一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

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,都会被

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

消费端消费消息: 在 初识ActiveMQ 中我提到过,两种方法可以接收消息,一种是使用同步阻塞的ActiveMQMessageConsumer#receive方法.另一种是使用消息监听器MessageListener.这里需要注意的是,在同一个session下,这两者不能同时工作,也就是说不能针对不同消息采用不同的接收方式.否则会抛出异常.至于为什么这么做,最大的原因还是在事务性会话中,两种消费模式的事务不好管控. 先通过ActiveMQMessageConsumer#receive 方法来对

消息队列的好处: 消息队列(Message Queue) 消息: 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据.例如说:文本.音乐.视频等内容. 队列:一种特殊的线性表(数据元素首尾相接),特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素.入队.出队. 消息队列:顾名思义,消息+队列,保存消息的队列.消息的传输过程中的容器:主要提供生产.消费接口供外部调用做数据的存储和获取. 消息队列分类 MQ分类:点对点(P2P).发布订阅(Pub/Sub) 共同点:消息生产者生产消息发送到queue中,

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

目录 1 概述 2 主要结构体及方法 2.1 NSQD 2.2 tcpServer 2.3 protocolV2 2.4 clientV2 2.5 Topic 2.6 channel 3 启动过程 4 消费和生产过程 4.1 消息生产 4.2 消息消费 4.2 延迟消费 1 概述 NSQ包含3个组件: nsqd:每个nsq实例运行一个nsqd进程,负责接收生产者消息.向nsqlookupd注册.向消费者推送消息 nsqlookupd:集群注册中心,可以有多个,负责接收nsqd的注册信息,向消费者

Kafka概述 Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统.它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka对消息保存时根据topic进行归类,发送消息者称为producer,消息接收者称为consumer.Kafka集群由多个Kafka实例组成,每个实例称为broker.并且Kafka集群基于zookee

日常Bug排查-消息不消费 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug排查,笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材_. Bug现场 某天下午,在笔者研究某个问题正high的时候.开发突然找到笔者,线上某个系统突然消费不了queue了.Queue不消费也算是日常问题了.淡定的先把流量切到另一个机房,让问题先恢复再说. 消息累积 然后就是看不消费的queue到哪去了,打开mq(消息中间件)控制台,全部累积到mq上了. 同时开发对笔者反映,只有这个queueu积累了,其它queue

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

体验链接:https://developer.aliyun.com/adc/scenario/fb1b72ee956a4068a95228066c3a40d6 实验简介 本教程将Demo演示使用java客户端发送消息和消费的应用场景 实验实操 第1节 如何发送和消费并发消息 并发消息,也叫普通消息,是相对顺序消息而言的,普通消息的效率最高.本教程将简单演示如何使用纯java client发送和消费消息. 1. 下载java代码demo(已下载则忽略操作) cd /data/demos git c

上一讲[RocketMQ]消息的拉取 消息消费 当RocketMQ进行消息消费的时候,是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法,将消息提交到线程池中进行消费,具体的处理逻辑如下: 如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize,构建消费请求ConsumeRequest,直接提交到线程池中进行消费即可 如果本次消息的个数大于批量消费的大小consumeBatchSize,说明需要分批进行提交,每

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 在之前的文章中,我们学习了RocketMQ的原理:RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程:以及消息生产.发送的原理和模式.这一篇,就让我们从消息消费的角度去进一步的学习. 1 消息消费 消息的消费主要是由如下几个核心能力组成的: 消费方式:Push(推) 或者 Pull(拉) 消

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6:消息的消费 MQ系列7:消息通信,追求极致性能 MQ系列8:数据存储,消息队列的高可用保障 MQ系列9:高可用架构分析 1 介绍 我们实际系统中有很多操作,不管你执行多少次,都应该产生一样的效果或返回一样的结果. 例如: 前端页面重复提交选中的数据,服务端只产生对应这个数据的一个反应结果,只保

大家好,我是三友~~ 在众多关于MQ的面试八股文中有这么一道题,"如何保证MQ消息消费的幂等性". 为什么需要保证幂等性呢?是因为消息会重复消费. 为什么消息会重复消费? 明明已经消费了,为什么消息会被再次被消费呢? 不同的MQ产生的原因可能不一样 本文就以RocketMQ为例,来扒一扒RocketMQ中会导致消息重复消息的原因,最终你会发现,其实消息重复消费算是RocketMQ无奈的"bug". 微信公众号:三友的java日记 如果有对RocketMQ不熟悉的小伙

Kafka与常见消息队列的对比 RabbitMQ Erlang编写 支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP 非常重量级,更适合于企业级的开发 发送给客户端时先在中心队列排队.对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持. Redis 基于Key-Value对的NoSQL数据库 入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受: 出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能