前言 Spark在spark-streaming-kafka-0-10的API中实现了对Kafka Offset提交的API，在Spark消费过消息之后，提交消费过消息的Offset到Kafka里面，在...Spark重启后，可以继续消费没有消费的消息，实现Exactly once的语义。...提交Offsets Spark官方文档中提供了在Spark应用程序中获取Offset和提交Offset的代码，现整合如下： val conf = new SparkConf().setAppName("...； enable.auto.commit：设置为false，这样做是为了后面手动提交offset； 提交后的offset会在保存在Kafka的 __consumer_offsets 这个topic中。...Integration Guide (Kafka broker version 0.10.0 or higher)
使用过kafka的小伙伴应该都知道kafka本身是没有管理界面的，所有操作都需要手动执行命令来完成。...但有些命令又多又长，如果没有做笔记，别说是新手，就连老手也不一定能记得住，每次想要使用的时候都要上网搜索一下。...有些崇尚geek精神的人或许觉得命令行才是真爱，但使用一款好用的可视化管理工具真的可以极大的提升效率。...想要查看Topic里的消息却找不到软件，想要查看或更新Broker、Topic配置，想要监控Broker服务器状态？...试试下面的Kafka GUI工具——Kafka Assistant 官网地址：http://www.redisant.cn/ka 连接到Kafka集群 输入 Bootstrap server 和 Post
一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题，那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息，如异常需要发到异常主题，正常的发送到正常的主题，这时候就需要实例化多个主题，然后逐个发送。 ...("发送消息到KafKa异常", ex); } flowCommond为要发送的对象内容，格式化为Json字符串再发送。 ...这里实现一个线程里面发送多个主题，那下面实现多个线程中如何发送多个主题。 多线程中如果每个线程都new Producer(kfkip) 一次，那KafKa的连接很快会被占满。 ...} } } return uniqueInstance; } } 然后在初始化的代码中替换...以上就完成了多线程多主题的消息发送。
在Python网络编程中，多线程客户端编程是一项重要的技能。使用多线程，客户端可以同时向服务器发送多个请求，而无需等待先前的请求响应。...多线程客户端编程的优势多线程客户端编程的主要优势是提高了客户端的响应能力。使用多线程，客户端可以在不阻塞主线程的情况下并发地执行多个操作，这在与多个服务器进行交互时非常有用。...这意味着客户端可以同时发送多个请求并等待所有请求的响应，而不必一个接一个地等待每个请求的响应。多线程客户端编程的基础知识在Python中实现多线程客户端编程，需要使用threading模块。...使用该模块，我们可以轻松地创建和管理多个线程。...在handle_client()函数中，我们使用recv()方法接收客户端发送的数据，并使用send()方法发送响应数据。
1.启动多线程 1.1 基于函数 import time from threading import Thread, current_thread, get_ident, active_count..._main__': for i in range(10): th = Thread(target=action) th.start() # 观察当前活跃的线程数...run() 方法 # 但是对象不能直接调用 run() 方法 # 直接调用就立即执行，成了单线程 # start() 是抛出进程到后台，形成多个线程， # 每个独立的线程各自调用...th_list.append(th_obj) th_obj.start() # 当前多少活跃进程 print(active_count()) 2.基于多线程的...socket_obj = socket.socket() # 连接请求 socket_obj.connect(('127.0.0.1', 8000)) """服务端收发消息是 connection""" """客户端收发消息是
概述 示例启动独立线程调用事务方法 结论 示例源码 概述 众所周知，Spring 的事务管理器是通过线程相关的 ThreadLocal 来保存数据访问基础设施，再结合 IOC 和 AOP 实现高级声明式事务的功能...我们知道 Web 容器本身就是多线程的，Web 容器为一个 Http 请求创建一个独立的线程，所以由此请求所牵涉到的 Spring 容器中的 Bean 也是运行于多线程的环境下。...在绝大多数情况下，Spring 的 Bean 都是单实例的（singleton），单实例 Bean 的最大的好处是线程无关性，不存在多线程并发访问的问题，也即是线程安全的。...不但单实例的 Service 可以成功运行于多线程环境中，Service 本身还可以自由地启动独立线程以执行其它的 Service。...如果这些相互嵌套调用的方法工作在不同的线程中，不同线程下的事务方法工作在独立的事务中。
前言 本系列为《你会不会处理多线程中的XXXX》 。 本系列参考资料：陈硕的《Linux服务端多线程编程》、还有我的经验。...多线程与线程安全 看上面那张图，是不是能联想到多线程？ 就那七个张伟，他们有一个共用属性，钱包里的钱。这天，张伟A在吃喝的时候，发现钱给没了，原因是张伟B拿去捐款了，那就很尴尬了。...就在这档口，张伟C买了个王者荣耀新出的皮肤，完了，我们可怜的张伟A要结账的时候，没钱了，又要刷盘子了。 所以说，这个锁啊，并不能百分百的就保证线程的安全。 像这种情况啊，那怎么办？...那就在吃饭结账的时候看一眼有没有钱，没钱那就吃慢点，等着钱包的钱又有了再说。 这是操作系统的资源调度算法，拿来举个例子说线程安全。 本篇的主角，是对象与线程安全， 对象有什么线程安全的隐患？...对象的销毁与竞态条件 对象析构，在多线程里，由于竞态的存在，变得扑朔迷离。
