本文只跟踪消费者拉取消息的流程.对于 java 客户端, kafka 的生产者和消费者复用同一个网络 io 类 NetworkClient. 入口在 KafkaConsumer#pollOnce 中,抽出主要步骤: // 构造 FetchRequest 请求,将请求对象放入 unsent 集合,等待发送 fetcher.sendFetches(); // 取出 unsent 中的请求,调用 NetworkClient#send,NetworkClinet#poll client.poll(pol

前景回顾 [mq]从零开始实现 mq-01-生产者.消费者启动 [mq]从零开始实现 mq-02-如何实现生产者调用消费者? [mq]从零开始实现 mq-03-引入 broker 中间人 [mq]从零开始实现 mq-04-启动检测与实现优化 [mq]从零开始实现 mq-05-实现优雅停机 [mq]从零开始实现 mq-06-消费者心跳检测 heartbeat [mq]从零开始实现 mq-07-负载均衡 load balance [mq]从零开始实现 mq-08-配置优化 fluent [mq]从零

转自:http://www.changeself.net/archives/rocketmq入门(3)拉取消息.html RocketMQ入门(3)拉取消息 RocketMQ不止可以直接推送消息,在消费端注册监听器进行监听,还可以由消费端决定自己去拉取数据 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 4

看完了上一篇的<RocketMQ 拉取消息-通信模块>,请求进入PullMessageProcessor中,接着 PullMessageProcessor.processRequest(final ChannelHandlerContext ctx, RemotingCommand request)方法中调用了: final GetMessageResult getMessageResult = this.brokerController.getMessageStore().getMessag

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Kafka消费程序间歇性报同一个错: 上网没查到相关资料,只好自己分析.通过进一步分析日志发现,只有在拉取某一个特定的topic的数据时报错,如果拉取其他topic的数据则不会报错.而从这个异常信息来看是拉取数据时进行类似CRC校验时,校验结果不正确.所以,感觉可能是数据损坏.于是联系了OP(我们单位开发人员不去现场操作),把疑似出错的那个topic.partition和offset信息发给他,他检查了一下Kafka,果然是数据损坏了(处于保护机密考虑,把分区名字那里模糊处理一下): 由于Kaf

1.针对国外的开源技术,还是学会看国外的英文说明来的直接,迅速,这里简单贴一下如何看: 2.进入到flume的conf目录,创建一个flume-spark-push.sh的文件: [hadoop@slaver1 conf]$ vim flume-spark-push.sh 配置一下这个文件,flume使用avro的. # example.conf: A single-node Flume configuration # Name the components on this agent #定义这

首先看server端:class NettyRemotingServer extends NettyRemotingAbstract implements RemotingServer 下面这个实现了com.alibaba.rocketmq.remoting.RemotingService中的start方法.启动通信服务端 @Override public void start() { this.defaultEventExecutorGroup = new DefaultEventExecut

官方文档:https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&id=mp1421141016&token=&lang=zh_CN 业务描述:点击菜单,推送消息,消息内容为自定义的读取数据库信息之后,为用户推送的动态消息. 首先需要用代码实现自定义菜单,为对应的菜单指定click事件. 关于自定义菜单的创建及事件指定,请看上一篇文章,本篇主要介绍事件响应的实现. MVC controller 中的代码如下: public void Me

目录 1.KafkaConsumer poll 详解 2.Fetcher 类详解 本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程. @(本节目录) 1.KafkaConsumer poll 详解 消息拉起主要入口为:KafkaConsumer#poll方法,其声明如下: ~java public ConsumerRecords<K, V> poll(final Duration timeout) { // @1 return poll(time.timer(timeout), true); // @

