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Kafka消费者 之 如何进行消息消费

一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅主题（或分区）上的一组消息。...在 Kafka 2.0.0之前的版本中，timeout 参数类型为 long ；Kafka 2.0.0之后的版本中，timeout 参数的类型为 Duration ，它是 JDK8 中新增的一个与时间相关的模型...());     System.out.println("key = " + record.key() + ", value = " + record.value()); } 二、总结 本文主要讲解了消费者如何从订阅的主题或分区中拉取数据的...，使用的 poll() 方法。

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Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量

一、概述 在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。...参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...： 自动提交 手动提交 而 手动提交 又分为： 同步提交 异步提交 而在一般情况下，建议使用手动的方式：异步和同步组合提交消息位移。

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    如何使用junit5构建单元测试

    如果真的需要使用junit来进行单元测试的话，那该怎么办，所以今天就来探究一下如何使用junit。junit5根据不同maven的archetype创建的项目，使用的junit版本也不一样。...junit5的设计旨在解决 junit4的一些局限，并提供了更多的灵活性和功能。junit5包含了三个模块：JUnit Jupiter：这是用于编写测试的模块，提供了新的注解和功能。...这里就使用用junit5来进行单元测试，在此之前我们先讲断言。断言（Assertions）断言是测试代码的核心部分，用于验证被测代码的行为是否符合预期。...@ParameterizedTest@ParameterizedTest 用于标记参数化测试方法，允许使用不同的数据多次运行相同的测试方法。...，使用不同的 fruit 参数执行 }}结语本文主要讲了junit5中常用的断言和注解，使用juint5可以快速的开发自己的测试单元。

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    【Kafka专栏 09】Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？

    文章目录 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...01 引言 02 Kafka回溯消费的意义 2.1 数据丢失或错误处理 2.2 版本升级 2.3 数据分析和测试 2.4 容灾和故障恢复 03 Kafka回溯消费的实现原理 3.1 基于消息偏移量的回溯...3.2 基于时间点的回溯 04 Kafka回溯消费的实践建议 05 总结 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...2.3 数据分析和测试 在数据分析和测试场景中，有时需要重新读取之前的消息进行分析或者测试。回溯机制可以方便地实现这一需求。...重置消费者组的偏移量命令 一旦你有了所需时间点的偏移量，你就可以使用kafka-consumer-groups.sh脚本来重置消费者组的偏移量。

    35910

    Kafka消费者的使用和原理

    关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了，消费组使得消费者的消费能力可横向扩展，这次再介绍一个新的概念“再均衡”，其意思是将分区的所属权进行重新分配，发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候...我们先了解再均衡的概念，至于如何再均衡不在此深究。 我们继续看上面的代码，第3步，subscribe订阅期望消费的主题，然后进入第4步，轮循调用poll方法从Kafka服务器拉取消息。...而为了应对消费者宕机情况，偏移量被设计成不存储在消费者的内存中，而是被持久化到一个Kafka的内部主题__consumer_offsets中，在Kafka中，将偏移量存储的操作称作提交。...在使用消费者的代理中，我们可以看到poll方法是其中最为核心的方法，能够拉取到我们需要消费的消息。...为啥消息会已经有了呢，我们回到poll的第7步，如果拉取到了消息或者有未处理的请求，由于用户还需要处理未处理的消息，这时候可以使用异步的方式发起下一次的拉取消息的请求，将数据提前拉取，减少网络IO的等待时间

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    消息队列的使用（kafka举例）

    （在业务需求允许的演出时间内） 扩展性：当使用的消息队列处在消息对立的数据可以被任何地方消费。可以做任何的数据处理操作等。...消息在队列中存储的时候 当消息被抛到消息队列的服务中的时候，这个时候消息队列还是会丢失，我们用比较成熟的消息队列中间件kafka来举列子， kafka的队列存储是异步进行的，刚开始队列是存储在操作系统的缓存中...这样只有ISR和leader都挂掉才会有丢失消息 消息被消费者消费的过程 我们在这一步骤我们依然以kafka为列子，消息消费有三个步骤， 接收消息，处理消息，更新消费进度。...在进行kafka给消费者发送消息的时候，发生网络抖动，导致消息没有被正确的接受到，处理消息时可能发生一些业务的异常导致处理流程为执行完成，这是且更新了完成进度那么就会永远接收不到这条消息了。...保证消息只被消费一次 从上面的分析来看，我们为防止消息丢失而不得不重发消息，进而导致消息重复接受，重复消费的问题。那我们该如何解决这个问题呢？ 上面有提到过“幂等”。 什么是幂等？

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    Kafka的消息是如何被消费的?Kafka源码分析-汇总

    Kafka的消息消费是以消费的group为单位; 同属一个group中的多个consumer分别消费topic的不同partition; 同组内consumer的变化, partition变化, coordinator.../main/scala/kafka/coordinator/GroupMetadataManager.scala 作用: 是比较核心的一个类, 负责所有group的管理, offset消息的读写和清理等...里实际上保存两种类型消息: 2.1 一部分是offset信息(kafka.coordinator.OffsetsMessageFormatter类型)的： [groupId,topic,partition...存到了__consumer_offsets里, , 它的key是 groupId offset和group信息的写入: 实际上是普通的消息写入没有本质上的区别, 可参考Kafka是如何处理客户端发送的数据的...=> Unit) offset的相关操作 使用者消费msg提交的offset, 不仅会写入到log文件后, 为了快速响应还会缓存在内存中, 对应private val offsetsCache

