MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

Kafka 2.3发布后官网的Consumer参数中增加了一个新的参数:group.instance.id.下面是这个参数的解释: A unique identifier of the consumer instance provided by end user. Only non-empty strings are permitted. If set, the consumer is treated as a static member, which means that only one i

1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅

以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

设计思路:生产者push ,消费者 拿,篮子装,syncstack先进后出,while 判断 index=0 wait,      当 Producer生产了 并push到篮子里  notify(唤醒) 消费者. wait:发生了阻塞事件-篮子已经满了,并且不知道阻塞多长时间,要用wait public class ProducerConsumer { public static void main(String[] args) { SyncStack ss = new SyncStack();

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

MyDisruptor V6版本介绍 在v5版本的MyDisruptor实现DSL风格的API后.按照计划,v6版本的MyDisruptor作为最后一个版本,需要对MyDisruptor进行最终的一些细节优化. v6版本一共做了三处优化: 解决伪共享问题 支持消费者线程优雅停止 生产者序列器中维护消费者序列集合的数据结构由ArrayList优化为数组Array类型(减少ArrayList在get操作时额外的rangeCheck检查) 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才

解决的问题 当我们有多个消息的生产者线程,一个消费者线程时,他们之间如何进行高并发.线程安全的协调? 很简单,用一个队列. 当我们有多个消息的生产者线程,多个消费者线程,并且每一条消息需要被所有的消费者都消费一次(这就不是一般队列,只消费一次的语义了),该怎么做? 这时仍然需要一个队列.但是: 1. 每个消费者需要自己维护一个指针,知道自己消费了队列中多少数据.这样同一条消息,可以被多个人独立消费. 2. 队列需要一个全局指针,指向最后一条被所有生产者加入的消息.消费者在消费数据时,不能消费到这

生产者消费者模式是并发.多线程编程中经典的设计模式,生产者和消费者通过分离的执行工作解耦,简化了开发模式,生产者和消费者可以以不同的速度生产和消费数据.这篇文章我们来看看什么是生产者消费者模式,这个问题也是多线程面试题中经常被提及的.如何使用阻塞队列(Blocking Queue)解决生产者消费者模式,以及使用生产者消费者模式的好处. 真实世界中的生产者消费者模式 生产者和消费者模式在生活当中随处可见,它描述的是协调与协作的关系.比如一个人正在准备食物(生产者),而另一个人正在吃(消费者),他们

1.阻塞队列                                                                                        BlockingQueue是线程安全的Queue版本,从它的名字就可以看出,它是一个支持阻塞的Queue实现:当向空BlockingQueue请求数据时,它会阻塞至BlockingQueue非空:当向一个已满BlockingQueue插入数据时,线程会阻塞至BlockingQueue可插入. BlockingQ

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

本文翻译自LMAX关于Disruptor的论文,同时加上一些自己的理解和标注.Disruptor是一个高效的线程间交换数据的基础组件,它使用栅栏(barrier)+序号(Sequencing)机制协调生产者与消费者,从而避免使用锁和CAS,同时还使用缓存行机制(cache line).批处理效应(batch effect),达到高吞吐量和低时延的目标.目前Disruptor版本已经迭代至3.0,本论文是基于Disruptor1.0写就,在新版本中,相对与1.0版本,其核心设计思想没有变,只是实现

在JDK的多线程与并发库一文中, 提到了BlockingQueue实现了生产者-消费者模型 BlockingQueue是基于锁实现的, 而锁的效率通常较低. 有没有使用CAS机制实现的生产者-消费者? Disruptor就是这样. disruptor使用观察者模式, 主动将消息发送给消费者, 而不是等消费者从队列中取; 在无锁的情况下, 实现queue(环形, RingBuffer)的并发操作, 性能远高于BlockingQueue 1.生产者-消费者 1.1使用Disruptor类 RingB

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架 其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题 现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

MyDisruptor V3版本介绍 在v2版本的MyDisruptor实现多消费者.消费者组间依赖功能后.按照计划,v3版本的MyDisruptor需要支持多线程消费者的功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 MyDisrup

MyDisruptor V5版本介绍 在v4版本的MyDisruptor实现多线程生产者后.按照计划,v5版本的MyDisruptor需要支持更便于用户使用的DSL风格的API. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 v3版本博客:从