引言按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费.假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消费者C0订阅了7个分区,参考下图(1). 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1,按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费,情形上图(2),消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区,相互之间并无实质性的干扰. 接着消费组内又加入了一个新的消费者C2,如此消费…
“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor…
问题 用过 Kafka 的同学用过都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su…
众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top…
Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡…
用过 Kafka 的同学应该都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su…
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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配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如…
Kafka分区策略 所谓分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法.Kafka 为我们提供了默认的分区策略,同时它也支持你自定义分区策略. 常见的分区策略包含以下几种:轮询策略.随机策略 .按消息键保序策略 轮询策略 将消息顺序分配到各个分区中,假设一个主题下有三个分区,第一条消息将被发送到分区0,第二条消息被发送到分区1,第三条消息被发送到分区2,以此类推,第四条消息将被发送到分区0.如下图所示 轮询策略有非常优秀的负载均衡表现,它总是能保证消息最大限度地被平均分配到所有分区上,故默认情况…
kafka分区及副本在broker的分配 部分内容參考自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/41778193 以下以一个Kafka集群中4个Broker举例,创建1个topic包括4个Partition,2 Replication:数据Producer流动如图所看到的: (1) pic (2)当集群中新增2节点,Partition添加到6个时分布情况例如以下: 副本分配逻辑规则例如以下: 在Kafka集群中,每一个Broker都有均等分配…