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

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

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

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

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

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,

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

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   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.

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

一.修改kafka   server.porperties的ip是你本机的ip listeners=PLAINTEXT://192.168.111.130:9092 二.生产者的例子 import org.apache.kafka.clients.producer.*; import java.util.Properties; public class KafkaProducerDemo { private final Producer<String, String> kafkaProdcer

使用java实现Kafka的消费者 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 8

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

1.目标 在我们的上一篇文章中,我们讨论了Kafka Producer.今天,我们将讨论Kafka Consumer.首先,我们将看到什么是Kafka Consumer和Kafka Consumer的例子.之后,我们将学习Kafka Consumer Group.此外,我们将看到Kafka Consumer的消费者记录API和配置设置.创建Kafka Producer后,将消息发送到Apache Kafka集群.现在,我们正在创建一个Kafka Consumer来使用来自Kafka集群的消息.所

温馨提示:整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本. 1.KafkaConsumer 概述 根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征: 在 Kafka 中 KafkaConsumer 是线程不安全的. 2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本. 消息偏移量与消费偏移量(消息消费进度) Kafka 为分区中的每一条消息维护一个偏移量,即消息偏移量.这个偏移量充当该分区

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

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

当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会学习kafka也算是弥补了这方面的一些遗憾~) 关于kafka是神马东西这里就不在累述了,网上的资料一大堆 下面分享一些自己对kafka的理解,如有不妥之处还望指出~ (1)何为分布式消息队列?有何特点? 1.一旦涉及到分布式这个概念,其就必须解决两个问题:可靠性和可扩展性. kafka通过事件回溯

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