,消费来自kafka的消息,进行实时计算; 环境情况 本次实战用到了三台机器,它们的IP地址和身份如下表所示: IP地址 身份 备注 192.168.1.104 http ,所以在192.168.1.101这台机器上通过Docker快速搭建了kafka server和消息生产者,只要向这台机器的消息生产者容器发起http请求,就能生产一条消息到kafka; 192.168.1.104 : PLAINTEXT://kafka1:9092 KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9092 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper :9092"); props.setProperty("group.id", "flink-group"); //数据源配置,是一个kafka消息的消费者 FlinkKafkaConsumer011 至此,Flink消费kafka消息的实战就全部完成了,本次实战从消息产生到实时处理全部实现,希望在您构建基于kafak的实时计算环境时可以提供一些参考;

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    Kafka 消费组 Rebalance机制

    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。 消费者不一定需要真正下线,例如遇到长时间的GC,网络延迟导致消费者长时间未向GroupCoordinator发送心跳等情况,GroupCoordinator会认为消费者已经下线。 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 ,造成数据可能被重新消费。 leader负责消费分配方案的制定。 Sync,这一步leader开始分配消费方案,即哪个consumer负责消费哪些topic的哪些partition。

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    Kafka消费者组

    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。 Group ID是一个字符串,在一个Kafka集群中,它标识唯一的一个Consumer Group。 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。 在新版本的Consumer Group中,采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。 Kafka为某个Consumer Group确定Coordinator所在的Broker的算法有2个步骤。

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    Python脚本消费kafka数据

    3、消费者(消费群组) from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('test', ,只有其中可以可以消费到,满足要求,消费组可以横向扩展提高处理能力 4、消费者(读取目前最早可读的消息) from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer (手动设置偏移量) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs import TopicPartition consumer = KafkaConsumer (订阅多个主题) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs import TopicPartition consumer = KafkaConsumer 获取消息 print msg time.sleep(1) 8、消费者(消息挂起与恢复) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs

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    kafka 消费者详解

    前言 读完本文,你将了解到如下知识点: kafka消费者 和 消费者组 如何正确使用 kafka consumer 常用的 kafka consumer 配置 消费者 和 消费者组 什么是消费者? 顾名思义,消费者就是从kafka集群消费数据的客户端, 如下图,展示了一个消费者从一个topic中消费数据的模型 ? 图1 单个消费者模型存在的问题? 如果这个时候 kafka 上游生产的数据很快, 超过了这个消费者1 的消费速度, 那么就会导致数据堆积, 产生一些大家都知道的蛋疼事情了, 那么我们只能加强 消费者 的消费能力, 所以也就有了我们下面来说的 这个时候kafka会进行 分区再均衡, 来为这个分区分配消费者,分区再均衡 期间该 Topic 是不可用的, 并且作为一个 被消费者, 分区数的改动将影响到每一个消费者组 , 所以在创建 topic PartitionAssignor 根据给定的消费者和主题, 决定哪些分区应该被分配给哪个消费者。 Kafka 有两个默认的分配策略。

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    如何搞定Kafka重复消费

    如何保证 Kafka 消息不重复消费? 我们在做开发的时候为了程序的健壮性,在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数,但是因为网络的一些原因,设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了(当然导致消息重复也有可能是其他原因),那么怎么解决消息重复这个问题呢 解决方案 方案一  /  保存并查询 给每个消息都设置一个独一无二的 key,消费的时候把 key 记录下来,然后每次消费新的消息的时候都查询一下,看当前消息的这个 key 是否消费过,如果没有消费过才进行消费 所以,通过这两个例子,我们可以想到如果系统消费消息的业务逻辑具备幂等性,那就不用担心消息重复的问题了,因为同一条消息,消费一次和消费多次对系统的影响是完全一样的。也就可以认为,消费多次等于消费一次。 这样,我们消费消息的逻辑可以变为:“在转账流水表中增加一条转账记录,然后再根据转账记录,异步操作更新用户余额即可。”

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    ClickHouse系列--消费kafka数据

    ', kafka_group_name = 'group_name', kafka_format = 'data_format'[,] [kafka_row_delimiter kafka_topic_list :Kafka 主题列表,多个主题用逗号分隔. kafka_group_name :消费者组. kafka_format – Message format. Kafka表引擎只是一个数据管道,我们可以通过物化视图的方式访问Kafka中的数据。 ; Note: Kafka消费表不能直接作为结果表使用。 Kafka消费表只是用来消费Kafka数据,没有真正的存储所有数据。 这里还有一个疑问: 在众多资料中,kafka示例消息都是最简单的json格式,如果消息格式是复杂类型呢?是否支持?

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    Kafka消费者架构

    消费者将记住他们上次离开时的偏移量 消费者组每个分区都有自己的偏移量 Kafka消费者分担负载 Kafka消费者将消费在一个消费者组内的消费者实例上所划分的分区。 消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。 Kafka消费者故障转移 消费者在成功处理记录之后通知Kafka Broker,从而将偏移量提前。 Kafka消费者可以消费哪些记录?消费者无法读取未复制的数据。Kafka消费者只能消费分区之外的“高水印”偏移量的消息。 管理故障切换(每个进程运行X个消费者线程)也更简单,因为您可以允许Kafka首当其冲的工作。 Kafka消费者回顾 什么是消费者组?

