原因分析：producer向不存在的topic发送消息，用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
kafka0.9版本以后用java重新编写了producer，废除了原来scala编写的版本。
部分消费组无法通过broker(new-consumer)正常消费数据,更改消费组名后恢复正常。
本文简单解析一下kafka0.8.2.2版本中的java producer的异常处理。
kafka系列分为两个篇幅，分别是实用篇，讲使用命令和一些使用中会遇到的概念名词，理论篇，讲kafka为了实现高可用和高性能做了哪些努力。这篇我们从搭建开始，然后用kafka脚本去发送和接受信息，最后用go语言展示在代码之中怎么使用。
在业务中，kafka的消费者服务非常常见。主要流程是从kafka中取出消息，处理消息。
最近在弄golang框架的事情，连接kafka，目前采用的是sarama进行连接，开发测试是ok的，但是考虑到在生产环境中使用。sarama还是有些问题的，问题出在它的consumer上，不能够直接使用，需要进行简单的处理，首先是处理topic和groupid的问题。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Snuba 是一种在 Clickhouse 之上提供丰富数据模型以及快速摄取消费者(直接从 Kafka 获取数据)和查询优化器的服务。
org.springframework.kafka.core.KafkaProducerException: Failed to send; nested exception is org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) for zhaochaotest-0: 30031 ms has passed since batch creation plus linger time at org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate$1.onCompletion(KafkaTemplate.java:365) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerBatch.completeFutureAndFireCallbacks(ProducerBatch.java:204) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerBatch.done(ProducerBatch.java:187) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.failBatch(Sender.java:627) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.sendProducerData(Sender.java:287) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:238) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:163) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) for zhaochaotest-0: 30031 ms has passed since batch creation plus linger time
kafka可以通过多个partition实现并发，但是针对单个partition，必须顺序提交。假如消息发送顺序为1,2,3，如果先提交3，会导致1,2被提交。所以不能并发执行后立即提交。
如果出现 already running as process 错误，这个一般是因为机器异常关闭缓存目录中残留PID文件导致的(为关闭进程强行关机等导致的）
Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。
在消息系统中，涉及的概念都比较类似，初学消息系统，概念有时候理解不到位，需要读者反复的根据自己的学习进度回过头把基本概念捋清楚。
可以看到默认是1M，只需要在配置kafka连接时，加入配置max.request.size即可，如下：
支持正则表达式匹配Topic来进行删除,只需要将topic 用双引号包裹起来 例如: 删除以create_topic_byhand_zk为开头的topic;
调试工具操作 - 启动 bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties bin/kafka-server-start.sh config/server.properties - 列出topicc ./kafka-topics.sh --zookeeper 9.43.186.132:2181,9.43.186.152:2181,9.43.186.176:2181 --list - 创建topic bin/kafka-topics.s
"麻烦先找下我们的小马甲——公共服务"，这句话还没发出去，对方已经先把环境信息给发了过来。
WriteSyncer内嵌了io.Writer接口，定义了Sync方法；Sink接口内嵌了zapcore.WriteSyncer及io.Closer接口；ZapKafkaWriter实现Sink接口及zapcore.WriteSyncer接口，其Write方法直接将data通过kafka发送出去。
For Redis performance metrics, we provide configurations for Redis log metrics exporter, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alert rules, and a suitable Grafana dashboard configuration.
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在某些场景中，例如读取 compacted topic 或者输出（更新）聚合结果的时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 upsert 模式（FLIP-149）下。新的 upsert-kafka connector 既可以作为 source 使用，也可以作为 sink 使用，并且提供了与现有的 kafka connector 相同的基本功能和持久性保证，因为两者之间复用了大部分代码。
Kafka 事务在流处理中应用很广泛，比如原子性的读取消息，立即处理和发送，如果中途出现错误，支持回滚操作。这篇文章来讲讲事务是如何实现的，首先来看看事务流程图。
如果你本地已经安装了 Docker Desktop 并且已经启动，可以把 cask 'docker' 注释掉。
