目录1 发送消息流程2 发送消息API2.1 设置properties2.2 生产者发送消息2.3 自定义分区策略2.4 自定义拦截器2.4.1 核心方法介绍2.4.2 代码示例1 发送消息流程kafka Procedure发送消息采用的是异步发送方式，消息发送过程中涉及到两个线程，Main线程和Sender线程，以及一个共享变量RecordAccumulator。main线程把消息发送给Reco
什么是 Kafka
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。Kafka 的基本术语消息：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录。批次：为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。主题：
众所周知kafka是集群模式，那么kafka是如何保证数据一致性，以及集群间和消费者是如何交互的呢？ 首先先来了解几个名称：AR:分区中所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。ISR:所有与leader副本保持一定程度同步风副本（包括leader副本本身）组成ISR（IN-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。 replica.lag.time.max.
术语Leader Epoch:一个32位单调递增的数字，代表每一个Leader副本时代，存储于每一条消息。Leader Epoch Start Offset:每一个Leader副本时代的第一条消息的位移。Leader Epoch Sequence File: 一个序列文件，每一个Leader副本时代，Leader Epoch Start Offset的变化记录存储在改文件中。Leader Epoc
主要基于下面博文进行学习与验证一文看懂kafka消息格式演变概述Kafka根据topic（主题）对消息进行分类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic，每个topic将被分为多个partition（分区）。每个partition在存储层面是追加log（日志）文件，任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），of
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2023-11-02 07:53:07
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Kafka的消息丢失场景和保证消息无丢失1-生产者丢失数据的情况目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。如果用这个方式，可能会有哪些因素导致消息没有发送成功呢？其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格
kafka经过多个版本的演变，消息格式也在不断的变化改进，本文讨论kafka使用过的各种消息格式，有些格式在最新的版本中已经不用，但我们可以从中学习一些设计思想一、消息格式介绍各版本消息格式及版本变更特性1、V0： Kafka 0.10.0 之前的版本，属性说明：LOG_OVERHEAD : offset + message_size 合在一起，表示 日志头部， 固定为 12 B.MESSAGE
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2023-12-01 09:36:21
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，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。 Producer 端解决方案 在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。&n
Kafka概述是一个分布式的基于发布订阅模式的消息队列2.Kafka几个角色Broker： 每一个kafka进程实例Topic：用来对消息进行分类Partition： 分区，用于对某个topic做发送的负载均衡Leader：生产者和消费者对某一个topic实际发送和消费的来源Follower：对某一个topic做冗余备份Producer：消息生产者Consumer：消息消费者Topic-》分区-》
踩坑①现象：新版生产者发不出去消息,broker端也没收到消息原因：旧版生产者有个配置"producer.type",async为异步发送,sync为同步发送,默认为同步发送；而新版本废弃了该配置,于是每次调用send方法时候会将消息缓存在本地的buffer中而不是立即发送,只有等到消息总大小或到达批处理发送的间隔时间才会把消息发出去,而发送代码如下：ZzKafkaProducer produce
1.为什么会发生消息丢失和消息重复？消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产： 0—表示不进行消息接收是否成功的确认； 1—表示当Leader接收成功时确认； -1—表示Leader和Follower都接收成功时确认；综
1. kafka是什么？使用场景？ kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。2. kafka生产消息、存储消息、消费消息 Kafka架
有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到hadoop上，再在hadoop上进行离线较慢的mapreduce计算，这是我后面要进行的项目。项目准备环境（1）zookeeper： （2）spark （3）kafka （4）mysq
此前，我们学习了RocketMQ的底层消息存储架构：RocketMQ的底层消息存储架构以及优化措施，现在我们来学习一下Kafka的底层消息存储架构，看看他们有什么区别？实际上，如果你看完了这两篇文章，你会发现RocketMQ和Kafka的底层消息存储架构有很多相似之处，为什么呢？因为RocketMQ借鉴了Kafka的设计，不仅仅是底层存储，还包括其他高性能设计，然而，RocketMQ作为一款受欢迎
首先通过这篇博客我们可以在CDH中安装好Kafka：CDH添加Kafka服务 上面安装好Kafka已经可以创建Topic，并且Topic信息所搭建的集群均可以同步。后面因为还需要测试一下消息传输，发现开启了生产者与消费者后，在生产者发送消息到Topic时报超时，并且消费者也一直没有接受到数据。然后后面一直在解决这个问题到后面一直报异常输出 WARN clients.NetworkClient ，还
1. 简单流程概述 A. 流程描述 a. producer先从zookeeper的"/brokers/.../state"节点找到该partition的leader b. producer将消息发送给该leader c. leader将消息写入到本地的log d. follower从leader拉取消息，写入本地的log后向leader发送ack e.
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2023-08-02 12:12:05
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为什么mq会产生消息顺序问题产生背景：消费者集群Mq服务端是集群单个消费者情况下，mq的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会被打乱的。但是当我们的生产者往同一个队列存放的消息的行为不统一，可能会存在消息顺序的问题。为什么多个mq服务端（broker），单个消费者消费消息会存在消息顺序问题？ 答：因为我们的投递消息分别存放在多个不同的broker存放，单个消费者获取所有的broker建立长连接
一、消息丢失或重复【重点】1、生产者ack策略ack设置为0：0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。ack设置为1：1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。ack设置为all：all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leade
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2023-12-12 13:14:15
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从0.8.x版本开始到现在的2.x版本，Kafka的消息格式也经历了 3 个版本： v0 版本、v1 版本和 v2 版本 。v0版本Kafka 从 0.8.x 版本开始到 0.10.x 版本之前的消息格式通常称为 v0 版本。下图中左边的 “RECORD” 部分就是 v0 版本的消息格式，每个 RECORD ( v0 和 v1 版）必定对应一个 offset 和 message size。offs
一 异常产生原因分析CommitFailedException，顾名思义就是 Consumer 客户端在提交位移时出现了错误或异常，而且还是那种不可恢复的严重异常。出现这个情况的原因是，你的消费者实例连续两次调用 poll 方法的时间间隔超过了期望的 max.poll.interval.ms 参数值。这通常表明，你的消费者实例花费了太长的时间进行消息处理，耽误了调用 poll 方法。
