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

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 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是

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

今天我司线上kafka消息代理出现错误日志,异常rebalance,而且平均间隔2到3分钟就会rebalance一次,分析日志发现比较严重.错误日志如下 08-09 11:01:11 131 pool-7-thread-3 ERROR [] - commit failed org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already r

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

Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统,在实时事件流和流式处理为中心的架构越来越风靡的今天,它扮演了这个架构中核心存储的角色.从某种角度说,Kafka 可以看成实时版的 Hadoop 系统.Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件,而 Kafka 可以存储和持续处理大型的数据流. Hadoop 和文件系统提供文件流的读取位点( offset ),并支持通过 seek 方法将文件流移动到特定位置:Kafka 对应的提供了主题下每个分区的消费位点( offset ),并允许消费者设置分区

摘要 在这篇文章中,我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起,介绍分区-日志段-日志的各个层次. 然后我将接着上一篇文章的内容,把消费者的内容展开讲一讲,区分消费者与消费者组,以及这么设计有什么用. 根据消费者的消费可能引发的问题,我将介绍Kafka中的位移主题,以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中. 最后,我将聊一聊消费者Rebalance的原因,以及不足之处. 1. log 在上一篇文章中,我们提到了"partition"的概念. 我们那个时候所表达的意思是,消息的生产跟消费

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

大部分消息系统在 broker 端的维护消息被消费的记录:一个消息被分发到 consumer 后 broker 就马上进行标记或者等待 customer 的通知后进行标记.这 样也可以在消息在消费后立马就删除以减少空间占用. 但是这样会不会有什么问题呢?如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费 过的,一旦 consumer 处理消息时失败了(比如程序崩溃)消息就丢失了.为了 解决这个问题,很多消息系统提供了另外一个个功能:当消息被发送出去之后仅 仅被标记为已发送状态,当接到 consumer

Kafka的安装与启动 kafka中涉及的名词 消息记录:由一个key,一个value和一个时间戳构成,消息最终存储在主题下的分区中,记录在生产中称为生产者记录,在消费者中称为消费记录.Kafka集群保持了所有发布的消息,直到它们过期,无论消息是否被消费了,在一个可配置的时间段内,Kafka集群保留了所有发布的消息.比如消息的保存策略被设置为2天,那么在一个消息被发布的两天时间内,它都是可以被消费的.Kafka的性能是和数据量无关的常量级的,所以保留太多数据并不是问题 生成者:生产者用于发布消息

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展等特点.本文介绍了如何使用Go语言发送和接收kafka消息. sarama Go语言中连接kafka使用第三方库:github.com/Shopify/sarama. 下载及安装 go get github.com/Shopify/sarama 注意事项 sarama v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法,需要用到cgo,在Windows平台编译时会提示类

go语言操作kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展等特点.本文介绍了如何使用Go语言发送和接收kafka消息. sarama Go语言中连接kafka使用第三方库:github.com/Shopify/sarama. 下载及安装 go get github.com/Shopify/sarama 注意事项 sarama v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法,需要用到cgo,在Wind

kafka安装前期准备: 1,准备三个节点(根据自己需求决定) 2,三个节点上安装好zookeeper(也可以使用kafka自带的zookeeper) 3,关闭防火墙 chkconfig  iptables off 一.下载安装包 Kafka官网下载安装包 http://kafka.apache.org/downloads.html 找到 Binary downloads(已编译好的): 下载后解压 Mac: $ brew cask install homebrew/cask-versions/

go操作kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展等特点.本文介绍了如何使用Go语言发送和接收kafka消息. sarama Go语言中连接kafka使用第三方库:github.com/Shopify/sarama. 下载及安装 go get github.com/Shopify/sarama 注意事项 sarama v1.20之后的版本加入了zstd压缩算法,需要用到cgo,在Window

从kafka里面把日志取出来,写入ES,使用Kibana做可视化展示 1. ElasticSearch 1.1 介绍 Elasticsearch(ES)是一个基于Lucene构建的开源.分布式.RESTful接口的全文搜索引擎.Elasticsearch还是一个分布式文档数据库,其中每个字段均可被索引,而且每个字段的数据均可被搜索,ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据.可以在极短的时间内存储.搜索和分析大量的数据.通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机. 1.2 Ela

实现功能 logagent根据etcd的配置创建多个tailtask logagent实现watch新配置 logagent实现新增收集任务 logagent删除新配置中没有的那个任务 logagent根据IP拉取自己的配置 代码实现 config/config.ini [kafka] address=127.0.0.1:9092 chan_max_size=100000 ​ [etcd] address=127.0.0.1:2379 timeout=5 collect_log_key=/log

一.什么是LogAhent 类似于在linux下通过tail的方法读日志文件,将读取的内容发给kafka,这里的tailf是可以动态变化的,当配置文件发生变化时,可以通知我们程序自动增加需要增加的配置文件.tailf去获取相应的日志并发给kafka producer.主要包含kafka.tailf和configlog.LogAgent工作流程 读日志--tailf第三方库 在kafka写日志 --sarama第三方库 读取配置文件 -- "gopkg.in/ini.v1" 二.tail

目录 1. 消息队列两种模式 1.1 消息队列作用 1.2 点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息删除) 1.3 发布/订阅模式(一对多,消费数据之后不会删除消息) 1.4 kafka框架 1.5 kafka工作流程 2. 安装部署 2.1 下载安装 2.2 配置hosts文件 2.3 kafka配置文件(日志数据分离) 2.4 配置环境变量 2.5 启动集群/bin下脚本说明 2.6 启动kafka集群shell脚本 2.7 kafka启动日志文件 3. topic(队列)增删

引言 IM即时通信场景下,最重要的一个能力就是推送:在线的直接通过长连接网关服务转发,离线的通过APNS或者极光等系统进行推送.   本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨:如何利用Kafka的Assign模式,解决百万级长链接海量消息的路由广播问题?如何解决超大聊天室成员(超过10万)的消息推送问题? 问题背景 考虑到用户体验和一些技术限制,通常一些社交软件都会限制群成员的上限,比如微信是500,QQ是2000.但是某些特定的场景下,希望突破这个上限,需要怎么实现呢?   如下图,这是