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节省ChronicleQueue的消费者/尾部读取偏移量

ChronicleQueue是一种高性能、低延迟的持久化消息队列，用于在分布式系统中进行可靠的消息传递。它具有高吞吐量、低延迟、持久化存储和可靠性的特点，适用于需要高效处理大量消息的场景。

在ChronicleQueue中，消费者/尾部读取偏移量是指消费者在队列中读取消息的位置。通过记录消费者的读取偏移量，可以实现断点续传、消费者故障恢复等功能。

节省ChronicleQueue的消费者/尾部读取偏移量可以通过以下方式实现：

使用索引：ChronicleQueue提供了索引功能，可以根据消息的索引位置进行读取，而不需要遍历整个队列。通过使用索引，可以快速定位到消费者上次读取的位置，从而节省读取偏移量。
定期持久化偏移量：消费者在读取消息时，可以定期将读取偏移量持久化到存储介质中，例如数据库或文件系统。这样，在消费者故障恢复时，可以通过读取持久化的偏移量来恢复消费者的读取位置。
使用分布式存储：将ChronicleQueue的数据存储在分布式存储系统中，例如分布式文件系统或对象存储。这样，即使某个消费者故障，其他消费者仍然可以继续读取队列中的消息，而不会受到故障消费者的影响。
使用多线程消费：可以通过多线程的方式来消费ChronicleQueue中的消息，每个线程负责读取一部分消息。通过多线程消费，可以提高消费的并发性，从而更快地处理消息。

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Kafka消费者之如何提交消息的偏移量

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。...异步提交可以使消费者的性能得到一定的增强。...如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。三、同步和异步组合提交一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。...但如果这是发生在关闭消费者 或再均衡（分区的所属权从一个消费者转移到另一个消费者的行为）前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。

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亿级日志队列回放性能测试初探

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卡夫卡日志压缩体系结构通过压缩日志，日志具有头部和尾部。压缩日志的头部与传统的Kafka日志相同。新记录会追加到头部的末尾。所有日志压缩都在日志的尾部运行。只有尾部得到压缩。...在用压缩清理软件重写后，日志尾部的记录保留其原始偏移量。...卡夫卡日志压缩体系结构卡夫卡日志压缩基础知识所有压缩日志的偏移量仍然有效，即使在偏移量位置的记录已被压缩，因为消费者将获得下一个最高偏移量。卡夫卡日志压缩也允许删除。...压缩不会阻塞读取操作，并且可以进行限制以避免影响生产者和消费者的I / O。卡夫卡日志压缩过程卡夫卡日志压缩清洗如果一个卡夫卡消费者一直跟踪日志头部，它会看到每个写入的记录。...什么是压缩日志的结构？描述它的结构。对于压缩的日志，它具有头部和尾部。压缩日志的头部与传统的Kafka日志相同。新记录会追加到头部的末尾。所有日志压缩都在压缩日志的尾部工作。

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快速入门Kafka系列(4)——Kafka的主要组件说明

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【赵渝强老师】Kafka的体系架构

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初识kafka中的生产者与消费者

异步方式：同步发消息如果服务器之间通信的时间是10ms,那么1s只能发100个消息，因此不等待的方式(异步)可以节省时间，增加吞吐 3....添加shutdownhook,在钩子里头调用消费者的wakeup方法，这样如果读取poll，会抛出wakeup异常，然后调用close方法，保证最后的提交都已经完成，并且告知群组协调器，自己要离开群组，...一个群组里面有多个消费者，一个消费者只有一个线程为什么kafka能够从上次断开的地方再开始读取消息？...kafka对每个分区都有一个偏移量，来跟踪当前消息消费到哪儿去了，如果配置自动提交（更新分区当前位置），默认每5s就上报一次从poll中获取的收到的最大偏移量。...用map存储每个分区的偏移量，然后根据自己的需求，在读取消息后，异步提交整个map

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1.5万字长文：从 C# 入门 Kafka（消费者）

default) which means consumers will read messages from the tail of the partition 最新(默认) ，这意味着使用者将从分区的尾部读取消息...earliest which means reading from the oldest offset in the partition 这意味着从分区中最早的偏移量读取；自动从消费者上次开始消费的位置开始...none throw exception to the consumer if no previous offset is found for the consumer's group 如果没有为使用者的组找到以前的偏移量...可以在 Kafdrop 中看到消费的偏移量。手动提交客户端可以设置手动活自动确认消息。...; var consumeResult = consumer.Consume(); consumer.Commit(); 消费定位 消费者可以自行设置要消费哪个分区的消息以及设置偏移量