在之前的一篇博客文章中，我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义，介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。...现在，我们将继续上一节的内容，深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。...我们将讨论设计事务API的主要用例、Kafka的事务语义、用于Java客户端的事务API的细节、实现的有趣方面，以及在使用API时的重要注意事项。...Java中的事务API 事务特性主要是一个服务器端和协议级特性，任何支持它的客户端库都可以使用它。...事务协调器和事务日志 Kafka 0.11.0中的transactions API引入的组件是事务协调器和上图右侧的事务日志。 事务协调器是在每个Kafka代理中运行的模块。
Broker2Controller Broker2Broker Client2Broker 前面我们有讲解Kafka的网络通信模型 , 但是那篇文章主要讲的是 作为服务端是如何处理的。...这是一个内部类，用于实现面向用户的生产者和消费者客户端。 这个类不是线程安全的！...socketSendBuffer; /* 套接字接收大小缓冲区（以字节为单位） */ private final int socketReceiveBuffer; /* 用于在对服务器的请求中识别此客户端的客户端...确保请求的顺序性。 Broker2Controller 在Kafka启动过程中,会构建一个brokerToControllerChannelManager 的实例。...这个是专门管理Broker向Controller发起请求的类,里面有一个BrokerToControllerRequestThread线程负责真正的想Controller发起请求。
不能直接用在生产实践中。 首先，最好理解kafka的基本原理和一些基本概念： ?...，消费线程虽然会根据zookeeper的某种机制来声明它所消费的分区，但实际消费过程中，还是会消费真正存在数据的分区。...（本例中，你只往6个分区push了数据，所以即使你声明了10个分区，你也只能消费6个分区的数据）。...若要用多线程消费，Integer的值必须大于1....我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
在本地玩玩熟悉kafka还行，（就跟入门java学会写main方法打印hello world一样~~~~），问题是学的东西必须真正应用到实际中，你不可能只在单线程采集里原地打转吧。。...so，多线程采集迫在眉急啊！！ 本人研究卡夫卡多线程消费还是耗了一段时间的，希望把过程尽可能完整地记录下来，以便各位同行有需要可以参考。。...，消费线程虽然会根据zookeeper的某种机制来声明它所消费的分区，但实际消费过程中，还是会消费真正存在数据的分区。...若要用多线程消费，Integer的值必须大于1....（这只是针对某一个topic而言，当然实际情况中，你可以一个topic一个线程，同样达到多线程效果，当然这是后话了）
该文章可能已过期,已不做勘误并更新,请访问原文地址(持续更新) Kafka中的动态配置源码分析 kafka知识图谱： Kafka知识图谱大全 kafka管控平台推荐使用 滴滴开源 的...Kafka运维管控平台(戳我呀) 更符合国人的操作习惯 、更强大的管控能力 、更高效的问题定位能力 、更便捷的集群运维能力 、更专业的资源治理 、更友好的运维生态 、 kafka的动态配置...Broker监听/config/changes的变更 源码总结 Q&A 如果我想在我的项目中获取kafka的所有配置该怎么办？ 是否可以直接在zk中写入动态配置？...今天这篇文章,给大家分享一下最近看kafka中的动态配置,不需要重启Broker,即时生效的配置 欢迎留言一起探讨！...kafka中的配置 Broker静态配置 .properties文件 ZK中的动态配置 全局 default配置 ZK中动态配置 指定配置 优先级从底到高 不想看过程,可以直接看最后的源码总结部分
kafka为什么有些属性没有配置却能正常工作，那是因为kafka-clients对有些消费者设置了默认值，具体看下ConsumerConfig类的静态模块，具体如下所示： kafka为什么有些属性没有配置却能正常工作...，那是因为kafka-clients对有些消费者设置了默认值，具体看下ConsumerConfig类的静态模块，具体如下所示： static { CONFIG = new ConfigDef(....withClientSaslSupport(); } 像auto.offset.reset这个配置默认值为latest一样，再看下ConsumerConfig的几个构造方法...Object> props) { super(CONFIG, props); } 是的，所有的ConsumerConfig构造方法都将上面的默认配置CONFIG传入了构造方法，将下来的处理就是如果显式配置了对应的配置项就使用显式配置数据...PS： 上面的默认配置除了有一些配置的默认配置，一些枚举属性还有其可选值，比如 auto.offset.reset的可选项
每个进程都具有一定的独立功能，操作系统会给每个进程分配独立的内存等资源，即进程是操作系统资源分配、调度和管理的最小单位。 ...1.2 线程 多线程扩展了多进程的概念，使得一个进程可以同时并发处理多个任务，线程也被称为轻量级进程。就像进程在操作系统中的地位一样，线程在进程中也是独立的、并发的执行流。...如果此时有多个任务同时执行的需求，那么选择创建多进程的方式势必耗时费力，创建多个线程则要简单的多。 2、线程的创建和启动 在java中可以通过java.lang.Thread类实现多线程。...另外在处理有共享资源的情况时，实现Runnable接口的方式更容易实现资源的共享。 案例需求：使用多线程模拟三个售票窗口，共售出100张票。 ...案例需求：编写龟兔赛跑多线程程序。假设赛跑长度为30米，兔子的速度为10米每秒，兔子没跑完10米后休眠的时间为10秒；乌龟的速度为1米每秒，乌龟没跑完10米后休眠的时间为1秒。