RocketMQ并没有真正实现推模式,而是消费者主动想消息服务器拉取消息,推模式是循环向消息服务端发送消息拉取请求. 如果消息消费者向RocketMQ发送消息拉取时,消息未到达消费队列: 如果不启用长轮询机制消息并未达到消费队列,则会在服务端等待shortPollingTimeMills时间后再去判断消息是否已到达消息队列.如果消息未到达则提示消息拉取客户端消息不存在: 如果开启长轮训模式,mq一方面会每5s轮询检查一次消息是否可达,同时一有新消息到达后立马通知挂起线程再次验证新消息是否是自己感

RocketMQ消息的消费以组为单位,有两种消费模式: 广播模式:同一个消息队列可以分配给组内的每个消费者,每条消息可以被组内的消费者进行消费. 集群模式:同一个消费组下,一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者,也就是一条消息只能被组内的一个消费者进行消费.(一般情况下都使用的是集群模式) 消息的获取也有两种模式: 拉模式:消费者主动发起拉取消息的请求,获取消息进行消费. 推模式:消息到达Broker后推送给消费者.RocketMQ对拉模式进行了包装去实现推模式,本质还是需要消费者去拉取

在PullConsumer中,有关消息的拉取RocketMQ提供了很多API,但总的来说分为两种,同步消息拉取和异步消息拉取 同步消息拉取以同步方式拉取消息都是通过DefaultMQPullConsumerImpl的pullSyncImpl方法: private PullResult pullSyncImpl(MessageQueue mq, SubscriptionData subscriptionData, long offset, int maxNums, boolean block, l

疑问:PullRequest何时添加? PullMessageService提供延迟添加与立即添加2种方式 疑问:PullRequest是在什么时候创建的呢? 1.上上图中 PullRequest pullRequest = this.pullRequestQueue.take(); this.pullMessage(pullRequest);mq根据PullRequest拉取任务执行完一次消息拉取任务之后,又将PullRequest对象放入到pullRequestQueue,第二个是在Reba

生产者每次调用poll()方法时,它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息,如果消费者一致处于运行状态,那么分区消息偏移量就没什么用处,但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组,就会触发再均衡,完成再均衡之后,每个消费可能分配到新的分区,而不是之前处理的那个,为了能够继续之前的工作,消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量,然后从偏移量制定的地方开始工作.消费者会往一个__consumer_offser的主题发送消息,消息里包含每个分区的偏移量. 1.同步提交 import o

Kubernetes Pod 镜像拉取策略 官方文档:https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/images/ • IfNotPresent:默认值,镜像在宿主机上不存在时才拉取• Always:每次创建 Pod 都会重新拉取一次镜像• Never: Pod 永远不会主动拉取这个镜像 # 查看已创建deployment的拉取策略kubectl get deploy/nginx-deployment -o yaml | grep imagePul

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

Flume安装成功,环境变量配置成功后,开始进行agent配置文件设置. 1.agent配置文件(mysql+flume+Kafka) #利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到Kafka a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources = s1 #sources(mysql) a1.sources.s1.type = org.keedio.flume.source.SQLSource a1.sources.s1.channels = c1 a1.sour

任务队列 P133 通过将待执行任务的相关信息放入队列里面,并在之后对队列进行处理,可以推迟执行那些耗时对操作,这种将工作交给任务处理器来执行对做法被称为任务队列 (task queue) . P133 先进先出队列 P133 可以 Redis 的列表结构存储任务的相关信息,并使用 RPUSH 将待执行任务的相关信息推入列表右端,使用阻塞版本的弹出命令 BLPOP 从队列中弹出待执行任务的相关信息(因为任务处理器除了执行任务不需要执行其他工作). P134 发送任务 // 将任务参数推入指定任务

大致思路: canal去mysql拉取数据,放在canal所在的节点上,并且自身对外提供一个tcp服务,我们只要写一个连接该服务的客户端,去拉取数据并且指定往kafka写数据的格式就能达到以protobuf的格式往kafka中写数据的要求. 1. 配置canal(/bigdata/canal/conf/canal.properties),然后启动canal,这样就会开启一个tcp服务 2. 写拉取数据的客户端代码 PbOfCanalToKafka package cn._51doit.flink