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【Redis】五大常见的数据类型之 List

概述简介 List 列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序，可以从头部或尾部向 List 列表添加元素。列表的最大长度为 2^32 - 1，也即每个列表支持超过 40 亿个元素。 ...将消息插入到队列的头部，如果 key 不存在则会创建一个空的队列再插入消息。 消费者使用 RPOP key 依次读取队列的消息，先进先出。不过，在消费者读取数据时，有一个潜在的性能风险点。...BRPOP 命令也称为阻塞式读取，客户端在没有读到队列数据时，自动阻塞，直到有新的数据写入队列，再开始读取新数据。和消费者程序自己不停地调用 RPOP 命令相比，这种方式能节省 CPU 开销。...当消费者程序从 List 中读取一条消息后，List 就不会再留存这条消息了。...所以，如果消费者程序在处理消息的过程出现了故障或宕机，就会导致消息没有处理完成，那么，消费者程序再次启动后，就没法再次从 List 中读取消息了。

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Kafka基础与核心概念

消费者 到目前为止，我们已经生成了消息，我们使用 Kafka 消费者读取这些消息。 消费者以有序的方式从分区中读取消息。因此，如果将 1、2、3、4 插入到主题中，消费者将以相同的顺序阅读它。...由于每条消息都有一个偏移量，每次消费者读取消息时，它都会将偏移量值存储到 Kafka 或 Zookeeper 中，表示这是消费者读取的最后一条消息。...一个分区不能被同一消费者组中的多个消费者读取。这仅由消费者组启用，组中只有一个消费者可以从单个分区读取数据。所以你的生产者产生了 6 条消息。...Avro 序列化器/反序列化器如果您使用 Avro 作为序列化器/反序列化器而不是普通的 JSON，您将必须预先声明您的模式，这会提供更好的性能并节省存储空间。...提交偏移量 在读取消息时，我们可以更新消费者的偏移量位置，这称为提交偏移量。可以启用自动提交，或者应用程序可以显式提交偏移量。这可以同步和异步完成。

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一文入门kafka

,同样可以并发的将相同topic的消息写入到不同的分区,消费者也可以并发的从不同的分区读取消息没有配置分区的情况下,topic的分区数为1,分区只有一个:0 segment 段由于kafka的消息是不断的追加到文件中的...再均衡能够给消费者组及 broker 集群带来高可用性和伸缩性，但在再均衡期间消费者是无法读取消息的，即整个 broker 集群有一小段时间是不可用的。因此要避免不必要的再均衡。...当到达一定消息量才开始真正落盘 kafka 读取日志操作在读取前,我们会有一个8字节64位的偏移量,以及本身kafka设定的消息最大字节数,对日志进行读取.例如3333 topic+partition...之后,可以获取到文件的offset,消息长度,偏移量等,通过sendfile零拷贝机制,节省io时间,直接发送给消费者 kafka删除由于kafka是文件追加方式写入,是不能删除正在使用中的文件,但是当...端对端批量压缩为了节省带宽,kafka的生产者和消费者客户端都支持了压缩功能,可以使得发送的消息进行压缩,直接在broker压缩存储,只有被消费者pull之后,才会开始实际解压获取数据数据准确性每个消息都有一个

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Kafka入门教程其一消息队列基本概念及常用Producer Consumer配置详解学习笔记

偏移量Offset: 消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。...任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），partition是以文件的形式存储在文件系统中。...baseOffset：意思是这条索引对应segment文件中的第几条message。这样做方便使用数值压缩算法来节省空间。例如kafka使用的是varint。...auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量后者偏移量无效（消费者长时间失效当前的偏移量已经过时并且被删除了）的分区的情况下，应该作何处理，默认值是latest，也就是从最新记录读取数据...（消费者启动之后生成的记录），另一个值是earliest，意思是在偏移量无效的情况下，消费者从起始位置开始读取数据。

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Kafka消费者

消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的消息。 偏移量是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息时， Kafka 会把偏移量添加到消息里。在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。...消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。---消费者群组消费者是消费者群组的一部分。...消费者会在轮询消息（为了获取消息）或提交偏移量时发送心跳。只要消费者以正常的时间间隔发送心跳，就被认为是活跃的，说明它还在读取分区里的消息。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...我们可以在消费者获取分区所有权之后，通过 onPartitionsAssigned() 方法来指定读取消息的起始偏移量。保证消费者总是能够从正确的位置开始读取消息。

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4.Kafka消费者详解

二、分区再均衡因为群组里的消费者共同读取主题的分区，所以当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它就离开了群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者来读取。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...但是某些时候你的需求可能很简单，比如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，然后开始读取消息井提交偏移量即可...5. auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理： latest (默认值) ：在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据...（在消费者启动之后生成的最新记录）; earliest ：在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置读取分区的记录。

