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

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

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

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

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

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

基本概念: Producer:消息生产者,负责生产消息,一般由业务系统负责生产消息. Consumer:消息消费者,负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费. Push Consumer:Consumer的一种,应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口,一旦收到消息,Consumer对象立刻回调Linsener接口方法 Pull Consumer:Consumer的一种,应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker拉消息,主动权由应用控制 Consumer Gro

一.专业术语 Producer 消费生产者,负责产生消息,一般由业务系统负责产生消息 Consumer 消息消费者,负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费 Push Consumer Consumer的一种,应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口,一旦收到消息,Consumer对象立刻回调Listener接口方法 Pull Consumer Consumer的一种,应用通常主动调用Consumer的拉消息方法,从Broker拉消息,主动权由应用控制 Producer Gro

Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo

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

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

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo

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

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很