转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9

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

spring-kafka的官方文档介绍,可以知道自1.1版本之后, @KafkaListener开始支持批量消费,只需要设置batchListener参数为true 把application.yml中的enable-auto-commit设置为false,设置为不自动提交   @Bean public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory(ConsumerFactory consumerFactory){ ConcurrentKafkaLi

自己在使用Spring Kafka 的消费者消费消息的时候的实践总结: 接口 KafkaDataListener 是spring-kafka提供的一个供消费者接受消息的顶层接口,也是一个空接口; public interface KafkaDataListener<T> {} 对于消费端接收消息的时候,spring-kafka的设计思路是,提供一个顶层接口,提供两个子类,一个子类是自动提交offset的,另一个子类是手动提交offset的. 无论是自动提交offset还是手动提交offset,

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.or

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

在Jfinal中有个Tx类为事物声明类 在方法或controller上面加@Before({Tx.class})即可,可是这样并不能满足有的业务场景 下面是今天写的手动提交的事物处理方法,希望对大家有用 public  void test(){        Connection conn=null;        try        {            conn=DbKit.getConfig().getDataSource().getConnection();            

SQLServer 2005-2008-2012使用Oracle时,默认是手动提交.而SQLServer2005中,默认是自动提交,但是SQLServer支持配置. 方法: 用SSMS连接到SQL Server 菜单栏工具 –> 选项 选择查询执行 –> SQL Server –> ANSI 确认选择了SET IMPLICIT_TRANSACTIONS 点击OK按钮

项目集成spring-kafka,在项目启动后需要做些初始化资源的任务,kafka消费会依赖这些所以需要配置kafka手动启动. 类似这样,设置autoStartup为false 然后代码里面调用这个监听实例的start方法,就可以开始监听. messageListenerContainer.start();  

有时候我们需要对SQL Server 2008数据库手动提交的方法进行设置,使用Oracle的朋友会注意到Oracle中的手工提交的,如果修改错了数据还可以Rollback.但在SQL Server 2008中默认修改后直接就提交了,很危险! 要实现SQL Server 2008中手动提交的功能需做如下操作: 在Microsoft SQL Server Management Studio中选择菜单ToolsàOption打开Option窗口. 选择Query ExecutionàSQL Serv

以RabbitMQ为例,默认情况下 RabbitMQ 是自动ACK机制,就意味着 MQ 会在消息发送完毕后,自动帮我们去ACK,然后删除消息的信息.这样依赖就存在这样一个问题:如果消费者处理消息需要较长时间,最好的做法是消费端处理完之后手动去确认. 1.配置文件: rabbitmq: host: ${yun.activity.rabbitmq.host} port: ${yun.activity.rabbitmq.port} username: ${yun.activity.rabbitmq.u

事务的基本介绍 概念: 如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么同时成功,要么同时失败 操作: 开启事务:start transaction; 回滚:rollback; 提交:commit create table account( id int primary key auto_increment, name varchar(10), balance double ); insert into account(name,balance) values("张三",1

项目中经常有需求不是消费kafka队列全部的数据,取区间数据 查询kafka最大的offset: ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.1.4:9092 --topic zhangyi --time -1 查询kafka最小的offset: ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.1.4:9092

1. 概述 Apache Kafka 是一个快速.可扩展的.高吞吐.可容错的分布式发布订阅消息系统.其具有高吞吐量.内置分区.支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用. 笔者之前在物联网公司工作,其中 Kafka 作为物联网 MQ 选型的事实标准,这里优先给大家搭建 Kafka 集群环境.由于 Kafka 的安装需要依赖 Zookeeper,对 Zookeeper 还不了解的小伙伴可以在 这里 先认识下 Zookeeper. Kafka 能解决什么问题呢?先说一下消息队列常见的使

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜ ○○○○○○○○○○○○○○○ 大家好,又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,在业务系统中被广泛的使用. 如果问你,如何提高kafka队列中的消息消费速度呢? 答案很简单,topic多分几个分片,然后使用消费者组(Consumer Group)去消费topic即可. 如果加个条件,对同一个对象的操作请求必须要严格按照顺序进行处理呢? 答案也不难,topic分片之后,生产者定制分发策略,保证同一

大家好,我是树哥. 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了,而 Kafka 作为其中的佼佼者,经常被我们使用到各种各样的场景下.随着 Kafka 而来得,还有三个问题:消息丢失.消息重复.消息顺序.今天,树哥带大家聊聊消息丢失的问题. 可靠性级别 回到标题提出的问题:我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失? 答案是:我们无法保证 Kafka 消息不丢失,只能保证某种程度下,消息不丢失. 这里所说的某些情况,从严重程度依次为:Kafka 宕机.服务器宕机.机房地震.城市毁灭.地球毁灭.不要觉得树

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

2018年05月31日 13:26:59 xiaoguozi0218 阅读数:2018更多 个人分类: 大数据   年后上线的系统,与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka.由于是第一次使用,踩了很多坑,通过这篇博客和大家分享一下,也算是做个总结,以便以后温故而知新. 一.线上问题 系统平稳运行两个多月,基本上没有问题,知道最近几天,突然出现Kafka手动提交失败,堆栈信息如下: 通过堆栈信息可以看出,有两个重要参数: session.timeout  和 max.poll.