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    kafka是如何保证消息不丢失的

    今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。 那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？...如何保证消息不丢 一条消息从产生，到发送到kafka保存，到被取出消费，会有多个场景和流程阶段，可能会出现丢失情况，我们聊一下kafka通过哪些手段来保障消息不丢。...kafka通过先消费消息，后更新offset，来保证消息不丢失。但是这样可能会出现消息重复的情况，具体如何保证only-once，后续再单独分享。...这里的关键就在自动提交offset，如何真正地确认消息是否真的被消费，再进行更新offset。...实践配置 最后分享下kafka无消息丢失配置： producer端使用producer.send(msg, callback)带有回调的send方法。 设置acks = all。

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    如何使用消息队列的事务消息

    1 MQ事务的意义 “发消息”过程，往往是为通知另外一个系统更新数据，MQ的“事务”，主要解决消息生产者和消息消费者的数据一致性问题。...我个人觉得这种方案在不支持半消息的队列方案里也是一种选择，不知道您觉得这种实现方案有没有什么问题。 如果有个生产者和消费者都可访问，并且性能还不错的数据库，肯定使用这个数据库实现事务较好。...然而大部分事务消息使用的场景是 没有这样的数据库 或由于设计、安全或者网络原因，生产者消费者不能共享数据库 或数据库的性能达不到要求 如果先创建订单，当前服务由于不可抗拒因素不能正常工作，没给购物车系统发送消息...消息对消费者不可见，将其消息的主题topic和队列id修改为half topic，原先的主题和队列id也做为消息的属性，如果事务提交或者回滚会将其消息的队列改为原先的队列。...rocketmq采用commitlog存放消息，消费者使用consumeQueue二级索引从commitlog获取消息实体内容。

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    如何用Know Streaming来查询Kafka的消息

    功能简介 Kafka的消息查看功能算是一个呼声比较高的需求了。但是它目前还并不能像RocketMq那样比较友好的对消息做一些复杂查询操作。...目前KnowStreaming的实现方式是使用Consumer客户端来拉取数据 操作流程 ①....Know Streaming介绍 Know Streaming脱胎于互联网公司内部多年的Kafka运营实践经验，通过0侵入、插件化构建企业级Kafka服务，极大降低操作、存储和管理实时流数据门槛 不会对...Apache Kafka做侵入性改造，就可纳管0.10.x-3.x集群版本，帮助您提升集群管理水平；我们屏蔽了流处理的复杂性，让普通运维人员都能成为流处理专家 Know Streaming Github...Know Streaming 官网 如何参与共建

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    如何在 DDD 中优雅的发送 Kafka 消息？

    ❞ 本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，使用 Docker 部署 Kafka 以及 Kafka 的管理后台，同时基于 DDD 工程使用 Kafka 消息。...这里有一个非常重要的点，就是怎么优雅的在 DDD 工程结构下使用 MQ 消息。...在整个《Java简明教程》已经讲解过 RocketMQ、RabbitMQ 的使用，本文是对 MQ 系列的一个补充，基本大家在选择使用 MQ 组件时，也就这三类。...安装脚本 本案例涉及了 Kafka 的使用，环境的安装脚本已经放到工程下，可以直接点击安装即可。—— 需要前置条件已安装 Docker 环境。...二、消息流程 本节的重点内容在于如何优雅的发送 MQ 消息，让消息聚合到领域层中，并在发送的时候可以不需要让使用方关注过多的细节。【如图】 在领域层中提供一个 event 包，定义事件消息。

    20510

    如何用Junit5玩出参数化测试的新花样？

    简介 这是之前一篇文章《用junit5编写一个类ZeroCode的测试框架》的续集。主要将在之前工作的基础上，围绕参数化测试展开。...框架主要设计点： 一个用例是一个测试文件 一个用例集是一个目录 用例全部在文件中呈现，不需要写代码 主要使用的是 Junit5提供的@ParameterizedTest 引入参数化 为了能使用Junit5...在一般的参数化测试介绍中，通常的方案是将一个文件作为数据源，如一个单一的csv文件，然后其中的某一行作为一个用例。而在我们的方案中，我们需要将整个给定目录中的csv文件作为测试用例集进行遍历执行。...(); runner.run(testStep); } } } 执行效果 在tests目录下，简单复制几个文件和目录作为案例，然后使用之前编写的...image.png 小结 对于不想写代码来实现自动化测试的团队来说，通过编写csv等文本文件的方式来定义用例，并由测试开发或者开发人员来根据约定提供Runner及关键字，也是一种有效的自动化实施方式。

