Kafka的消息消费是以消费的group为单位; 同属一个group中的多个consumer分别消费topic的不同partition; 同组内consumer的变化, partition变化, coordinator...的变化都会引发balance; 消费的offset的提交 Kafka wiki: Kafka Detailed Consumer Coordinator Design 和 Kafka Client-side.../main/scala/kafka/coordinator/GroupMetadataManager.scala 作用: 是比较核心的一个类, 负责所有group的管理, offset消息的读写和清理等...存到了__consumer_offsets里, , 它的key是 groupId offset和group信息的写入: 实际上是普通的消息写入没有本质上的区别, 可参考Kafka是如何处理客户端发送的数据的...消息 GroupMetadataManager在启动时会同时启动一个名为delete-expired-consumer-offsets定时任务来定时删除过期的offset信息; 从内存缓存中清除:
，我们要设置为 false ,因为我们需要 msg 源源不断的被消费 public boolean isEndOfStream(Tuple2 nextElement)...{ return false; } @Override // 反序列化 kafka 的 record，我们直接返回一个 tuple2(record.topic(), new String(record.value(), "UTF-8")); } @Override //告诉 Flink 我输入的数据类型...(BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO, BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO); } } 2.使用自定义的 KafkaDeserializationSchema...进行消费 public static void main(String[] args) throws Exception { StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
一、概述 在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。...把消费位移存储起来（持久化）的动作称为 “提交” ，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。...参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...发送提交请求后可以继续做其它事情。如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。
实验一：kafka-python实现生产者消费者 kafka-python是一个python的Kafka客户端，可以用来向kafka的topic发送消息、消费消息。...这个实验会实现一个producer和一个consumer，producer向kafka发送消息，consumer从topic中消费消息。结构如下图 ? producer代码 ?...实验三：offset管理 kafka允许consumer将当前消费的消息的offset提交到kafka中，这样如果consumer因异常退出后，下次启动仍然可以从上次记录的offset开始向后继续消费消息...consumer的输出如下 ? 可以尝试退出consumer，再启动consumer。每一次重新启动，consumer都是从offset=98的消息开始消费的。...可以看到重新启动后，consumer从上一次记录的offset开始继续消费消息。之后每一次consumer重新启动，consumer都会从上一次停止的地方继续开始消费。
，它提供了多个数据的入口，并可以分发给下游多个地方消费 kafka优点有哪些 1....消息可以落地磁盘，如果消费者被关闭了，可以从上次停止的地方继续读取 4. 支持broker的扩展 5. 能保证亚秒级的消息延迟 kafka的基本概念有哪些？...偏移量：消息最后读取的地方 消费者群组：一个或者多个消费者共同读取一个主题，它保证一个分区只被一个消费者使用 消费者对分区的所有权：消费者与分区之间的映射关系 broker:一个独立的kafka...：从broker读取消息时发的请求。...它的请求包含客户端感兴趣的主题列表，响应指明这些主题所包含的分区，每个分区的副本，谁是首领副本（这些信息每个broker都有缓存） 如何处理请求？
如果你的回答是我将捕获异常并再次重试，那么你肯定需要设置更高的重试次数，让生产者继续重试。当你的回答是，我需要删除这个信息，继续重试没有任何意义，或者我将在其他的媳妇写入，后续再处理。...这保证kafka消费者将总是正确的顺序获得新数据，而不会遗漏任何消息。 当一个消费者停止工作的时候，另外一个消费者知道要从哪开始工作，前一个消费者的停止之前处理的最后一个offset是什么？...对于正在使用的每个分区，消费者存储的是其当前位置，因此它们或者其他的消费者知道在重启后如何继续。消费者丢失消息的主要方式是已读单尚未完全处理的消息的提交的offset。...这意味着，当一个线程启动时，它可以在启动时获取最新的累计值，并从它停止的地方获取。然而，这并不能完全解决问题，因为kafka还没提供事务。...在kafka消费者的某些版本种，轮询停止的时间不能超过几秒。即使你不想处理其他的记录，也必须继续轮询，以便消费者能够将心跳发送到broker。
