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。...假设一个主题有10个分区，如果没有消费者组，只有一个消费者对这10个分区消费，他的压力肯定大。 ? 如果有了消费者组，组内的成员就可以分担这10个分区的压力，提高消费性能。...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。 ?
Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。...本文介绍了Apache Kafka，然后演示了如何使用MongoDB作为流数据的源（生产者）和目标（消费者）。...Apache Kafka Kafka提供了一种灵活，可扩展且可靠的方法，用于将来自一个或多个生产者的事件数据流传达给一个或多个消费者。...事件的例子包括： 定期传感器读数，例如当前温度 用户在网上商店中将商品添加到购物车中 正在发送带有特定主题标签的Tweet Kafka事件流被组织成主题。...图1：Kafka生产者，消费者，主题和分区 MongoDB作为Kafka消费者的一个Java示例 为了将MongoDB作为Kafka消费者使用，接收到的事件必须先转换为BSON文档，然后再存储到数据库中
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...返回监听的topic * @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...messageQueueConsumerServiceList.stream().filter(messageQueueConsumerService -> messageQueueConsumerService.support("redis...PatternTopic(messageQueueConsumerService.topic())); }); return container; } } kafka
为什么？ 【154期】Redis的过期键删除策略有哪些？ 【155期】Spring-Retry重试实现原理是什么？ 【156期】数据库分库分表之后，如何解决事务问题？...【157期】为什么 SQL 语句不要过多的 join？ 【158期】说说注册中心 zookeeper 和 eureka 中的CP和 AP 【159期】Java中的finally一定会被执行吗？...作者 |Timothy Stepro 原文|t.cn/A6cH6AHV Kafka 是主流的消息流系统，其中的概念还是比较多的，下面通过图示的方式来梳理一下 Kafka 的核心概念，以便在我们的头脑中有一个清晰的认识...基础 Kafka 是一套流处理系统，可以让后端服务轻松的相互沟通，是微服务架构中常用的组件。 ?...接下来，消息会被发送给此 Topic 的消费者。 但是，这条消息并不会被删除，会继续保留在队列中。 ? 继续发送消息。 ? 像之前一样，这条消息会发送给消费者、不允许被改动、一直呆在队列中。
kafka官网上介绍kafka是一个分布式流处理平台。 那什么是流处理平台呢，流处理平台有以下三种特性: 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。...第一个特性很好理解，我们可以用kafka去发消息和接受消息，做一个广播，这个很多工具都可以做到，redis也支持，自己实现也可以，但是kafka强大在他的高可用高性能和可靠性。...(就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化) 关于数据 Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。...举个例子， 如果保留策略设置为2天，一条记录发布后2天内，可以随时被消费，2天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题（如果磁盘允许的话）。...在发布订阅中，依然以redis为例，但是redis并不能针对消息去做操作，只能广播（虽然新版本的redis支持了）。 kafka通过消息组，可以多用户广播，也可以对消息进行处理。
消费程序能够以统一的数据格式来接收 page view 数据, 而不需要去协调多个生产者流.多个消费者:除了多个生产者之外,kafka 也被设计为多个消费者去读取任意的单个消息流而不相互影响;而其他的很多消息队列系统...,一旦一个消息被一个客户端消费,那么这个消息就不能被其他客户端消费,这是 kafka 与其他队列不同的地方;同时多个 kafka 消费者也可以选择作为一个组的一部分,来分担一个消息流,确保这整个组,这个消息只被消费一次...如果不可以，那又是为什么？...多个消费者中有人空闲了，那么分区数量应该大于等于一个消费者群组下的消费者的数量。想充分发挥多个broker的性能，那么分区数量应该大于等于broker的数量2. kafka2.1....为什么kafka不支持主从分离？为什么不像redis和mysql可以支持主从分离呢，是因为什么原因要这么设计呢？
