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。...2、ConsumerRecord 消费者消费到的每条消息的类型为 ConsumerRecord（注意与 ConsumerRecords 的区别），这个和生产者发送的消息类型 ProducerRecord...最后讲解了 records() 方法的两种使用，一种是指定分区来消费，另一种是指定主题来消费。...在外观上来看，poll() 方法只是拉取了一下数据，但就其内部逻辑而言并不简单，它涉及消息位移、消费者协调器、组协调器、消费者的选举、分区分配的分发、再均衡的逻辑、心跳等内容，在后面的学习中会陆续介绍这些内容
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...消费者在每次调用poll方法时，则是根据偏移量去分区拉取相应的消息。而当一台消费者宕机时，会发生再均衡，将其负责的分区交给其他消费者处理，这时可以根据偏移量去继续从宕机前消费的位置开始。 ?...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。...我们可以通过减小自动提交的时间间隔来减小重复消费的窗口大小，但这样仍然无法避免重复消费的发生。...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。
上篇我写了一个通用的消息队列(redis,kafka,rabbitmq)--生产者篇,这次写一个消费者篇. 1.消费者的通用调用类： /** * 消息队列处理的handle * @author starmark...* @return 主题 */ String topic(); /** * * @param consumerType 消费者类型...* @return 是否支持该消费者类者 */ boolean support(String consumerType); } 只要实现该类的接口就可以实现监听， redis的消费端...，这个只能满足一般情况的使用 ....如果要更高端的使用，直接使用其原生的api会更好.
二、storm trident的使用 storm目前的版本已经将事物拓扑的实现封装trident,trident目前支持3种不同的事物接口，一种是非事物型的(不介绍,因为基本不用),一种是事务性的TransactionalTridentKafkaSpout...,假设一批消息在被bolt消费过程中失败了，需要spout重发，此时如果正巧遇到消息发送中间件故障，例如某一个分区不可读，spout为了保证重发时每一批次包含的tuple一致，它只能等待消息中间件恢复，...也就是卡在那里无法再继续发送给bolt消息了，直至消息中间件恢复(因为它必须发送一样的Batch)。...也就是说某个tuple可能第一次在txid=1的批次中出现，后面有可能在txid=3的批次中出现。这种情况只出现在当某一批次消息消费失败需要重发且恰巧消息中间件故障时。...例如txid=1的批次在消费过程中失败了，需要重发，恰巧消息中间件的16个分区有1个分区(partition=3)因为故障不可读了。
消费者组的特点 ? 这是 kafka 集群的典型部署模式。 消费组保证了： 一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费 一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区，例如 C1 消费了 P0, P3。...同一个消费组里面的消费者对分区是互斥的，例如 C1 和 C2 不会消费同一个分区；而分区在不同的消费组间是共享的。 2. 消费者组的优势 2.1 高性能 ?...2.2 消费模式灵活 假设有4个消费者订阅一个主题，不同的组合方式就可以形成不同的消费模式。 ? 使用4个消费者组，每组里放一个消费者，利用分区在消费者组间共享的特性，就实现了广播（发布订阅）模式。...只使用一个消费者组，把4个消费者都放在一起，利用分区在组内成员间互斥的特性，就实现了单播（队列）模式。 2.3 故障容灾 如果只有一个消费者，出现故障后就比较麻烦了，但有了消费者组之后就方便多了。...消费组会对其成员进行管理，在有消费者加入或者退出后，消费者成员列表发生变化，消费组就会执行再平衡的操作。 例如一个消费者宕机后，之前分配给他的分区会重新分配给其他的消费者，实现消费者的故障容错。 ?
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。...把消费位移存储起来（持久化）的动作称为 “提交” ，消费者在消费完消息之后需要执行消费位移的提交。...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...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。...自动位移提交无法做到精确的位移管理，所以Kafka还提供了手动位移提交的方式，这样就可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活。
客户端收到消息后，在内存中更新消费的偏移量信息，并由使用者手动或自动向服务端提交消费的偏移量信息。 2....此时使用者在处理消费的消息的同时，需要调用"commitSync"来手动提交消费偏移量信息。当然，从函数的字面意思也可以看出，手动提交请求动作是同步完成的。...：kafka在运行过程中仅在内存中记录了消费者组的相关信息（包括当前成员信息、偏移量信息等）。...下面就分别举例说明下： 1）消费的偏移量小于实际消息的偏移量 当使用者对topic配置了消息预留期限，或者称之为生命周期（retention），随着时间的推移，消息被删除（也可能是手动删除了老的消息），...关键的代码逻辑如下所示： 另外，在flink的kafka-connector和spark streaming中，该配置项的默认值不同，使用时需要注意。
重复消费类似于kafka中，同一个topic被不同的group的消费者消费。这样的场景比较常见。当然更常见的场景是不重复消费，也就是一个消息只能被消费一次。...Disruptor同样可以完成不重复消费的功能。 上一篇消费者消费Handler是这样的，需要实现EventHandler。...BlockingWaitStrategy()); RingBuffer ringBuffer = disruptor.getRingBuffer(); // 创建10个消费者来处理同一个生产者发的消息...其他的都是一样的。 使用handleEventsWithWorkerPool就可以完成不重复消费，使用handleEventsWith就是重复消费。...这里定义了10个消费者，那么就会启动10个线程来不重复消费生产者发出的100条消息。 ?
kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区，分别保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。...的哈希值来选择一个分区 如果既没有指定分区，且消息的key也是空，则用轮询的方式选择一个分区 分区与消费者（多对一） 同一时刻，一条消息只能被组中的一个消费者实例消费。...这是通过将主题中的分区分配给使用者组中的使用者来实现的，这样每个分区就会被组中的一个消费者使用。通过这样做，我们确保使用者是该分区的唯一读者，并按顺序使用数据。...使用RoundRobin分配策略时会出现两种情况： 如果同一消费组内，所有的消费者订阅的消息都是相同的，那么 RoundRobin 策略的分区分配会是均匀的。...，消费者无法读取消息，整个群组一小段时间不可用，而且当分区被重新分配给另一个消费者时，消费者当前的读取状态会丢失。
【消费者组的基本原理】 在kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），但是一个消费者只能属于一个消费者组。...【消费者组的原理深入】 1. group coordinator的概念 在早期版本中（0.9版本之前），kafka强依赖于zookeeper实现消费者组的管理，包括消费者组内的消费者通过在zk上抢占znode...这种方式除了强依赖于zk，导致zk压力较大之外，还容易引发其他问题，例如： 一个被监听的zk节点发生变化，导致大量的通知消息推送给所有监听者（即消费者），另外就是脑裂引起的不一致问题，引发rebalance...基于以上原因，从0.9版本开始，kafka重新设计了名为group coordinator的协调者负责管理消费者的关系，以及消费者的offset。...5）最后，消费者进入轮询阶段，向服务端发送消息获取（fetch）请求进行消息的消费。
因为broker决定消息发生速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。...消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。...可以通过配置参数partition.assignment.strategy，修改分区的分配策略。默认策略是Range+CooperativeSticky。kafka可以同时使用多个分区分配策略。...max.poll.interval.ms #消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。...partition.assignment.strategy #消费者分区分配策略，默认策略是 Range +CooperativeSticky。Kafka 可以同时使用多个分区分配策略。
今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了： A的消息是否发送了？ 如果A的消息发送成功了; B为何没有消费到？...就行了; 这个命令执行之后会一直在监听消息中;这个时候 重新发一条消息 查看一下是否消费到了刚刚发的消息；如果收到了,说明发送消息这一块是没有问题的; 查询kafka消息是否被消费 要知道某条消息是否被消息...,首先得知道是查被哪个消费组在消费; 比如 B的项目配置的kafka的group.id(这个是kafka的消费组属性)是 b-consumer-group ; 那么我们去看看 这个消费者组的消费情况 bin...看到没有,从之前的1694变成了1695; 并且两者相同，那么百分之百可以确定,刚刚的消息是被 xxx.xx.xx.139这台消费者消费了; 那么问题就在139这个消费者身上了 经过后来排查, 139这台机器是属于另外一套环境...; 但是该项目的kafka链接的zk跟 另外一套环境相同; 如果zk练的是同一个,并且消费者组名(group.id)也相同; 那么他们就属于同一个消费组了; 被其他消费者消费了，另外的消费组就不能够消费了
一，Kafka消费模式 从kafka消费消息，kafka客户端提供两种模式: 分区消费，分组消费。...2)，分组消费，同一个分组内所有消费者消费一份完整的数据，此时一个分区数据只能被一个消费者消费，而一个消费者可以消费多个分区数据 3)，同一个消费组内，消费者数目大于分区数目后，消费者会有空余=分区数...，有两种分配策略： 1，org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor 默认采用的是这种再平衡方式，这种方式分配只是针对消费者订阅的topic的单个topic...获取的分区总数=N+(if (i+ 1 > R) 0 else 1) 2，org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor 这种分配策略是针对消费者消费的所有...结合前面两篇 和，大家应该会对kafka的java 消费者客户端的实现及性能优缺点有彻底的了解了
5 启动kafka： 6 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties。 2、生产者生产消息，模拟生产一百条数据。...中消费者消费消息之每个线程维护一个KafkaConsumer实例： ConsumerRunnable，消费线程类，执行真正的消费任务 1 package com.bie.kafka.kafkaThrea...= new ConsumerRunnable(brokerList, groupId, topic); 33 // 将创建的消费者实例添加到消费者组中 34...多线程多消费者实例 24 consumerGroup.execute(); 25 } 26 27 } 效果如下所示： 生产者生产消息的案例： ?...消费者消费消息的案例： ? 待续......
优雅的退出消费者程序 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties...它会提交任何还没有提交的东西，并向组协调器发送消息，告知自己要离开群组。...，线程的数量受限于分区数，当消费者线程的数量大于分区数时，就有一部分消费线程一直处于空闲状态 多线程消费者的线程实现类代码如下： package com.bonc.rdpe.kafka110.thread...独立消费者 有时候你可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了，只需要把主题或者分区分配给消费者，然后开始读取消息并提交偏移量。...如果是这样的话，就不需要订阅主题，取而代之的是为自己分配分区。一个消费者可以订阅主题（并加入消费者群组），或者为自己分配分区，但不能同时做这两件事情。
以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...如以下需求：从半个小时之前的offset处开始消费消息，代码示例如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.text.DateFormat...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的，spark读取kafka...消费速度控制 在有些场景可以需要暂停某些分区消费，达到一定条件再恢复对这些分区的消费，可以使用pause()方法暂停消费，resume()方法恢复消费，示例代码如下： package com.bonc.rdpe.kafka110...18:27,所以只会消费partition2中的消息) topic = dev3-yangyunhe-topic001, partition = 2 offset = 0 topic = dev3-yangyunhe-topic001
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，生产者将消息投递到哪个分区...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@localhostkafka_2.11-2.0.0]#bin/kafka-topics.sh--describe-...同一时刻，一条消息只能被组中的一个消费者实例消费 消费者组订阅这个主题，意味着主题下的所有分区都会被组中的消费者消费到，如果按照从属关系来说的话就是，主题下的每个分区只从属于组中的一个消费者，不可能出现组中的两个消费者负责同一个分区...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（...倘若，两个消费者负责同一个分区，那么就意味着两个消费者同时读取分区的消息，由于消费者自己可以控制读取消息的offset，就有可能C1才读到2，而C1读到1，C1还没处理完，C2已经读到3了，则会造成很多浪费
消费方式 consumer采用pull（拉）的模式从broker中读取数据。 push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。...它的目标是尽可能以最快的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。...pull模式的不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。...协调者选择其中的一个消费者来执行这个消费组的分区分配并将分配结果转发给消费组内所有的消费者。Kafka默认采用RangeAssignor的分配算法。...这里只能是尽量均衡，因为分区数可能无法被消费者数量整除，那么有一些消费者就会多分配到一些分区。
消息的读取方式 整体结构 在 kafka 中创建 topic（主题），producer（生产者）向 topic 写入消息，consumer（消费者）从 topic 读取消息 ?...消息的读取 consumer 是一个 consumer group（消费者组）的概念 一个组中包含一个或者多个消费者，这一个组来订阅一个主题，不是单个的 consumer 直接订阅 ?...当主题中产生新的消息时，这个消息会被发送到组中的某一个消费者上，如果一个组中有多个消费者，那么就可以起到负载均衡的作用 组中的消费者可以是一台机器上的不同进程，也可以是在不同服务器上 ? ?...读取消息时，消费者自己维护读取位置，kafka不负责，消费者自己决定从哪个 offset 开始读取 ?...主题，组中的不同 消费者 负责 主题 中的不同 部分，分担压力，提高读取消息的效率，并自己决定从哪儿开始读取
本文主要讨论Kafka组件中的消费者和其消费进度。我们将通过一个使用Scala语言实现的原型系统来学习。本文假设你知道Kafka的基本术语。...可以通过计算消费者最后获取的和生产者最新生成的消息记录的进度的差值来找到消费者具体落后了多少。 首先，让我们创建一个Kafka消费者并设置其部分属性。...比如当生产者使用字符串序列化器编码记录时，消费者必须使用字符串反序列化器解码记录。注意：您可以从我的GitHub库中查看我的Kafka 生产者的代码。...我的原型系统刚刚使用上面提到的属性创建了消费者。 现在让我们为消费者订阅某个topic的消息。...通过使用类ConsumerRecord的offset方法可以找到消费者的消费进度，该进度值指向Kafka分区中的特定的消息记录。
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