消息处理问题 在从Kafka主题接收消息之后立即处理消息的消费者的实现非常简单.不幸的是,现实要复杂得多,并且由于各种原因,消息处理可能会失败.其中一些原因是永久性问题,例如数据库约束失败或消息格式无效.其他,如消息处理中涉及的依赖系统的临时不可用,可以在将来解决.在这些情况下,重试消息处理可能是一种有效的解决方案. 非阻塞重试逻辑 在像Kafka这样的流媒体系统中,我们不能跳过消息并在以后回复它们.一旦我们移动当前消息中指向Kafka的指针,我们就无法返回.为简单起见,我们假设消息偏移在成功的

应用中需要实现一个功能: 需要将数据上传到远程存储服务,同时在返回处理成功情况下做其他操作.这个功能不复杂,分为两个步骤:第一步调用远程的Rest服务上传数据后对返回的结果进行处理:第二步拿到第一步结果或者捕捉异常,如果出现错误或异常实现重试上传逻辑,否则继续接下来的功能业务操作. 常规解决方案 try-catch-redo简单重试模式 在包装正常上传逻辑基础上,通过判断返回结果或监听异常决定是否重试,同时为了解决立即重试的无效执行(假设异常是有外部执行不稳定导致的:网络抖动),休眠一定延迟时间

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

重试作用: 对于重试是有场景限制的,不是什么场景都适合重试,比如参数校验不合法.写操作等(要考虑写是否幂等)都不适合重试. 远程调用超时.网络突然中断可以重试.在微服务治理框架中,通常都有自己的重试与超时配置,比如dubbo可以设置retries=1,timeout=500调用失败只重试1次,超过500ms调用仍未返回则调用失败. 比如外部 RPC 调用,或者数据入库等操作,如果一次操作失败,可以进行多次重试,提高调用成功的可能性. 优雅的重试机制要具备几点: 无侵入:这个好理解,不改动当前的业

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

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一. 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partitions to another member. This means that the time between subsequent calls to poll() was longer than the

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

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

原博文出自于:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html    感谢! Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡

一.重试机制 由于MQ经常处于复杂的分布式系统中,考虑网络波动,服务宕机,程序异常因素,很有可能出现消息发送或者消费失败的问题.因此,消息的重试就是所有MQ中间件必须考虑到的一个关键点.如果没有消息重试,就可能产生消息丢失的问题,可能对系统产生很大的影响.所以,秉承宁可多发消息,也不可丢失消息的原则,大部分MQ都对消息重试提供了很好的支持. MQ 消费者的消费逻辑失败时,可以通过设置返回状态达到消息重试的结果. MQ 消息重试只针对集群消费方式生效:广播方式不提供失败重试特性,即消费失败后,失败

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

接上文<深入浅出Java并发包—锁机制(二)>  由锁衍生的下一个对象是条件变量,这个对象的存在很大程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题. 条件(也称为条件队列 或条件变量)为线程提供了一个含义,以便在某个状态条件现在可能为 true 的另一个线程通知它之前,一直挂起该线程(即让其“等待”).因为访问此共享状态信息发生在不同的线程中,所以它必须受保护,因此要将某种形式的锁与该条件相关联.等待提供一个条件的主要属性是:以原子方式 释放相关的锁,并

接上文<深入浅出Java并发包—锁机制(一)  >  2.Sync.FairSync.TryAcquire(公平锁) 我们直接来看代码 protected final boolean tryAcquire(int acquires) { final Thread current = Thread.currentThread(); int c = getState(); if (c == 0) { if (isFirst(current) && compareAndSetStat

kafka文件存储机制 topic中partition存储分布 假设实验环境中Kafka集群只有一个broker,xxx/message-folder为数据文件存储根目录,在Kafka broker中server.properties文件配置(参数log.dirs=xxx/message-folder),例如创建topic名称分别为test, partitions数量都为partitions=4,副本为1 存储路径和目录规则为:xxx/logs test-0 test-1 test-2 test

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)