分区分配分区再均衡在服务端由GroupCoordinator负责,在客户端由ConsumerCoordinator负责,集群的全部消费组划分为多个子集,每个消费组的子集在服务端对应一个GroupCoordinator有以下几种情况会触发再均衡1.新消费者加入2.消费者被动下线3.消费者主动下线4.消费组对应的GroupCoordinator节点发生变更5.消费组订阅的主题分区数量发生变化当发生分区
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2024-04-03 14:58:08
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消费者如何分配分区就是指某个topic，其N个分区和消费该topic的若干消费者群组下M个消费者的关系。如下图所示，C0和C1两个消费者如何分配N个分区：消费者&分区.png核心接口：org.apache.kafka.clients.consumer.internals.PartitionAssignor内置策略：org.apache.kafka.clients.consumer.Rang
KafkaKafka是scala写的异步处理的消息队列kafka基础框架（1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端； （2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端； （3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个消费者消费；消
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2024-03-15 08:43:38
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1. 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，生产者将消息投递到哪个分区？消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢？接下来，就围绕着这两个问题一探究竟。2. 主题的分区数设置在server.properties配置文件中可
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2024-03-18 17:08:58
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1.Kafka架构演进通过kafka架构演变过程可以更好的理解Kafka架构。第一阶段：原始状态，一个生产者多个消费者第二阶段：分区设计。Kafka的分区也类似Spark的分区，是针对一个topic的分区，当生产速度远大于消费速度时，topic越来越大，这时候可以进行分区，每个分区保存topic一部分数据。分区可以提高吞吐量。分区后，Producer将数据发往不同分区，每个分区数据不同。 
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2024-03-16 17:10:54
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kafka 生产者发送数据到分区的规律, 消费者从分区消费的规律, 包含测试 demo 代码.
背景最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别.基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台Kafka 的 topic正常过车 topic： BAYONET_VEH
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2024-03-23 21:13:50
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一、消费者和消费者群组在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是
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2023-10-19 13:50:36
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一、何为Kafka1.Kafka的主题与分区主题：类似于数据库的表，或者文件系统里的文件夹。主题分为若干个分区，一个分区就是一个提交日志。消息追加写入，先入先出。能保证单个分区的顺序。通过分区实现里数据冗余与伸缩。2.生产者与消费者Kafka的客户端分为：生产者(producer)和消费者(consumer)。及其他高级客户端Kafka Connect API 和用于流式处理的Kafka Stre
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2024-03-15 08:59:14
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前言 在 Kafka 实际生产过程中，每个 topic 都会有 多个 partitions。 1.多个Partitions有什么好处？ ①多个 partition ，能够对 broker 上的数据进行分片，通过减少消息容量来提升 IO 性能； ②为了提高消费端的消费能力，一般情况下会通过多个 con
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2024-03-15 08:43:30
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利用正交方式，来概括所有的生产消费模型，如下：单生产者P多生产者NP单消费者CCPCNP多消费者NCNCPNCNP 在kafka中，生产和消费可以概括为如上四种模型，分别是一、一个生产者，一个消费者二、一个生产者，多个消费者三、多个生产者，一个消费者四、多个生产者，多个消费者其中一个生产者，一个消费者，我们可以理解为单向数据传递，生产者将数据推送至队列中，消费者向队列中获取。其实在这里还
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2023-12-14 06:37:00
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基本概念kafka中的重要角色 broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个集群可有多个broker，一个broker可以容纳多个topic topic：可以理解为一个消息队列的名字 partition：分区，为了实现扩展性，一个topic可以分布到多个broker上，一个topic可以被分成多个partition，partition中的每条消息 都会被分配一个有序的i
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2024-03-05 14:20:23
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文章目录消费者分区分配策略：RangeAssignor（跨度平均分配）RoundRobinAssignor（轮询调度分配）StickyAssignor（粘性分配）自定义分配策略消费者协调器和组协调器再均衡再均衡时机再均衡过程总结 kafka通过在集群中维护消费者组信息实现了消费者组机制，从而使得开发者能够通过调整消费和消费者组之间的关系来实现更灵活的消费模式。同时这也带来了一些 问题： 从抽象设
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2023-12-20 00:24:58
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kafka消费者Relancerebalance就是说如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化， kafka会重新分配消费者消费分区的关系。比如consumer group中某个消费者挂了，此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者，如果他又重启了，那么又会把一些分区重新交还给他。注意：rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况，如果通过assign这种消费方式指
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2024-03-21 21:42:36
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文章目录消费方式分区分配策略RangeAssignorRoundRobinAssignorStickyAssignor 消费方式consumer采用pull（拉）的模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络
消费者和消费组消费者：负责订阅kafka中的主题，并且从主题拉取消息。通过group.id来配置消费组，消费者是一个逻辑的概念，将所属的消费者归为一类。消费组：每个消费者都有一个对应的消费组，消息发布到主题后，只会投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者。消费者不是逻辑上的概念，是实际的应用实例。分区：每个分区只能被一个消费组中一个消费者所消费，为了增加消费能力可以增加消费者，如果分区固定了，需考虑
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2023-12-26 09:13:14
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大家都知道，Kafka生产者发送消息到主题，消费者订阅主题消费消息。而主题下边是分区，消息是存储在分区中，所以事实上是生产者发送消息到分区，消费者从分区读取消息。所以，生产者发送消息到哪个分区？消费者又从哪个分区读取消息呢？kafka主题的分区数可以自己设置，如果创建主题的时候没有指定分区数量，就会使用默认的server.properties中的设置。生产者与分区的关系：默认的分区策略：如果发送消
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2023-12-10 13:06:32
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一、基本概念1、Producer+Consumer+BrokerProducer（生产者）将消息发送到Broker，Broker将收到的消息存储到磁盘中，而Consumer（消费者）负责从Broker订阅并消费消息，Consumer使用拉（Pull）模式从服务端拉取消息ZooKeeper是负责集群元数据的管理、控制器的选举2、Topic+Partition在Kafka中，发布订阅的对象是主题（To
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2024-03-21 09:11:56
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消费者与消费组与生产者对应的是消费者，应用程序可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息。不过在使用 KafkaConsumer 消费消息之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用 KafkaConsumer。消费者（Consumer）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
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2023-10-16 12:01:46
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消费者和消费组在Kafka中，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。每个消费者只能消费所分配到的分区中的消息。而每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费。入上图所示，我们可以设置两个消费者组来实现广播消息的作用，消费组A和组B都可以接受到生产者发送过来的消息。消费者与消费组这种模型可以让整体的消费能力具备横向伸缩性，我们可以增加（或
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2023-07-17 11:48:32
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Kafka消费语义分析通常架构：Flume --> Kafka --> Spark SrteamingFlume作为Kafka的生产者Spark Streaming作为Kafka的消费者对于Flume来说：source：CDH NameNode的log（本次案例）sink：kafka3种消费语义at most once 最多一次，消息可能丢失，但是不会重复投递at least once
