Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展，“Kafka剖析”专栏将会从架构设计、实现、应用场景、性能等方面深度解析Kafka。背景介绍Kafka创建背景Kafka是
Kafka的用途有哪些？使用场景如何？消息系统： Kafka 和传统的消息系统（也称作消息中间件）都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统： Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。也正是得益于 Kafka 的消息持
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2023-11-28 09:18:34
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1.What's Kafka:kafka: 是一个高性能的跨语言的分布式发布，订阅消息系统，支持数据持久化，全分布式，支持在线和离线处理消息。 2.kafka优势1.高吞吐率：在廉价的商用机器上单机可以支持每秒100条消息的读写。2.消息持久化：内部所有下次都将持久化到磁盘，无消息的丢失，支持消息重放。（消息重放：如果active宕机，则backup会自启继续消息处理）3.完全分布式：p
2008.12.31
乘着半夜的元旦垃圾晚会无聊，写好了基本代码，虽然容错问题多多，但已经能让SKYPE根据来电消息工作起来了。
2009.1.1
修改部分：
1、能够识别本地区号，没有加区号的电话号码会自动加上。
2、第一次手机发信息给QQ会跟一段手机QQ的介绍，现在能自动识别并分离出正确的电话号码。
3、能自动关闭SKYPE的登陆广告等信息。
4、键盘输入改为
原创
2009-01-10 23:16:31
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1 生命周期 如果仅仅是临时变量，并没有调用new来在堆上创建空间，那么注意 ： 生命周期仅在该作用域中，即声明该临时变量的｛｝中；2 使用（librdkafka C++回调使用） 在创建临时变量后，如果想使用该变量的指针，那么一定要注意其生命周期，当程序运行的时候出了这个作用域，此时该作用域栈销毁，哪怕该变量有值也不是准确的值，所以一定要注意好；此处用最近写的一个code module来描述
一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
什么是时间回拨问题
雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复
当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分
又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨
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2023-07-18 16:45:52
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文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
Kafka auto.offset.reset值详解昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest: automatically reset the offset to the earliest offset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开
一、Simple Consumer（或Low Level Consume）1、手工管理offset每次从特定Partition的特定offset开始fetch特定大小的消息完全由Consumer应用程序决定下一次fetch的起始offset使用Low Level Consume可以每次去指定希望消费消费哪个topic的那个partition多少offset之后的多少字节的消息，对于字节，如果指定的
引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。AnatomyofaTopicpartition是以文件的形式
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2019-05-09 15:59:47
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官方文档定义：kafka是一个分布式、可分区、多副本的日志系统。kafka术语：massage： kafka中最基本的传递对象，有固定格式。topic： 一类消息，如page view，click行为等。producer： 产生信息的主体，可以是服务器日志信息等。consumer： 消费producer产生话题消息的主体。broker： 消息处理结点，多个broker组成kafka集群。parti
文章目录1、Offset存储模型2、Offset查询3、Offset管理方式 1、Offset存储模型由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费，因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存，而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存。如图所示：Kafka在保存Offset的时候，实际上是将Consumer
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2024-02-29 22:27:54
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因此，如果需要保证主题内或跨主题的顺序性，需要在生产者和消费者端进行额外的处理，例如使用同一个分区键或同一个消费组。生产者消费者在消费 Kafka 消息时，需要维护一
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2024-02-26 10:28:46
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本文目录1.Consumer 位移(offset)1.2 位移（offset）的作用2. 位移（offset）提交导致的问题2.1 消息丢失2.2 消息重复消费3 Consumer位移提交方式3.1 自动提交3.2 手动同步提交3.4 手动异步提交3.5 同步异步组合提交4 位移管理 1.Consumer 位移(offset)消费者提交位移（offset），是消费者往一个名为_consumer_
Consumer 端有个位移的概念
它和消息在分区中的位移不是一回事儿 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）
因为 Consumer
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2023-12-12 20:46:23
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今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题， 特记录一下。场景一、特殊情况： 单独写程序只用来生产消费数据开始时间： 10：42Topic: t_facedecPartition: 1程序启动： 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据运行时长： 15分钟结果：1、168的cons
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2023-10-01 11:19:39
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欢迎使用Markdown编辑器本质是多态的应用。回调机制：回调机制是一种常见的设计模型，他把工作流内的某个功能，按照约定的接口暴露给外部使用者，为外部使用者提供数据，或要求外部使用者提供数据。java回调机制：软件模块之间总是存在着一定的接口，从调用方式上，可以把他们分为三类：同步调用、回调和异步调用。同步调用：一种阻塞式调用，调用方要等待对方执行完毕才返回，它是一种单向调用；回调：一种双向调用模
