首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和

NET中解决KafKa多线程发送多主题 一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "to

​vivo 互联网服务器团队-You Shuo 副本迁移是Kafka最高频的操作,对于一个拥有几十万个副本的集群,通过人工去完成副本迁移是一件很困难的事情.Cruise Control作为Kafka的运维工具,它包含了Kafka 服务上下线.集群内负载均衡.副本扩缩容.副本缺失修复以及节点降级等功能.显然,Cruise Control的出现,使得我们能够更容易的运维大规模Kafka集群. 备注:本文基于 Kafka 2.1.1开展. 一. Kafka 负载均衡 1.1 生产者负载均衡 Kafka

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo

案例: topic:my-topic,分区:6 消费者:部署三台机器,每台机器上面开启6个线程消费. 消费结果:只有一台机器可以正常消费,另外两台机器直接输出六条告警日志: No broker partitions consumed by consumer thread my-topic-group_adfc6be4a509-1496976531798-d70f9a43-3 for topic my-topic No broker partitions consumed by consumer

一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "topic2"; private

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

如果说用Spring Boot+Spring MVC是开发单体应用(或单体服务)的利器,那么Spring Boot+Spring MVC+Spring Cloud将是开发分布式应用(快速构建微服务)的又一法宝,相信大家如果看到我近期总结的<JAVA WEB快速入门>系列文章,对Spring Boot+Spring MVC应该是比较熟悉了吧,从本文开始,一起来熟悉Spring Cloud.玩转Spring Cloud,至于什么是Spring Cloud?我这里就不再介绍了,网上资源太多了,比如:

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最

apache kafka系列之Producer处理逻辑 下文是转载的,原文链接地址:点这儿 [转] Kafka ProducerKafka Producer处理逻辑kafka生产者处理逻辑apache kafka系列   apache kafka中国社区QQ群:162272557 转载自同事(董重)写得一篇wiki博客 Kafka Producer处理逻辑 Kafka Producer产生数据发送给Kafka Server,具体的分发逻辑及负载均衡逻辑,全部由producer维护. Kafka结

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

application-test.properties #kafka kafka.consumer.zookeeper.connect=*:2181 kafka.consumer.servers=*:9092 kafka.consumer.enable.auto.commit=true kafka.consumer.session.timeout=6000 kafka.consumer.auto.commit.interval=1000 #保证每个组一个消费者消费同一条消息,若设置为earlie

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

1.这是第一个简单的初始化版本,看起来比使用fqueue似乎更好用 package queue.redisQueue; import queue.fqueue.vo.TempVo; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.OutputStr

前言 最近项目里有个需求,要消费kafka里的数据.之前也手动写过代码去消费kafka数据.但是转念一想.既然spring提供了消费kafka的方法.就没必要再去重复造轮子.于是尝试使用spring的API. 项目技术背景,使用springMVC,XML配置和注解相互使用.kafka的配置都是使用XML方式. 整合过程 1. 引入spring-kafka的依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId&

kafka消费者的Consume()方法会阻塞: 当Consume()方法返回err时,不确定继续消费有没有问题:保险起见,退出进程,然后重新初始化. 当Consume()方法返回nil是,是可以继续消费的,亲测有效. 需要注意的点写在了注释里: //StartKafkaConsumer 启动kafka消费者 func StartKafkaConsumer(ctx context.Context) { //defer utils.ForPanic() //当消费者出现问题的时候,通过panic退