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Kafka入门教程消息队列基本概念与学习笔记

偏移量Offset: 消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。...领导者Leader: 负责给定分区的所有读取和写入的节点。每个分区都有一个服务器充当Leader。追随者Follower: 跟随领导者指令的节点被称为Follower。...消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。...任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），partition是以文件的形式存储在文件系统中。...client来控制读取数据的位置。你还可以认为kafka是一种专用于高性能，低延迟，提交日志存储，复制，和传播特殊用途的分布式文件系统。

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【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程

消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为“提交”。 消费者是如何提交偏移量的呢？...注意：如果是消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况（因消费者长时间失效，包含的偏移量记录已经过时并被删除）下，默认值是 latest 的话，消费者将从最新的记录开始读取数据（在消费者启动之后生成的记录...Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用此记录来追踪消息在分区里的位置，我们称之为偏移量 。...消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为“提交”。 消费者是如何提交偏移量的呢？...发生了再均衡之后，消费者可能会被分配新的分区，为了能够继续工作，消费者者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从指定的位置，继续读取消息做处理。

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查漏补缺，Kafka 核心知识，总有一个拨动你的心弦

producer：生产者，负责发送消息 consumer：消费者，负责消费消息 broker：kafka服务器 partition：分区，主题会由多个分区组成，通常每个分区的消息都是按照顺序读取的，不同的分区无法保证顺序性...，分区也就是我们常说的数据分片sharding机制，主要目的就是为了提高系统的伸缩能力，通过分区，消息的读写可以负载均衡到多个不同的节点上 Leader/Follower：分区的副本。...为了保证高可用，分区都会有一些副本，每个分区都会有一个Leader主副本负责读写数据，Follower从副本只负责和Leader副本保持数据同步，不对外提供任何服务 offset：偏移量，分区中的每一条消息都会根据时间先后顺序有一个递增的序号...，这个序号就是offset偏移量 Consumer group：消费者组，由多个消费者组成，一个组内只会由一个消费者去消费一个分区的消息 Coordinator：协调者，主要是为消费者组分配分区以及重平衡...并且Producer、Broker、Consumer都使用了优化后的压缩算法，发送和消息消息使用压缩节省了网络传输的开销，Broker存储使用压缩则降低了磁盘存储的空间。

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Kafka中改进的二分查找算法

在消息日志文件中以追加的方式存储着消息，每条消息都有着唯一的偏移量。在查找消息时，会借助索引文件进行查找。如果根据偏移量来查询，则会借助位移索引文件来定位消息的位置。...假设索引的大小有13个页，如下图所示： ? 由于Kafka读取消息，一般都是读取最新的偏移量，所以要查询的页就集中在尾部，即第12号页上。下面我们结合上述的代码，看下查询最新偏移量，会访问哪些页。...在Kafka的官方测试中，这种情况会造成几毫秒至1秒的延迟。鉴于以上情况，Kafka对二分查找进行了改进。既然一般读取数据集中在索引的尾部。...如果在冷区，搜索冷区 binarySearch(0, firstHotEntry) } 这样做的好处是，在频繁查询尾部的情况下，尾部的页基本都能在page cahce中，从而避免缺页中断。...假设我们读取的是最新的消息，则在热区中进行二分查找的情况如下： ? 当12号页未满时，依次访问11、12号页，当12号页满时，访问页的情况相同。

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一文了解Kafka核心概念和角色

每个消费者都要维护自己读取数据的offset。...如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例（单播）。即每个消费者可以同时读取一个topic的不同分区！...在每一个消费者端，会唯一保存的元数据是offset（偏移量）,即消费在log中的位置，偏移量由消费者所控制。...通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。...例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从"现在"开始消费。

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Kafka面试题系列之进阶篇

偏移量索引文件用来建立消息偏移量（offset）到物理地址之间的映射关系，方便快速定位消息所在的物理文件位置时间戳索引文件则根据指定的时间戳（timestamp）来查找对应的偏移量信息。...当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会先查看待读取的数据所在的页（page）是否在页缓存（pagecache）中，如果存在（命中）则直接返回数据，从而避免了对物理磁盘的 I/O 操作；如果没有命中...，则操作系统会向磁盘发起读取请求并将读取的数据页存入页缓存，之后再将数据返回给进程。...基于这些因素，使用文件系统并依赖于页缓存的做法明显要优于维护一个进程内缓存或其他结构，至少我们可以省去了一份进程内部的缓存消耗，同时还可以通过结构紧凑的字节码来替代使用对象的方式以节省更多的空间。...消费者通过向 GroupCoordinator 发送心跳来维持它们与消费组的从属关系，以及它们对分区的所有权关系。只要消费者以正常的时间间隔发送心跳，就被认为是活跃的，说明它还在读取分区中的消息。

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