确定Kafka安装和启动正确，ZooKeeper可以查到所有的Brokers，但执行： kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic 遇到如下错误： java.net.SocketException: Network is unreachable at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:717) at org.apache.zookeeper.ClientCnxnSocketNIO.doTransport(ClientCnxnSocketNIO.java:361) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$SendThread.run(ClientCnxn.java:1141) Error while executing topic command : replication factor: 3 larger than available brokers: 0 [2017-06-26 17:25:18,037] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: replication factor: 3 larger than available brokers: 0 这个问题可能是broker的配置文件server.properties中的配置项zookeeper.connect指定了kafka的zookeeper的根目录，如： zookeeper.connect=192.168.31.32:2181,192.168.31.33:2181/kafka 这个时候，命令行参数“--zookeeper”的值也需要带上根目录，否则就会报这个错误，正确做法是： kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现，这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些，幂等性实现是事务性实现的基础，幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-Once 语义的实现，正是因为 Idempotent Producer 不提供跨多个 Partition 和跨会话场景下的保证，因此，我们是需要一种更强的事务保证，能够原子处理多个 Partition 的写入操作，数据要么全部写入成功，要么全部失败，不期望出现中间状态。这就是 Kafka Transactions 希望解决的问题，简单来说就是能够实现 atomic writes across partitions，本文以 Apache Kafka 2.0.0 代码实现为例，深入分析一下 Kafka 是如何实现这一机制的。
之前有一篇文件聊了聊如何生产不丢失数据，消费不丢失数据。这一篇我们来看下go如何通过参数配置来处理生产和消费的。
0x00 前言简述 描述: 每个业务系统都有自己的日志, 日志的重要作用在于当系统出现问题时可以准确快速排查和解决问题, 所以日志收集整理显得尤为重要, 在系统机器比较少时(单台)通常可以直接在服务器
1、生产者连接kafka有reset的报错： write curve kafka failed ， write: connection reset by peer
kafka-clients-0.10.2.1-sources.jar!/org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.java
1.创建生产者 from kafka import KafkaProducer from kafka.errors import KafkaError producer = KafkaProducer( bootstrap_servers=['127.0.0.1:5000', '127.0.0.1:5001', '127.0.0.1:5002']) future = producer.send("pic_collect", b'I am rito yan') try: record_me
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This server does not host this topic-partition
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
交易所钱包服务是加密货币交易所系统中的重要组成部分，它负责与各种不同的区块链的交互，实现用户地址生成、充值与提现等功能。本文以对接以太坊区块链的钱包服务为例，介绍交易所系统平台中钱包管理服务的设计与实现。
直接上代码了： # -*- coding: utf-8 -*- ''' 使用kafka-Python 1.3.3模块 ''' import sys import time import json from kafka import KafkaProducer from kafka import KafkaConsumer from kafka.errors import KafkaError KAFAKA_HOST = "127.0.0.1" KAFAKA_PORT = 9092 KAFA
现 Kafka Producer 需要把 Customer 类的对象序列化成字节数组发送给 Kafka Broker，同时 Kafka Consumer 需要把字节数组反序列化为一个 Customer 对象
Failed to send SASL handshake xxx.xxx.xxx.xxx:port: tls: failed to verify certificate: x509: certificate relies on legacy Common Name field, use SANs instead
一、场景还原 基于 Flink CDC 的 SQL Api 实现实时监听 MySQL 的 binlog 数据发送到 Kafka 二、框架版本 框架 版本 Flink 1.13.2 MySQL 5.7.25 connector-mysql-cdc 2.0.0 三、测试代码 public class CDCWithSqlTest { public static void main(String[] args) { StreamExecutionEnvironment env
PS: 当某个Topic的分区少于指定的分区数时候,他会抛出异常;但是不会影响其他Topic正常进行;
kafka单台机器做集群操作是没有问题的，如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报kafka.common.KafkaException: Should not set log end offset on partition 这个错误，如果使用kafka默认的日志等级，过不了几分钟错误日志就会把磁盘刷满，导致服务器down掉。
目前一些互联网公司会使用消息队列来做核心业务，因为是核心业务，所以对数据的最后一致性比较敏感，如果中间出现数据丢失，就会引来用户的投诉，年底绩效就变成325了。之前和几个朋友聊天，他们的公司都在用kafka来做消息队列，使用kafka到底会不会丢消息呢？如果丢消息了该怎么做好补偿措施呢？本文我们就一起来分析一下，并介绍如何使用Go操作Kafka可以不丢失数据。
Kafka是一个使用越来越广的消息系统，尤其是在大数据开发中（实时数据处理和分析）。为何集成其他系统和解耦应用，经常使用Producer来发送消息到Broker，并使用Consumer来消费Broker中的消息。Kafka Connect是到0.9版本才提供的并极大的简化了其他系统与Kafka的集成。Kafka Connect运用用户快速定义并实现各种Connector(File,Jdbc,Hdfs等)，这些功能让大批量数据导入/导出Kafka很方便。
KafkaConsumer是非线程安全的，多线程需要处理好线程同步，多线程的实现方式有多种，这里介绍一种：每个线程各自实例化一个KakfaConsumer对象，这种方式的缺点是：当这些线程属于同一个消费组时，线程的数量受限于分区数，当消费者线程的数量大于分区数时，就有一部分消费线程一直处于空闲状态
本篇演示安装配置 Kafka connect 插件实现 MySQL 到 Hbase 的实时数据同步。依赖环境见本专栏前面文章。相关软件版本如下：
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