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    如何用Junit5玩出参数化测试的新花样？

    简介 这是之前一篇文章《用junit5编写一个类ZeroCode的测试框架》的续集。主要将在之前工作的基础上，围绕参数化测试展开。...框架主要设计点： 一个用例是一个测试文件 一个用例集是一个目录 用例全部在文件中呈现，不需要写代码 主要使用的是 Junit5提供的@ParameterizedTest 引入参数化 为了能使用Junit5...在一般的参数化测试介绍中，通常的方案是将一个文件作为数据源，如一个单一的csv文件，然后其中的某一行作为一个用例。而在我们的方案中，我们需要将整个给定目录中的csv文件作为测试用例集进行遍历执行。...(); runner.run(testStep); } } } 执行效果 在tests目录下，简单复制几个文件和目录作为案例，然后使用之前编写的...image.png 小结 对于不想写代码来实现自动化测试的团队来说，通过编写csv等文本文件的方式来定义用例，并由测试开发或者开发人员来根据约定提供Runner及关键字，也是一种有效的自动化实施方式。

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    【Kafka专栏 05】一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费

    文章目录 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 02 Kafka的分区机制 2.1 分区内消息有序 2.2 分区数与消费者数的关系 1. 分区与消费者的对应关系 2....消费者组配置 04 生产者的分区策略 4.1 基于键的哈希分区 4.2 自定义分区器 05 总结 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 在大数据和实时流处理的领域，Apache...Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性，成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。...Kafka如何保证消息的顺序消费，是许多开发者和架构师关心的问题。...分区分配策略 Kafka提供了多种分区分配策略，包括RoundRobin（轮询）和Range（范围）等。这些策略决定了如何将分区分配给消费者组中的消费者实例。

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    消息队列之事务消息，RocketMQ 和 Kafka 是如何做的？

    事务消息 事务消息就是今天文章的主角了，它主要是适用于异步更新的场景，并且对数据实时性要求不高的地方。 它的目的是为了解决消息生产者与消息消费者的数据一致性问题。...我们希望的就是下单成功之后购物车的菜品最终会被删除，所以要点就是下单和发消息这两个步骤要么都成功要么都失败。 RocketMQ 事务消息 我们先来看一下 RocketMQ 是如何实现事务消息的。...如果成功那么就将半消息恢复到正常要发送的队列中，这样消费者就可以消费这条消息了。 我们再来简单的看下如何使用，我根据官网示例代码简化了下。...，使得消费者无法读取这个消息。...它的恰好一次只能存在一种场景，就是从 Kafka 作为消息源，然后做了一番操作之后，再写入 Kafka 中。 那他是如何实现恰好一次的？

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    kafka中生产者是如何把消息投递到哪个分区的？消费者又是怎么选择分区的？

    前言 ---- 我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，...1 在创建主题的时候，可以使用**--partitions**选项指定主题的分区数量 [root@localhost kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh -...生产者与分区 ---- 首先提出一个问题：生产者将消息投递到分区有没有规律？如果有，那么它是如何决定一条消息该投递到哪个分区的呢？ 3.1....换句话说，就是组中的每一个消费者负责那些分区，这个分配关系是如何确定的呢？...我们知道，Kafka它在设计的时候就是要保证分区下消息的顺序，也就是说消息在一个分区中的顺序是怎样的，那么消费者在消费的时候看到的就是什么样的顺序，那么要做到这一点就首先要保证消息是由消费者主动拉取的（

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    滴滴二面：Kafka是如何读写副本消息的？

    整个Kafka的同步机制，本质上就是副本读取+副本写入，搞懂了这两个功能，你就知道了Follower副本是如何同步Leader副本数据的。...Kafka需副本写入的场景： 生产者向Leader副本写入消息 Follower副本拉取消息后写入副本 仅该场景调用Partition对象的方法，其余3个都是调用appendRecords完成...消费者组写入组信息 事务管理器写入事务信息（包括事务标记、事务元数据等） appendRecords方法将给定的一组分区的消息写入对应Leader副本，并根据PRODUCE请求中acks的设置，有选择地等待其他副本写入完成...无论： Java消费者API Follower副本 拉取消息的主途径都是向Broker发FETCH请求，Broker端接收到该请求后，调用fetchMessages从底层的Leader副本取出消息。...副本获取消息后的数据同步操作 fetchMessages：从副本读取消息，为普通Consumer和Follower副本所使用。

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    契约测试？生产者？消费者？一文帮你理清楚

    此测试同样适用于复杂的关系（例如具有多个链接服务的服务或正在使用服务的 Web UI）。 契约测试是如何进行的？...在此之前，我们先来理解一下，这三个关系 消费者（Consumer）：对于调用，发起请求的一方。对于MQ，为接收消息的一方。 提供者（Provider）：对于调用，响应请求的一方。...对于MQ，为生成消息的一方。 契约（Contract）：消费者和提供者之间的共识，是一系列交互的集合。...对于消息交互，则描述消费者希望得到的最小期望消息 契约测试主要通过模拟服务间的交互来验证一个服务是否满足与其他服务通信的“契约”。 首先，每一个服务都需要为其外部通信定义一个契约。...对于消费者和提供者的测试，通常会采用一些流行的契约测试工具，例如Pact, Spring Cloud Contract等。

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