本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。
High Level Consumer 很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。 Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于ZooKe
在开始分析 KafkaConsumer 的具体实现之前，我们先来介绍一下 KafkaConsumer 涉及到的一些基础理论。在第一课时介绍 Consumer Group 时提到，对于同一个 Consumer Group 来说，同一个 Topic 的不同 partition 会分配给不同的 consumer 进行消费，那如何分配 partition，如何在有新 consumer 加入以及 consumer 宕机的时候重新分配 partition，就是我们说的 consumer group rebalance。
有很多kafka安装者都会把kafka路径设置为/usr/local/kafka。无法得知kafka是什么版本，并且也没有像-version类似的命令。
1个partition只能被同组的一个consumer消费，同组的consumer则起到均衡效果
Consumer Group 是Kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。在组内多个消费者实例(Consumer Instance ),它们共享一个公共的ID即 Group ID 。组内的所有消费者协调在一起消费订阅主题（Subscribed Topics）的所有分区(Partition)。当然一个分区只能有同一个消费者组的一个Consumer 实例消费。 Consumer Group 有三个特性：
Disruptor是一个高性能的并发框架，主要应用于创建具有高吞吐量、低延迟、无锁（lock-free）的数据结构和事件处理系统。它最初由LMAX公司开发的，已经成为了业界广泛使用的高性能并发框架。
上篇文章我们介绍了API网关的基本构建方式以及请求过滤，小伙伴们对Zuul的作用应该已经有了一个基本的认识，但是对于路由的配置我们只是做了一个简单的介绍，本文我们就来看看路由配置的其他一些细节。 ---- 首先我们来回忆一下上篇文章我们配置路由规则的那两行代码： zuul.routes.api-a.path=/api-a/** zuul.routes.api-a.serviceId=feign-consumer 我们说当我的访问地址符合/api-a/**规则的时候，会被自动定位到feign-consumer
專 欄 ❈强哥，Python中文社区专栏作者，曾供职于摩根士丹利（Morgan Stanley）和eBay。❈ 什么是Kafka Kafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。 Kafka的基本概念 kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。 kafka有以下一些基本概念： Produc
上篇文章说了，kafka位移提交通过enable.auto.commit控制手动提交还是自动提交，手动提交又分为异步提交和同步提交，还可以指定分区进行提交，默认是提交给所有分区。手动提交可以对应不同的业务场景，当需要业务全部处理完才提交位移，则可以选择手动提交，但这时候需要做幂等性处理，因为当业务执行完毕，但系统宕机，这时候consumer重启则因为位移没提交会重复消费之前的数据。
“Pulsar is a distributed pub-sub messaging platform with a very flexible messaging model and an intuitive client API.”
上篇文章说了，kafka可以通过实现partitioner自定义分区，producer拦截器，拦截器是在producer发送消息之后，回调之前调用，里面主要重写两个方法，一个是onSend，可以重新定义发送的消息，一个是在回调之前调用，onAcknowledgement在回调之前调用，可以记录发送成功或者失败的消息数量。无消息丢失配置，首先保证一个问题，消息不会丢失，要acks设置为all或者-1，这样send回调才会生效，这时候还会存在一个问题，当网络瞬时故障时候，会出现乱序发送，乱序的出现是因为retries重试，这时候必须只能在同一时刻在同一个broker只能发送一次，max.in.flight.request.per.connection。还有参数replication.factory三备份原则，Min.insync.replica至少写入多少副本。
kafka 属于 Stream 的消费模型，为了支持多 partition 的消费关系，引入了 consumer group 的概念，同时支持在消费端动态的 reblance 操作，当多个 Consumer 订阅了同一个 Topic 时，会根据分区策略进行消费者订阅分区的重分配。只要 consumer-group 与 topic 之间的关系发生变更，就会动态触发 reblance 操作，诸如：
在上文中介绍了Producer API的使用，现在我们已经知道如何将消息通过API发送到Kafka中了，那么现在的生产者/消费者模型就还差一位扮演消费者的角色了。因此，本文将介绍Consumer API的使用，使用API从Kafka中消费消息，让应用成为一个消费者角色。
在Java编程中，有时需要对某个对象进行操作或者处理，而这个操作可能是非常灵活的。Java 8引入了函数式编程的特性，其中的一个重要接口就是Consumer接口。本文将详细介绍Consumer接口，包括它的定义、用法以及示例。
1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema: { "version": "版本编号目前
介绍完RocketMQ，就不得不介绍一下kafka，RocketMQ就是照着kafka写的java版本，在消息中间件中，kafka性能名列前茅。
什么是Kafka Kafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。 Kafka的基本概念 kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。 kafka有以下一些基本概念： Producer - 消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。 Consumer - 消息消费者，是消息的
Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文我们来说说Celery Worker Consumer 组件的启动。
如上图所示，Consumer 使用 Consumer Group 名称标记自己，并且发布到主题的每条记录都会传递到每个订阅消费者组中的一个 Consumer 实例。 Consumer 实例可以在单独的进程中或在单独的机器上。
Kafka 运行环境还需要涉及 ZooKeeper，Kafka 和 ZooKeeper 都是运行在 JVM 之上的服务。但是Kafka架构中 ZooKeeper 以怎样的形式存在？
上篇文章说了，消息压缩可以看分情况进行，判断下服务器cpu空闲还是io空闲较多，如果cpu空闲较多，则考虑消息积压，反之则不考虑。还有消费者组，consumer group，对于同一个group，只会发送一条消息进入一个实例。位移提交在0.9.0.0版本之前是保存到zookeeper，后来版本是保存在内部topic的__consumer offsets。
上一篇说了Kafka consumer的处理逻辑、实现原理及相关的特点，本篇来看看Kafka 另一个client Consumer，作为生产者消费者的另一端，consumer提供了消费消息的能力，下面来看看Kafka中的consumer 应该如何正确使用及实现原理。
主题，从逻辑上讲一个Topic就是一个Queue，即一个队列；从存储上讲，一个Topic存储了一类相同的消息，是一类消息的集合。比如一个名称为trade.order.queue的Topic里面存的都是订单相关的消息。
