一.消费者和消费者群组 在Kafka中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka之所以要引入消费者群组这个概念是因为Kafka消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是Kafka实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费者读取,不可能存

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

消费组发生再平衡时分区会被分配给新的消费者,为了保证新消费者能够从分区的上一次消费位置继续拉取并处理消息,每个消费者需要将分区的消费进度,定时地同步给消费组对应的协调者节点 .新AP I为客户端提供了两种提交偏移盐的方式:异步模式和同步模式 . 另外,如果消费者客户端设置了向动提交( enable . auto . commit=true ,默认开启)的选项,会在客户端的轮询操作中调度定时任务,定时任务也属于异步模式提交偏移量的一种运用场景 自动提交任务 如果消费者开启自动提交 消费者会通过“消

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

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

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

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

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

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

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

在测试过程中经常会遇见需要向服务器提交数据.或者进行接口测试,这个有很多方法,但是我经常用的就是使用python 编写脚本提交,方便.说说方法: 思路: 1.首先有一个提交数据的url 2.按照字典的形式将需要提交的数据整理出来 3.因为我们提交的数据进行转码,因为python解析器只认识它unicode 4.将url和请求的值拼接起来 传递给一个参数 5.请求该链接,并打印 import urllib import urllib2 url = 'http://www.haibian.com/?

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();  

项目中需要使用python 向Kafka生产和消费数据,最初使用pykafka .后来发现pykafka不支持client.id. 最后,终于找到confluent-kafka. python kafka推荐使用confluent-kafka,官方推荐的. Confluent's Apache Kafka Python client confluent-kafka-python is Confluent's Python client for Apache Kafka and the Confl

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

python通过post提交数据的方法 本文实例讲述了python通过post提交数据的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:     # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib def postHttp(name=None,tel=None,address=None,        price=None,num=None,paytype=None,        posttype=None,other=None):   u

一.前言 由于工作原因使用到了 Kafka,而现有的代码并不能满足性能需求,所以需要开发高效读写 Kafka 的工具,本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录,通过本次测试,可以知道选用什么第三方库的性能最高,选用什么编程模型开发出来的工具效率最高. 二.第三方库性能测试 1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client:pykafka.kafka-python 和 confluent-kafka,具体介绍见官网: pykafka:https

为啥要提交到pypi?因为提交成功后,你今后想用你自己写的模块,只要pip install一下就可以了. 那么如何提交?请参看本篇教程 首先要确定你的包叫啥名,比如我的包叫xlutils3,既然确定了,那么就创建该名称的文件夹,然后把源码放到文件夹中,然后检查文件夹内部的文件里的每个导入库是否写对路径,比如xlutils.copy就得改成xlutils3.copy 然后就是在文件夹下创建一个__init__.py文件,内容可以全部为空,整理成包的文件结构大概像下面这样: xlutils3/ |

​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过

前言: 最近在学习深度学习,最先要解决的当然是开源框架的环境安装了.之前一直在学习谷歌的Tensorflow开源框架,最近实验中需要跟别人的算法比较,下载的别人的代码很多都是Caffe的,所以想着搭建好Caffe环境跑别人的代码.这中间经历过很多弯路,开始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都说GCC版本不匹配,需要降级,我也尝试过发现很多坑:另外,就是安装matlab版本的Caffe以及安装GPU版本的Caffe,都经历了很多的波折,这前后摸索大概花了半个月左右.最后发现Ubuntu14