前言 ---- 我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，...生产者与分区 ---- 首先提出一个问题：生产者将消息投递到分区有没有规律？如果有，那么它是如何决定一条消息该投递到哪个分区的呢？ 3.1....换句话说，就是组中的每一个消费者负责那些分区，这个分配关系是如何确定的呢？...我们知道，Kafka它在设计的时候就是要保证分区下消息的顺序，也就是说消息在一个分区中的顺序是怎样的，那么消费者在消费的时候看到的就是什么样的顺序，那么要做到这一点就首先要保证消息是由消费者主动拉取的（...倘若，两个消费者负责同一个分区，那么就意味着两个消费者同时读取分区的消息，由于消费者自己可以控制读取消息的offset，就有可能C1才读到2，而C1读到1，C1还没处理完，C2已经读到3了，则会造成很多浪费
这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。...提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。...消费者从 Kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 Zookeeper，此时消费者进程被重启了。...那么重启之后，消费者会找 Kafka 说，嘿，哥儿们，你给我接着把上次我消费到的那个地方后面的数据继续给我传递过来。...注意：新版的 Kafka 已经将 offset 的存储从 Zookeeper 转移至 Kafka brokers，并使用内部位移主题 __consumer_offsets 进行存储。
丰富的在线资源 丰富的文档、在线培训、指导教程、视频、示例项目、Stack Overflow 等。 Kafka是如何工作的？...:9092 This is my first eventThis is my second event 执行命令后会将所有消息消费掉入下图所示: 您可以随时停止消费者客户端Ctrl-C 随意尝试：...例如，切换回您的生产者终端（上一步）以编写其他事件，并查看事件如何立即显示在您的消费者终端中。...终止 Kafka 环境 现在您已经完成了快速入门，请随意拆除 Kafka 环境，或者继续玩。 Ctrl-C如果您还没有这样做，请 使用 停止生产者和消费者客户端。...在文档中也称为记录或消息。当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据标头。
丰富的在线资源 丰富的文档、在线培训、指导教程、视频、示例项目、Stack Overflow 等。 Kafka是如何工作的？...:9092 This is my first eventThis is my second event 执行命令后会将所有消息消费掉入下图所示: 您可以随时停止消费者客户端Ctrl-C 随意尝试：...例如，切换回您的生产者终端（上一步）以编写其他事件，并查看事件如何立即显示在您的消费者终端中。...终止 KAFKA 环境 现在您已经完成了快速入门，请随意拆除 Kafka 环境，或者继续玩。 Ctrl-C如果您还没有这样做，请 使用 停止生产者和消费者客户端。...在文档中也称为记录或消息。当您向 Kafka 读取或写入数据时，您以事件的形式执行此操作。从概念上讲，事件具有键、值、时间戳和可选的元数据标头。
面试题 如何保证消息不被重复消费？或者说，如何保证消息消费的幂等性？ 面试官心理分析 其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？...能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。...提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...那么重启之后，消费者会找 kafka 说，嘿，哥儿们，你给我接着把上次我消费到的那个地方后面的数据继续给我传递过来。
Kafka 实际上有个 offset 的概念，就是每个消息写进去，都有一个 offset，代表消息的序号，然后 consumer 消费了数据之后，每隔一段时间（定时定期），会把自己消费过的消息的 offset...提交一下，表示“我已经消费过了，下次我要是重启啥的，你就让我继续从上次消费到的 offset 来继续消费吧”。...消费者从 kafka 去消费的时候，也是按照这个顺序去消费。假如当消费者消费了 offset=153 的这条数据，刚准备去提交 offset 到 zookeeper，此时消费者进程被重启了。...那么重启之后，消费者会找 kafka 说，嘿，哥儿们，你给我接着把上次我消费到的那个地方后面的数据继续给我传递过来。数据 1/2 再次被消费。...当然，如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。
这个特性带来了第一个问题： 【问题一】生产者如何立即感知Kafka服务的异常，并把消息存放到其他地方做容灾处理？...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。...问题一：发现offset不连贯，也就是消费者消费的消息是从消费进程启动后开始计算的，不关闭消费进程才可以确保顺序消费。 2、关闭broker，查看日志。...继续尝试把问题和解决思路说明白： 【问题一】生产者如何立即感知Kafka服务的异常，并把消息存放到其他地方做容灾处理？ 针对这个问题，首先是去翻了一遍API，看了一遍回调方法的使用。...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？
