启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

前段时间在Kafka QQ群中有人问及此事——关于Java consumer如何动态修改topic订阅的问题.仔细一想才发现这的确是个好问题,因为如果简单地在另一个线程中直接持有consumer实例然后调用subscribe进行修改,consumer端必然会抛出异常ConcurrentModificationException:KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper es1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic1  kafka创建会话,报Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0. 首先贴出来 kafka的配置文件 broker.id=0 advertised.

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

熟悉 Kafka的同学肯定知道,每个主题有多个分区,每个分区会存在多个副本,本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的. 大家可能在网上看过这方面的知识,网上对这方面的知识是千变一律,都是如下说明的: 为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上.Kafka分配Replica的算法如下: 将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上,这

上一篇中分析了Scala版的console producer代码,这篇文章为读者带来一篇console consumer工作原理分析的随笔.其实不论是哪个consumer,大部分的工作原理都是类似的.本文利用console consumer作为切入点,既容易理解又不失一般性.   本文使用的Kafka环境是0.8.2.1版本,这也是当前最新的版本.(注:Kafka 0.9版本据说会用Java重新设计并编写consumer代码,对此我们拭目以待) 由于主要目的是分析consumer原理,因此本文并

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

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

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中) kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest

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

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

1.预览 1.1 消费者组(Consumer Group) 一个consumer group可能有若干个consumer实例 同一个group里面,topic的每条信息只能被发送到group下的一个consumer实例 topic消息可以被发送到多个group 为什么需要consumer group? consumer group是用于实现高伸缩性.高容错性的consumer机制.组内的多个实例可以同时读取消息(不同的消息),而一旦某个consumer挂了,group会把这个实例的任务立刻交给其

1. Pull vs Push Producer主动的通过push将消息发布到Broker上,Consumer通过Pull的的方式从Broker消息消息. 通过Push的方式由于是一有消息就推到Broker,所以极大的保证了消息实时性,但是在某些情况下,可能由于Consumer网络,或是其他原因倒是消费速度低,此时就可能会导致Consumer堆积大量的消息,甚至在极端情况下会压垮Consumer. 通过Pull拉取消息保证了Consumer能够按自己实际处理能力来拉取相应的消息,并且Broker

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

请使用0.9以后的版本: 示例代码 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092,kafka02:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.p

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

1.kafka consumer流程1.1.在启动时或者协调节点故障转移时,消费者发送ConsumerMetadataRequest给bootstrap brokers列表中的任意一个brokers.在ConsumerMetadataResponse中,它接收消费者对应的消费组所属的协调节点的位置信息. 1.2.消费者连接协调节点,并发送HeartbeatRequest.如果返回的HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码,说明协调节点已经在初始化.消费者就