import java.util import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.dstream.InputDStr

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

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>

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_

从网上得知 /etc/resolv.conf中的DNS配置是从/etc/resolvconf/resolv.conf.d/head中加载而来,所以每回改resolv.conf都会失效,在此文件里面已经有说明 打开/etc/resolv.conf内容如下:cat /etc/resolv.conf # Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolver(3) generated by resolvconf(8)# DO NOT EDIT THIS FILE

从网上得知 /etc/resolv.conf中的DNS配置是从/etc/resolvconf/resolv.conf.d/head中加载而来,所以每回改resolv.conf都会失效,在此文件里面已经有说明 打开/etc/resolv.conf内容如下:cat /etc/resolv.conf Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolver(3) generated by resolvconf(8)# DO NOT EDIT THIS FILE BY

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

前因后果 1.在跳板机上使用ansible命令测试机器B时,报错如下,于是就怀疑是网络防火墙的问题 10.10.0.86 | FAILED >> { "failed": true, "msg": "/bin/sh: /usr/bin/python: No such file or directory\r\nOpenSSH_7.6p1 Ubuntu-4ubuntu0.3, OpenSSL 1.0.2n 7 Dec 2017\r\ndebug1:

1. 前言 今天开电脑,开启redis服务后,项目使用redis的时候提示 不能找到 redisPools,并提示密码错误, 然后我用cmd打开却可以使用,真是奇了怪了!!! 2.使用现象: (1)cmd可以直接使用,输入密码无错误提示: (2)idea项目里提示 不能找到 redisPools,并提示密码错误: (3)检查项目配置文件没有问题. [找了很久都找不到原因,后来我运行了一起测试redis的几行代码,竟然可以使用,然后对比区别,发现测试了没有密码参数!!! 于是我去cmd试了一下不输

目录 找到nginx 找到nginx的配置文件 拼接命令,启动nginx Nginx指令拓展知识(中英对照): tags: centOS linux nginx categories: 服务器 找到nginx 首先,如果你忘记了你的nginx的安装目录,不妨使用以下命令,找到你的nginx: find / -name nginx 这个时候,不出意外的话,你的界面将会出现一堆nginx路径,但是一般可执行的文件是在/sbin/或者/bin/目录下.当然,如果你的shell工具支持关键字高亮的话,一

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

前言 通过之前文章的阅读,有关RocketMQ的底层原理相信小伙伴们已经有了一个比较清晰的认识. 那么接下来王子想跟大家讨论一个话题,如果我们的项目中引入了MQ,势必要面对的一个问题,就是消息丢失问题,今天我们就来聊聊消息是怎么丢失的. 现在假设我们的业务是这样的,用户通过订单系统下了一个订单,订单系统完成支付后会发送消息给RocketMQ,然后积分系统会从RocketMQ中消费消息,去给用户增加积分,如下图: 但是突然有一天有用户反映,支付订单之后,自己的积分并没有增长,这是为什么呢? 经过排

前言 上篇文章,王子通过一个小案例和小伙伴们一起分析了一下消息是如何丢失的,但没有提出具体的解决方案. 我们已经知道发生消息丢失的原因大体上分为三个部分: 1.生产者发送消息到MQ这一过程导致消息丢失 2.MQ自己发生故障导致消息丢失 3.消费者拿到消息后,由于操作不当导致消息丢失 接下来我们就针对第一种情况,聊一聊如何解决生产者发送消息过程中的消息丢失问题. 先发送half消息到MQ 针对于这一问题,RocketMQ是自带一套解决方案的,就是事务消息.今天我们就来看一下事务消息的实现流程. 案

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

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

常用MQ介绍及对比--<MQ详解及四大MQ比较> RocketMQ环境搭建--<RocketMQ之三:RocketMQ集群环境搭建> RocketMQ物理部署结构 RocketMQ的消息存储--<RocketMQ之六:RocketMQ消息存储> RocketMQ各角色基本数据结构 RocketMQ生产者发送消息过程 RocketMQ消费者 RocketMQ Broker RocketMQ优化 一.RocketMQ介绍 RocketMQ 是阿里巴巴开源的分布式消息中间件.

导读 之前学过ActiveMQ但是并发量不是很大点我直达,所以又学阿里开源的RocketMQ,据说队列可以堆积亿级别.下面是网上找的消息队列对比图,仅供参考 部署 官网 点我直达 前置条件 推荐使用64位操作系统,建议使用Linux / Unix / Mac: 64位JDK 1.8+; Maven 3.2.x; Git; 适用于Broker服务器的内存4G +可用磁盘 下载 地址:https://downloads.apache.org/rocketmq/4.7.1/rocketmq-all-4

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh