1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

前言 小伙伴们,国庆都过的开心吗?国庆后的第一个工作日是不是很多小伙伴还沉浸在假期的心情中,没有工作状态呢? 那王子今天和大家聊一聊RocketMQ的消费者是如何获取消息的,通过学习知识来找回状态吧. 废话不多说,我们开始吧. 消费者组 首先我们了解一个概念,什么是消费者组. 消费者组你就可以把它理解为,给一组消费者起一个名字. 假设我们有一个订单Topic名字是OrderTopic,然后库存系统和积分系统都要消费这个Topic中的数据,我们分别给库存系统和积分系统起一个消费组名字:stock_

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

Kafka 2.3发布后官网的Consumer参数中增加了一个新的参数:group.instance.id.下面是这个参数的解释: A unique identifier of the consumer instance provided by end user. Only non-empty strings are permitted. If set, the consumer is treated as a static member, which means that only one i

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

消费流程 消费者组: 一个逻辑概念,在使用消费者时需要指定一个组名.一个消费者组可以订阅多个Topic. 消费者实例: 一个消费者组程序部署了多个进程,每个进程都可以称为一个消费者实例. 订阅关系: 一个消费者组订阅一个 Topic 的某一个 Tag,这种记录被称为订阅关系.RocketMQ规定消费订阅关系(消费者组名-Topic-Tag)必须一致--在此,笔者想提醒读者,一定要重视这个问题,一个消费者组中的实例订阅的Topic和Tag必须完全一致,否则就是订阅关系不一致.订阅关系不一致会导致消

RocketMQ客户端中有两个独立的消费者实现类:org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPullConsumer 和 org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPushConsumer DefaultMQPullConsumer 2022年已弃用,使用 DefaultLitePullConsumer 代替 该消费者使用时需要用户主动从 Broker 中 Pull 消息和消费消息,提交消费位点.De

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 本博客实现了一个简单的RocketMQ消费者的示例,MQ里存储的是经过Avro序列化的消息数据,程序读取数据并反序列化后,将消息从控制台打印出来. 程序通过stdin.xml配置文件获取主要参数值,stdin.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <operator> <parameters>

原文:http://www.360doc.com/content/11/0505/10/4644186_114496525.shtml Linux中的Wheel组的作用(用自己的话翻译的) (原文) Wheel The wheel group is a legacy from UNIX. When a server had to be maintained at a higher level than the day-to-day system administrator, root right

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅

以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

客户端是通过Rebalance服务做到高可靠的.当发生Broker掉线.消费者实例掉线.Topic 扩容等各种突发情况时,消费者组中的消费者实例是怎么重平衡,以支持全部队列的正常消费的呢? RebalancePullImpl 和 RebalancePushImpl 两个重平衡实现类,分别被 DefaultMQPullConsumer 和DefaultMQPushConsumer 使用.下面讲一下 Rebalancelmpl 的核心属性和方法 核心属性 public abstract class

更多内容,前往 IT-BLOG 主题操作 使用 kafka-topics.sh 工具可以执行主题的大部分操作.可以用它创建.修改.删除和查看集群里的主题.要使用该工具的全部功能,需要通过 --zookeeper参数提供 Zookeeper的连接字符串. kafka 的大部分命令行工具直接操作 Zookeeper 上的元数据,并不会连接到 broker上.因此,要确保所使用工具版本与集群里的 broker版本相匹配.直接使用集群 broker自带的工具是最保险的. 创建主题 在集群中创建一个主题需

最近工作中用到了RocketMQ,现记录下,如何正确实现消费~ 消费者需要注意的问题 防止重复消费 如何快速消费 消费失败如何处理 Consumer具体实现 防止重复消费 重复消费会造成数据不一致等问题.所以,消费者要做到消费幂等. 1)每次消费,记录messageId:如果再次消费该message,查询messageId是否已存在,已存在,就跳过消费: 2)使用具体业务状态来防止重复消费,例如如果状态已经被变更,说明已有消息被消费: 如何快速消费 消费过程缓慢,势必会造成消息积压,如何提高消费

本文分析 DefaultMQPushConsumer,异步发送消息,多线程消费的情形. DefaultMQPushConsumerImpl MQClientInstance 一个客户端进程只有一个 MQClientInstance 实例 MQClientAPIImpl 和 netty 打交道 PullMessageService 拉取消息 RebalanceService 客户端 rebalance ConcurrentMap<String/* group */, MQProducerInner

RocketMQ设计了远程位点管理和本地位点管理两种位点管理方式.集群消费时,位点由客户端提交给Broker保存,具体实现代码在RemoteBrokerOffsetStore.java文件中:广播消费时,位点保存在消费者本地磁盘上,实现代码在LocalFileOffsetStore.java文件中 /** * Offset store interface */ public interface OffsetStore { /** * 加载位点信息 */ void load() throws MQ

RocketMQ的消费方式包含Pull和Push两种 Pull方式:用户主动Pull消息,自主管理位点,可以灵活地掌控消费进度和消费速度,适合流计算.消费特别耗时等特殊的消费场景.缺点也显而易见,需要从代码层面精准地控制消费,对开发人员有一定要求. 在 RocketMQ 中org.apache.rocketmq.client.consumer.DefaultMQPullConsumer 是默认的Pull消费者实现类. Push 方式:代码接入非常简单,适合大部分业务场景.缺点是灵活度差,在了解其

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

一.RocketMQ简介   RocketMQ作为一款纯java.分布式.队列模型的开源消息中间件,支持事务消息.顺序消息.批量消息.定时消息.消息回溯等. 二.RocketMQ架构   如图所示为RocketMQ基本的部署结构,主要分为NameServer集群.Broker集群.Producer集群和Consumer集群四个部分.   Broker在启动的时候会去向NameServer注册并且定时发送心跳,Producer在启动的时候会到NameServer上去拉取Topic所属的Broker