Tapable 是 webpack 核心工具之一，提供了插件接口。webpack 中许多对象扩展自 Tapable 类（如，负责编译的 Compiler 和负责创建 bundles 的 Compilation）。这个类暴露 tap, tapAsync 和 tapPromise 方法，可以使用这些方法，注入自定义的构建步骤，这些步骤将在整个编译过程中不同时机触发。
consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。 consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程 group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)
最近有一位读者跟我交流，说除了算法题之外，系统设计题是一大痛点。算法题起码有很多刷题平台可以动手实践，但系统设计类的题目一般很难实践，所以看一些教程总结也只是一知半解，遇到让写代码实现系统的就懵了。
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上篇文章说了，sesstion.time.out 、max.poll.interval.ms、max.poll.records和auto.offset.reset等参数。
我们可以看到 前面四个方法都是调用了第五个方法，对参数onNext、onError、onComplete、onSubscribe的默认赋值。
# 9.py #code=utf-8 # python的协程使用 ''' 所以子程序调用是通过栈实现的，一个线程就是执行一个子程序。 Python对协程的支持还非常有限，用在generator中的yield可以一定程度上实现协程。虽然支持不完全，但已经可以发挥相当大的威力了。 Python通过yield提供了对协程的基本支持，但是不完全。而第三方的gevent为Python提供了比较完善的协程支持。 由于gevent是基于IO切换的协程，所以最神奇的是，我们编写的Web App代码，不需要引入gevent的包，也不需要改任何代码，仅仅在部署的时候，用一个支持gevent的WSGI服务器，立刻就获得了数倍的性能提升。 ''' import time def consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 ok' def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close() c = consumer() produce(c) ''' 上面程序逻辑是： 首先调用c.next()启动生成器； 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行； consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回； produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息； produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。 ''' ''' 执行结果是 [PRODUCER] Producing 1... [CONSUMER] Consuming 1... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 2... [CONSUMER] Consuming 2... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 3... [CONSUMER] Consuming 3... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 4... [CONSUMER] Consuming 4... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok [PRODUCER] Producing 5... [CONSUMER] Consuming 5... [PRODUCER] Consumer return: 200 ok '''
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 ---- 文章来源：https://lxkaka.wang/kafka-rebalance/ 前 言 消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费
RocketMQ消息处理有两种，一种是多线程的并发模式，使用MessageListenerConcurrently；一种是有序消费模式，使用MessageListenerOrderly。根据系统的特别选择。
Failed to send SASL handshake xxx.xxx.xxx.xxx:port: tls: failed to verify certificate: x509: certificate relies on legacy Common Name field, use SANs instead
org/apache/rocketmq/client/impl/consumer/DefaultMQPushConsumerImpl.java
表示order-group消费组有3个消费者，消费topic order的信息。
kafka简介（摘自百度百科） 一、简介： 详见：https://blog.csdn.net/Beyond_F4/article/details/80310507 二、安装 详见博客：https://blog.csdn.net/beyond_f4/article/details/80095689 三、按照官网的样例，先跑一个应用 1、生产者: from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstra
更详细的代码工程，可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表，并获取分区最新的OFFSET
消费组应该算是kafka中一个比较有特色的设计模式了，而他的重平衡机制也是我们在实际生产使用中，无法避免的一个问题。
Consumer消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在Kafka中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。 由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。 所以offset的维护是Consumer消费数据是必须考虑的问题。
message 是 Kafka 中最基本的数据单元，它由 key 和 value 两部分构成，KV 都为字节数组。
消费者组: Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID
了解了什么是kafka（ https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html）以后
快速开始： https://kafka.apache.org/documentation/#quickstart
在平时对kafka的运维工作中，我们经常会由于某些原因去删除一个topic，比如这个topic是测试用的，生产环境中需要删除。或者我想扩容topic的同时，这个topic中的数据我不想要了，这时候删除topic，增加broker，再重新创建topic就会是比较简单的方法。但是kafka删除topic时，有很多关键的点必须清楚，否则在删除topic的时候就会出现各种各样的问题。
采用Pull模型还是Push模型是很多中间件都会面临的一个问题。消息中间件、配置管理中心等都会需要考虑Client和Server之间的交互采用哪种模型：
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