Kafka：Kafka 是一个可持久化的分布式的消息队列。 Kafka 是一个非常通用的系统。你可以有许多生产者和很多的消费者共享多个主题 Topics。...然而，Kafka 明显有一个更小的生产消费者生态系统，并且 Kafka 的社区支持不好。希望将来这种情况会得到改善，但是目前：使用 Kafka 意味着你准备好了编写你自己的生产者和消费者代码。...这些对数据屏蔽或者过量是很有用的。Kafka 需要外部的流处理系统才能做到。Kafka 和 Flume 都是可靠的系统，通过适当的配置能保证零数据丢失。然而，Flume 不支持副本事件。...如果你的设计需要从 Kafka 到Hadoop 的流数据，使用 Flume 代理并配置 Kafka 的 Source 读取数据也是 可行的：你没有必要实现自己的消费者。...你可以使用 Cloudera Manager 对消费者的监控，并且你甚至可以添加拦截器进行一些流处理。
3、kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？ kafka 使用的是磁盘存储。 ...完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。...6、采集数据为什么选择 kafka？ 在采集层，主要可以使用 Flume, Kafka 等技术 。 ...Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展 API 。 Kafka：Kafka 是一个可持久化的分布式的消息队列。...10、为什么 Kafka 不支持读写分离？
下面来看下面试官的Kafka八连问： （以下答案是面试完之后整理而成，实际面试时只回答了大约三分之一） 1. 为什么要使用 kafka？...redis中的checkpoint点进行zookeeper的offset重设，这样就可以达到重复消费消息的目的了 3. kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？...完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。...采集数据为什么选择kafka？ 采集层 主要可以使用Flume, Kafka等技术。 Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API....为什么Kafka不支持读写分离？ 在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从 而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
下面来看下面试官的Kafka八连问： （以下答案是参考网上资料整理而成，实际面试时只回答了大约三分之一） 1. 为什么要使用 kafka？...redis中的checkpoint点进行zookeeper的offset重设，这样就可以达到重复消费消息的目的了 3. kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？...完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。...采集数据为什么选择kafka？ 采集层 主要可以使用Flume, Kafka等技术。 Flume：Flume 是管道流方式，提供了很多的默认实现，让用户通过参数部署，及扩展API....为什么Kafka不支持读写分离？ 在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从 而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
消费者检查:对于指定的主题集和消费者组，它显示主题，分区，所有者。 Kafka为什么那么快?...可扩展性：Kafka可以扩展，而不需要通过添加额外的节点而在运行中造成任何停机。 为什么要使用 Kafka？为什么要使用消息队列？...消费者API的作用是什么？ 允许应用程序订阅一个或多个主题并处理生成给它们的记录流的API，我们称之为消费者API。 连接器API的作用是什么？...完全同步复制要求 All Alive Follower 都复制完，这条消息才会被认为 commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。...为什么Kafka不支持读写分离？ 在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从 而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
Apache Kafka 是一个高吞吐量、分布式的流处理平台，广泛应用于实时数据管道和流处理应用中。 Kafka 以其高性能、低延迟、扩展性和可靠性，成为了大数据生态系统中的重要组件。...kafka 本质也是一个消息队列，如下图，上游系统将消息发送到消息中间件，下游系统从消息中间件中获取消息消费。 马楼：“上游系统为什么不直接发消息给下游系统，搞个中间商干啥？”...Topic 注册：在 Kafka 中，同一个 Topic 的消息会被分成多个分区并将其分布在多个 Broker 上，这些分区信息及与 Broker 的对应关系也都是由 Zookeeper 在维护 生产者负载均衡...博主简介 码哥，9 年互联网公司后端工作经验，InfoQ 签约作者、51CTO Top 红人，阿里云开发者社区专家博主，目前担任后端架构师主责，擅长 Redis、Spring、Kafka、MySQL 技术和云原生微服务...喜欢的可以给个关注，也可以在公众号后台回复“资料”下载我原创 300 多页的《Redis 高手心法》。
