Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很…

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线…

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消…

Demo结构介绍 Demo使用Maven聚合功能,里面有三个模块,目录如下: 其中Consumer模块为服务消费者,里面TestConsumer和consumer.xml组成了基于Spring配置方式的服务调用,TestConsumerApi是基于Dubbo API方式的服务调用,TestConsumerApiGeneric是泛化方式的服务调用,TestConsumerAsync是异步调用的方式. 其中Provider模块为服务提供者,里面TestProvider和provider.xml组成了…

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的…

目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 Your own data store For data stores that support transactions, saving offsets in the same transaction as the results can keep the two in sy…

转载:https://www.greenhtml.com/archives/Commit-cannot-be-completed-since-the-group-has-already-rebalanced-and-assigned-the-partitions-to-another-member.html kafka报错: org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed si…

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: 10:42 Topic: t_facedec Partition: 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consume暂停,158的consumer一直消费 2.10:46分producer停止后重启推数, 158停止消费又开始消费 3.1…

一.为什么kafka要做分区? 因为当一台机器有可能扛不住(类比:就像redis集群中的redis-cluster一样,一个master抗不住写,那么就多个master去抗写),把一个队列的单一master变成多个master,即一台机器扛不住qps,那么我就用多台机器扛qps,把一个队列的流量均匀分散在多台机器上不就可以了么.  二.消费端的负载均衡 2.1.我创建了名为的PartitionTopic的主题,在这个topic里面创建了3个分区,分别为Partition0.Partition1.…