简介：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以提供消息的持久化，即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。同时Kafka也支持Hadoop并行数据加载。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一，高通量，低等待的平台。
kafka中几个基本的术语：
Topic（主题）---Kafka按照分类对信息源进行维护。实际应用
背景这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下：1 已经提交的消息2 有限度的持久化如果消息没提交成功，并不是broke丢失了消息；有限度的持久化(broker可用)生产者丢失消息producer.send(Object msg) ;这个发送消息的方式是异步的；fire and forget,发送而不管结果如何；失败的原因可能有很多，比如网络抖动，发送消息
目录1.kafka中涉及的名词2.kafka功能3.kafka中的消息模型4.大概流程1.kafka中涉及的名词消息记录(record): 由一个key，一个value和一个时间戳构成，消息最终存储在主题下的分区中, 记录在生产者中称为生产者记录(ProducerRecord), 在消费者中称为消费者记录(ConsumerRecord)，Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被
在说到消息中间件的时候，我们通常都会谈到一个特性：消息的顺序消费问题。这个问题看起来很简单：Producer发送消息1, 2, 3。。。 Consumer按1, 2, 3。。。顺序消费。但实际情况却是：无论RocketMQ，还是Kafka，缺省都不保证消息的严格有序消费！这个特性看起来很简单，但为什么缺省他们都不保证呢？ “严格的顺序消费”有多么困难下面就从3个方面来分析一下，对于一个消
消息消费 Kafka 中的消费是基于拉模式的。消息的消费一般有两种模式：推模式和拉模式。推模式是服务端主动将消息推送给消费者，而拉模式是消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。 从代码清单8-1中可以看出，Kafka 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返
1、幂等的基本概念 幂等简单点讲，就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会产生任何副作用。幂等分很多种，比如接口的幂等、消息的幂等，它是分布式系统设计时必须要考虑的一个方面。查询操作(天然幂等) 查询一次和查询多次，在数据不变的情况下，查询结果是一样的。查询是天然的幂等操作删除操作 (天然幂等) 删除操作也是幂等的，删除一次和删除多次都是把数据删除(注意可能返回结果不一样
1.消费模型消息的消费模型有两种：推送模型(push)和拉取模型(pull)推送模型(push)：基于推送模型（push）的消息系统，由消息代理记录消费者的消费状态，消息代理在将消息推送到消费者后，标记这条消息为已消费，但这种方式无法很好地保证消息被处理，比如，消息代理把消息发送出去后，当消费进程挂掉或者由于网络原因没有收到这条消息时，就有可能造成消息丢失（因为消息代理已经把这条消息标记为已消费了
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2023-11-18 23:39:47
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集群搭建方法Kafka集群是由多个Kafka节点组成的集合，每个节点都运行Kafka服务，共同组成一个分布式消息系统。Kafka集群的概念和优势如下：高可用性：Kafka集群可以容忍单个节点的故障，其他节点可以继续提供服务，确保消息的持久性和可靠性。伸缩性：Kafka集群可以根据需求进行水平扩展，通过增加节点来增加处理能力，实现高吞吐量的消息处理。容错性：Kafka集群采用分布式架构，将消息分散存
发送消息的幂等性Broker有判断producer生产消息幂等性的功能： 具体设置：enable.idempotence=true/false原理PID(Producer ID)sequence number 生产者都要有一个唯一的编号，就是PID。每一条消息都要有一个sequence number,如果消息的sequence number小于服务端存储的最大编号，则判定该消息为重复消息。 k
传统消息队列在信息系统传输信息中，不可能依靠某一性能来决定先后顺序，应该统一按照先来后到排队。 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于 大数据实时处理领域。 在传统消息队列中分为两种，一种是同步消息队列，即让用户等待流程完成： 一种叫异步消息队列，即你的请求我收到了，我先给你弄着，你先去忙其他的事情吧：消息队列最大的优点有两个：解耦与削峰。
kafka的基础概念Producer (消息生产者) 向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者(Producer)，生产者用于持续不断的向某个主题发送消息。Consumer (消息消费者) 订阅主题消息的客户端程序称为消费者(Consumer)，消费者用于处理生产者产生的消息。Consumer Group (消费者组)每个消费者属于一个特定的消费者群组(可为每个消费者指定group name，若不
1. 消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1. 生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2. consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumer TPS；3. 确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住; 4
大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据 创建topic
kafka-topics --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 3 --partitions
# Kafka消费组未启用教程
## 简介
在使用Kafka时，消费组是一个非常重要的概念。消费组可以将多个消费者组织在一起，以实现高可用和负载均衡。然而，有时候我们可能会遇到消费组未启用的问题，本文将指导你如何解决这个问题。
## 整体流程
下面是解决"Kafka消费组未启用"问题的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 创建消费组
创建
一、依赖环境准备 1、检查JDK是否存在且和JVM版本一致，我这里系统是64位，JVM也是64位 2、如果出现以下报错则是JVM不一致 二、安装kafka 1、下载最新版本kafka kafka官方下载路径： Apache Kafka 我们下载
引言网络上关于 go 实现 kafka 消息发送和接收的文章很多，但是实际操作起来又不是很清楚，本文在网络资源的基础上，结合自己搭建过程中遇到的问题进行了总结。本文的实验主机：Mac笔记本。一、核心概念kafka是消息中间件的一种，是一种分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点。kafka中涉及的名词：消息记录(record):
kafka常用命令，自己记录自己用的，如果安装有kafka manager 或者kafka eagle可以不用熟悉一下命令：–提示 --zookeeper的命令可能需要在后面加入/kafka 因为一般企业都会建节点的时候建个父目录 kafka常用命令 相关概念 Brokerkafka节点，多个broker组成kafka集群。Topic即主题，kafka通过Topic对消息进行分类，发布到kafka
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2023-11-14 14:59:17
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消费端如何指定消费的分区通过下面的代码，就可以消费指定该 topic 下的 0 号分区。其他分区
原创
2022-11-11 09:53:10
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# 使用 Java 实现 Kafka 消费消息的流程
## 1. 理解 Kafka 消费消息的基本流程
在开始使用 Java 实现 Kafka 消费消息之前，首先需要了解 Kafka 消费消息的基本流程。下面是整个流程的概览：
```mermaid
erDiagram
Kafka -->|1. 创建消费者| Consumer: Consuming Messages
Kafka
关于 Topic 和 Partition： Topic：在 kafka 中，topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息。 Partition： 每个 topic 可以划分多个分区（每个 T