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    查看kafka消息消费情况

    /kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 10.1.3.84:9098 --list #要使用ConsumerOffsetChecker查看上一个示例中消费者组的偏移量 ,我们按如下所示“describe”消费者组: . 消息消费情况 消息堆积是消费滞后(Lag)的一种表现形式,消息中间件服务端中所留存的消息与消费掉的消息之间的差值即为消息堆积量,也称之为消费滞后(Lag)量。 ConsumerOffset:消费位移,表示Partition的某个消费消费到的位移位置。 要计算Kafka中某个消费者的滞后量很简单,首先看看其消费了几个Topic,然后针对每个Topic来计算其中每个Partition的Lag,每个Partition的Lag计算就显得非常的简单了,参考下图

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    logstash 重复消费kafka问题

    我让负责kakfa的同学帮忙查了一下,他告诉我kafka接收到的数据和往常一样,没变化。业务数据量没变,kafka接收到的数据量也没变,那只能是logtash的问题。 kafka的consumer消费数据时首先会从broker里读取一批消息数据进行处理,处理完成后再提交offset。 如果这一批消息处理时间过长,在session.timeout.ms时间内没有处理完成,自动提交offset失败,然后kafka会重新分配partition给消费者,消费者又重新消费之前的一批数据,又出现了消费超时 ,所以会造成死循环,一直消费相同的数据。 将其减少为原来的一半,logstash不在重复消费kafka,终于恢复正常了。 当天索引的segments没合并 查了一圈资料也没找到segmetns没合并的原因。

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    Kafka消费者 之 指定位移消费

    一、auto.offset.reset值详解 在 Kafka 中,每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时,就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从何处开始进行消费 Kafka 提供的 auto.offset.reset 参数也只能在找不到消费位移或位移越界的情况下粗粒度地从开头或末尾开始消费。 七、推荐阅读 《Kafka基础(一):基本概念及生产者、消费者示例》 《Kafka基础(二):生产者相关知识汇总》 《Kafka监控系统,我推荐Kafka Eagle》 《Kafka消费者 之 如何订阅主题或分区 》 《Kafka消费者 之 如何进行消息消费》 《Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量》 另外本文涉及到的源码已上传至:github,链接如下: https://github.com/841809077 /hdpproject/blob/master/src/main/java/com/hdp/project/kafka/consumer/,详见 SeekDemoAssignment.java 和 SeekToTimeDemo.java

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    Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

    面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 候选者:一般来说,还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官:那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢? 候选者:我们这边是这样实现的: 候选者:一、从Kafka拉取消息(一次批量拉取500条,这里主要看配置)时 候选者:二、为每条拉取的消息分配一个msgId(递增) 候选者:三、将msgId存入内存队列 ),又能解决大部分消费顺序的问题了呢。

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    Apache Kafka-消费端_顺序消费的实现

    ---- 概述 一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费,从而保证消费顺序。 Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性,不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。 kafka的顺序消费很少用。 配置项,对应 KafkaProperties 配置类 kafka: bootstrap-servers: 192.168.126.140:9092 # 指定 Kafka Broker 地址 消息的 value 的序列化 # Kafka Consumer 配置项 consumer: auto-offset-reset: earliest # 设置消费者分组最初的消费进度为

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    alpakka-kafka(8)-kafka数据消费模式实现

    上篇介绍了kafka at-least-once消费模式。 kafka消费模式以commit-offset的时间节点代表不同的消费模式,分别是:at-least-once, at-most-once, exactly-once。 上篇介绍的at-least-once消费模式是通过kafka自身的auto-commit实现的。 事后想了想,这个应该算是at-most-once模式,因为消费过程不会影响auto-commit,kafka在每个设定的间隔都会自动进行offset-commit。 这也意味着这个exactly-once消费模式必须在一个提供事务处理功能的数据库系统里实现,也代表kafka-offset必须和其它交易数据一起存放在同一种数据库里。

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    alpakka-kafka(7)-kafka应用案例,消费模式

    这个库存管理平台是一个Kafka消费端独立运行的软件。kafka的生产方即平台的服务对象通过kafka生产端producer从四面八方同时、集中将消息写入kafka。 库存管理平台在kafka消费端不间断监控kafka里新的未读过的消息并及时读取,解析消息获取发布者对库存管理的指令,然后按指令更新库存状态。 不过通过kafka把并发产生的指令转换成队列然后按顺序单线程逐句执行就能解决主要问题了。现在,平台的数据来源变成kafka消费端口上的一个数据流了,数据的读取和消费自然也变成了逐条的。 kafka提供了某种游标机制来记录数据读取的最新位置,防止数据消费过程中的遗漏、重复。 从由kafka中读出指令到成功完成执行指令整个消息消费过程可能经历多个步骤。每个步骤都可能有失败的可能,从而中断过程影响数据消费结果。

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