进行存储，最后，再由Kibana将日志和数据呈现给用户 由于引入了Kafka缓冲机制，即使远端Logstash server因故障停止运行，数据也不会丢失，可靠性得到了大大的提升 2）用户轨迹跟踪：kafka...Kafka的消费者使用pull（拉）的方式将消息从broker中拉下来 1 这样做的好处是： 1）Kafka可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息 2）消费者可以控制自己的消费方式：可以使用批量消费...A消费了partition0,这时Consumer B就不能消费partition0的消息了，它只能消费partition1中的消息 延伸出消息如何保证顺序？...而在一个有两个及两个以上的topic内的话，就不能保证消息的顺序性了 因此，想要保证消息的顺序性，只在新建topic时，指定一个分区即可 5）Kafka集群:消息存储转发的地方，一般是集群的方式存在，...leader，但leader的数据在挂掉之前并没有同步到follower的这部分消息肯定就会丢失掉 10.Kafka的性能好在什么地方？
flow 的 topic 中3. consumer 从 _policy 或 _flow 的 topic 中拉取数据，进行处理，最终入库图中黄色部分的 consumer 是基于 Python 写的消费者，...kafka_exporter 可以清楚的看到 Kafka 生产和消费的各种指标Message in per second：每秒入消息数量Lag by Consumer Group：消费者组的 LAGMessage...in per minute：每分钟入消息数量Message consume per minute：每分钟消费消息数量并且可以通过时间的形式查看，RT在测试中逐渐施压，Kafka 消息越来越多，而配置的...因为 Procuder 是基于 Python 写的，那么是时候 Review 代码了，全局搜索 .produce 方法，很快就找到了根源所在小小的一个 kafka_producer 函数中，有很多存在问题的地方不难看出这里首先这里用...继续修改代码 traceback 看一下确实是生产中会产生的报错，BufferError: Local: Queue full但是奇怪的地方是，每次运行微服务，只会产生这一次报错，导致消息数量 x2。
特别是对 Kafka 而言，当生产者发送消息到某个主题后，消息是如何同步到对应的所有副本中的呢？针对这个问题，最常见的解决方案就是采用基于领导者（Leader-based）的副本机制。...Apache Kafka 就是这样的设计。 基于领导者的副本机制的工作原理如下图所示，我来简单解释一下这张图里面的内容。...所谓 Read-your-writes，顾名思义就是，当你使用生产者 API 向 Kafka 成功写入消息后，马上使用消费者 API 去读取刚才生产的消息。...倘若 F1 拉取了 Leader 的最新消息而 F2 还未及时拉取，那么，此时如果有一个消费者先从 F1 读取消息之后又从 F2 拉取消息，它可能会看到这样的现象：第一次消费时看到的最新消息在第二次消费时不见了...坦率地说，我觉得有些地方可能讲浅了，如果要百分之百地了解 Replication，你还是要熟读一下 Kafka相应的源代码。
---- 概述 Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。...使用 Kafka Connect，你只需要配置好 source 和 sink 的相关信息，就可以让数据自动地从一个地方传输到另一个地方。...它描述了如何从数据源中读取数据，并将其传输到Kafka集群中的特定主题或如何从Kafka集群中的特定主题读取数据，并将其写入数据存储或其他目标系统中。...Message queues连接器：用于从消息队列（如ActiveMQ、IBM MQ和RabbitMQ）中读取数据，并将其写入Kafka集群中的指定主题，或从Kafka集群中的指定主题读取数据，并将其写入消息队列中...通过将任务状态存储在Kafka中，Kafka Connect可以实现弹性、可扩展的数据管道。这意味着可以随时启动、停止或重新启动任务，而不会丢失状态信息。
我测试环境使用的kafka版本是0.10.2.0，不同版本的kafka默认配置和bin目录下脚本使用的方式略有不同，以下讨论仅在0.10.2.0版本的kafka中实测过。...但是很快，因为producer并不会因为topic被重新创建了而停止，所以logsize会继续从0开始增长，增长的数量就是topic被重建后，producer生产成功的消息条数，producer的行为很好理解...第二个异常行为是，consumer把topic重建前producer生产的数据消费完之后，不能继续消费topic重建之后producer生产的数据，会显示RD_KAFKA_RESP_ERR_PARTITION_EOF...根据实测，会从offset=0开始消费，也就是正常从头开始消费，不会漏掉数据，lag也会变为从12开始递减。 ...这造成了consumer消费了本该删除的数据，producer丢失了生产的数据的后果。所以手动删除topic还是停止kafka，producer，consumer比较好。
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