kafkalistener 批量消费提交offset

2024-11-10

springboot + @KafkaListener 手动提交及消费能力优化

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

Spring-Kafka —— 实现批量消费和手动提交offset

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

Spring-Kafka —— 消费后不提交offset情况的分析总结

最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list

kafka消费端提交offset的方式

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

关于SpringKafka消费者的几个监听器:[一次处理单条消息和一次处理一批消息]以及[自动提交offset和手动提交offset]

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,

spring-kafka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

Kafka提交offset机制

在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式) (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e

RocketMQ-quickstart（批量消费）

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

consumer提交offset原理

1 数据结构消费者的消费状态是保存在SubscriptionState类中的,而SubscriptionState有个重要的属性那就是assignment保存了消费者消费的partition及其partition的状态 public class SubscriptionState { /* the pattern user has requested */ private Pattern subscribedPattern; /* the list of topics the user has

Git批量修改提交历史

有些时候我们可能需要批量修改提交历史,当然了,最近一次的提交历史很简单我们可以利用 git commit --amend 来进行最近一次提交的修改,如果你此时想要更新作者提交时间等也可以在amend之后加上 --date="$(date -R)" 但是很多时候我们需要更改的往往不是一条两条提交信息,有些时候需要批量更改提交历史,这个时候我们就可以用到git rebase -i(--interactive)这个选项了. 首先第一步,你需要确定你需要更改历史的范围,比如A-B-C-D,你此

RocketMQ-quickstart(批量消费问题)

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

可遇不可求的Question之MySql4.0前版本不支持union与批量SQL提交

批量SQL提交参考 21.2.6. Connector/NET Connection String Options Reference . Allow Batch true When true, multiple SQL statements can be sent with one command execution. -Note- Starting with MySQL 4.1.1, batch statements should be separated by the server-de

SQL Server 利用批量(batchsize)提交加快数据生成/导入

在最小化日志操作解析,应用的文章中有朋友反映生成测试数据较慢.在此跟大家分享一个简单的应用,在生成数据过程中采用批量提交的方式以加快数据导入. 此应用不光生成测试数据上,在BCP导入数据中,复制初始化快照过程中等都可以根据系统环境调整 batchSize 的大小来提高导入/初始化速度. 应用思想:这里简单介绍下组提交概念,由于关系型数据库依靠日志来保证数据完整性,即先写日志,每当一个事务完成时就需要commit日志刷入磁盘,在高并发短小事务的前提下由于日志频繁落盘导致整体写吞吐下降.用Group

vue批量验证提交表单的数据是否合规

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

kafka consumer 自动提交 offset

org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer#pollOnce private Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> pollOnce(long timeout) { client.maybeTriggerWakeup(); long startMs = time.milliseconds(); // 这里面触发自动提交 coordinator.poll(star

FireDac 的数据库批量语句提交（高效）

FD 提供了批量执行功能, 称为 Array DML. 可以这么做: FDQuery1.SQL.Text := 'insert into MyTab values (:p1, :p2, :p3)'; // here FDQuery1.Params collection is filled by 3 parameters FDQuery1.Params.ArraySize := 100; for i := 0 to 100-1 do begin FDQuery1.Params[0].AsInteg

Java 处理批量数据提交

在Java web开发过程中,处理表单数据是很重要一部分,常见的是form post处理单条数据的,但也会遇到一次提交多条数据到服务器的,如下:

kafka的编程模型

1.kafka消费者编程模型分区消费模型组(group)消费模型 1.1.1.分区消费架构图,每个分区对应一个消费者. 1.1.2.分区消费模型伪代码描述指定偏移量,用于从上次消费的地方开始消费. 提交offset ,java客户端会自动提交的集群,所以这一步可选. 1.2.1.组消费模型架构图每个组都消费该topic的全量数据,一条消息会发给groupA和groupB. 1.2.2.组消费模型伪代码: 流数N:表示一个consumer组里面有几个consumer 实例,上例中组A创建2

sparkStreaming消费kafka-1.0.1方式：direct方式（存储offset到Hbase）

话不多说,可以看上篇博文,关于offset存储到zookeeper https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 本篇博文主要告诉你如何将offset写到Hbase做存储: 最后存储到Hbase的展现形式: testDirect:co:1552667595000 column=info:0, timestamp=1552667594784, value=66 testDirect:co:1552667595000 column=info:1, ti

sparkStreaming消费kafka-1.0.1方式：direct方式（存储offset到zookeeper）-- 2

参考上篇博文:https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 同样的逻辑,不同的封装 package offsetInZookeeper /** * Created by angel */ import java.lang.Object import kafka.utils.{ZKGroupTopicDirs, ZkUtils} import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerRecord, Kaf

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