1、 线程中的主要方法 a) isAlive() 判断线程是否还活着，即线程是否未终止 b) getPriority() 获得线程的优先级 c) setPriority() 设置线程的优先级... d) Thread.sleep() 设置线程休眠的时间 e) jion() 把当前线程与该线程合并 f) yield() 让出CUP g) 线程的优先级 ...c) 推荐使用的是设置标志位 3、 线程的高级操作 a) wait() 使当前线程等待，直到被其线程唤醒 b) notify() 唤醒等待的线程 4、 实现同步的两种方式...Synchronized void method(){} 1、 Java多线程的实现主要有两个方式，一个是通过继承Thread类，一个是Runnable接口的实现。...在使用多线程时主要用到两个方法一个是重写run()方法，用来实现将要执行的代码。第二个方法是start(),用来启动线程。
Apache Kafka是一个高性能、高可用性、冗余的流消息平台。 ? Kafka简介 Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。...随着时间的推移，较新的条目将从左到右追加到日志中。日志条目号可以方便地替换时间戳。...Kafka提供以下内容： 具有O（1）磁盘结构的持久消息传递，这意味着Kafka算法的执行时间与输入的大小无关。执行时间是恒定的，即使存储了数TB的消息也是如此。...客户端具有更多功能，因此，责任更大。 消息传递针对批处理而不是单个消息进行了优化。 消息即使被消耗也将保留；它们可以再次被使用。...消费者（consumer）：消费者是一个外部进程，它从Kafka集群接收主题流。 客户端（client）：客户端是指生产者和消费者的术语。 记录（record）：记录是发布-订阅消息。
时间轮由来已久，Linux内核里有它，大大小小的应用里也用它; Kafka里主要用它来作大量的定时任务，超时判断等; 这里我们主要分析 Kafka中时间轮实现中用到的各个类. ---- TimerTask.../utils/timer/TimerTaskList.scala 作用：绑定一个TimerTask对象，然后被加入到一个TimerTaskLIst中; 它是TimerTaskList这个双向列表 中的元素...TimerTaskList 所在文件：core/src/main/scala/kafka/utils/timer/TimerTaskList.scala 作为时间轮上的一个bucket, 是一个有头指针的双向链表...; 调用timingWheel.advanceClock(bucket.getExpiration()) bucket.flush(reinsert):对bucket中的每一个TimerEntry调用...reinsert, 实际上是调用addTimerTaskEntry(timerTaskEntry)， 此时到期的Task会被执行; Kafka源码分析-汇总
在《Kafka消费者的使用和原理》中已经提到过“再均衡”的概念，我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。...每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。...关于为什么不能减少分区，可参考下面的回答： 按Kafka现有的代码逻辑，此功能是完全可以实现的，不过也会使得代码的复杂度急剧增大。实现此功能需要考虑的因素很多，比如删除掉的分区中的消息该作何处理？...在Kafka中，每一台Broker上都有一个协调者组件，负责组成员管理、再均衡和提交位移管理等工作。...这就跟协调者的作用有关了。协调者不仅是负责组成员管理和再均衡，在协调者中还需要负责处理消费者的偏移量提交，而偏移量提交则正是提交到__consumer_offsets的一个分区上。
首先我们知道客户端如果想发送数据，必须要有topic, topic的创建流程可以参考Kafka集群建立过程分析 有了topic, 客户端的数据实际上是发送到这个topic的partition, 而partition...Partition的从复本是如何从主拉取数据的，可以参考ReplicaManager源码解析1-消息同步线程管理 ---- 客户端的ProduceRequest如何被Kafka服务端接收?...也不例外; ---- Topic的Leader和Follower角色的创建 之前在ReplicaManager源码解析2-LeaderAndIsr 请求响应中留了个尾巴，现在补上; 通过Kafka集群建立过程分析我们知道...客户端消息的写入 kafka客户端的ProduceRequest只能发送给Topic的某一partition的Leader ProduceRequest在Leader broker上的处理 KafkaApis...isr中的replica的LEO都更新到大于等于Leader的LOE时，leader的HighWaterMark会被更新，此地对应的delayedProduce完成，对发送消息的客户端回response
TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。...as np import tensorflow as tf #创建一个函数实现多线程，参数为Coordinater和线程号 def func(coord, t_id): count = 0 while...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
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