Kafka（1）—消息队列 Kafka主要作用于三个领域：消息队列、存储和持续处理大型数据流、实时流平台 作为消息队列，Kafka允许发布和订阅数据，这点和其他消息队列类似，但不同的是，Kafka作为一个分布式系统...Kafka可以存储和持续处理大型数据流，并保持持续性的低延迟。就这点上，可以看成一个实时版的Hadoop。...Kafka其实是一个面向实时数据的流平台，也就是它不仅可以将现有的应用程序和数据系统连接起来，它还能用于加强这些触发相同数据流的应用。...// key为null kafkaTemplate.send("topic", "value"); return "success"; } } 和Redis...如果消费者数量和分区数量相同，每个消费者接受一个分区的消息： 注意的是，一条消息只会被同组消费一次，不会在同一个消费者组里重复消费，具有排他性。
什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？...Kafka使用消费者组来处理消费者故障。当一个消费者组中的消费者失败时，Kafka会自动将它们所消费的Partition重新分配给其他健康的消费者，从而确保消息可以被及时地消费。...此外，Kafka还使用心跳机制来检测消费者是否健康，并在消费者长时间未响应时将其视为故障，并将其所消费的Partition重新分配给其他健康的消费者。 11. Kafka中的ISR是什么？...Kafka和Redis之间有什么区别？ Kafka和Redis都是流处理平台，但它们的设计和使用方式有所不同。Kafka更适合处理大规模的数据流，具有更高的吞吐量和更好的数据持久化支持。...而Redis更适合处理缓存和数据存储，具有更快的读写速度和更好的数据查询支持。
由于消息不会被删除，因此可以等消费者明确告知kafka这条消息消费成功以后，再去更新游标。...换句话说，消费组中如果有多个消费者，不能够存在两个消费者同时消费一个partition的场景。 为什么呢？...在了解了kafka的架构之后，你可以仔细想一想，为什么kafka扩容这么费劲呢？其实这本质上和redis集群扩容是一样的！...为什么呢？...当这个消费者崩溃了，其它的消费者会被选出一个来接班； shared：消费组里所有消费者都能消费topic中的所有partition，消息以round-robin的方式来分发； key-shared：消费组里所有消费者都能消费到
Kafka概念 Kafka简介 Kafka是一个开源的分布式消息引擎/消息中间件，同时Kafka也是一个流处理平台。...Kafka的出现，做到了子系统之间的解耦合，因此，它也被称为[分布式日志提交系统]或者[分布式流处理系统]。...，在类似于Kafka这样系统中，称之为[流] ?...为什么选择Kafka 虽然很多发布/订阅式的系统，但是选择Kafka是出于以下原因: 多生产者 Kafka可以无缝接入多个生产者，多个消费者可以消费同一个主题内的消息，而无需知道该主题的消息来自哪个生产者...基于磁盘的有效期 Kafka中的消息会被写入磁盘，得益于Kafka灵活的消息过期策略，磁盘中的消息有效期是可配置的。
读写分离 效果 通过将数据以流的方式传输到 Kafka，MetaSite 服务完全同数据消费者解耦，这大大降低了服务和 DB 的负载。...另一种方法是有一个位于内存但同样具有持久性的键/值缓存——Redis AOF提供了这种能力。 Kafka 以压缩主题的形式为键/值存储提供了类似的解决方案（保留模型确保键的最新值不会被删除）。...为什么？因为请求的处理将由 Kafka 的消费者顺序完成（对于每个特定的用户），所以不需要并行工作的同步机制。...此外，一旦消息生成并发送到 Kafka，我们就可以通过引入消费者重试来确保它最终会被成功处理。由于有这些重试，请求调度的频率可能就会低很多。...如果下游服务可以假设 Order Checkout Completed 事件只由 Checkout 服务生成一次，则此事件驱动流的实现会简单很多。 为什么？
读写分离 效果 通过将数据以流的方式传输到 Kafka，MetaSite 服务完全同数据消费者解耦，这大大降低了服务和 DB 的负载。...Kafka 以压缩主题的形式为键 / 值存储提供了类似的解决方案（保留模型确保键的最新值不会被删除）。...更好的方法是首先生成 Kafka 请求。为什么？因为请求的处理将由 Kafka 的消费者顺序完成（对于每个特定的用户），所以不需要并行工作的同步机制。...此外，一旦消息生成并发送到 Kafka，我们就可以通过引入消费者重试来确保它最终会被成功处理。由于有这些重试，请求调度的频率可能就会低很多。...如果下游服务可以假设 Order Checkout Completed 事件只由 Checkout 服务生成一次，则此事件驱动流的实现会简单很多。 为什么？
MQ应用有很多，比如ActiveMQ,RabbitMQ,Kafka等，但是也可以基于redis来实现，可以降低系统的维护成本和实现复杂度，本篇介绍redis中实现消息队列的几种方案。 1....换句话就是发布时若客户端不在线，则消息丢失，不能寻回 不能保证每个消费者接收的时间是一致的 若消费者客户端出现消息积压，到一定程度，会被强制断开，导致消息意外丢失。...Stream为redis 5.0后新增的数据结构。支持多播的可持久化消息队列，实现借鉴了Kafka设计。...也就是说同一份Stream内部的消息会被每个消费组都消费到。...结论 Stream的消费模型借鉴了kafka的消费分组的概念，它弥补了Redis Pub/Sub不能持久化消息的缺陷。
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