背景 kafka可以通过多个partition实现并发，但是针对单个partition，必须顺序提交。假如消息发送顺序为1,2,3，如果先提交3，会导致1,2被提交。所以不能并发执行后立即提交。...实现 type ConsumerGroupRepo struct { reader *kafka.Reader fetchMsgHeader *msgNode...queueLock sync.Mutex } type msgNode struct { msg *kafka.Message next *msgNode }...(kafka.ReaderConfig{ Brokers: brokers, GroupID: groupID, GroupTopics:...}() // 启动消费 goroutine for i := 0; i < u.xxxConcurrentNum; i++ { go func() {
博客 3、kafka生成消息：kafka-producer生产者案例_燕少༒江湖的博客-CSDN博客_kafkaproducer单例 4、kafka多线程消费：offset从zookeeper中得到，一个线程对应一个...partition，这样消费速度很快，而且消息的顺序可控，线程数量和partition一样，多了浪费资源，少了效率很低，也可以不通过zookeeper来消费，kafka0.9以后的版本就可以将offset...，线程2对应partition1，两者互不干扰 12、 auto.offset.reset=smallest，意思是从topic最早数据开始消费 auto.offset.reset=largest，是从...topic最新数据开始消费 在zk中可以看到消费组 比如在代码中用到tiger7777这个消费者组 在代码中看到线程2最后消费的消息offset=1755 线程1最后消费的消息offset=2243...zookeeper中记录的offset值 生产者不断生产数据，消费者不断消费数据 将tiger7777，中partition对应的offset的值更新为200，然后重新启动 消费者，发现消息从offset
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。...在很典型的功能业务场景中使用kakfa 消费上游处理结果消息，当做一个消费中间件，处理完毕后sink 到下一流程 在使用的途中，我们需要了解kafka 对应的消息处理策略以及为了避免消息堆积，多线程消费如何进行处理...首先设置分区数为3(可使用 cli 工具，或者kafka admin 客户端api调用创建分区)： 3分区 注意并行数最好和topic 分区数一一对应，如果partition 数量多于并发数，每个consumer...轮询分区来进行消费，如果并发数多于partition，则会造成资源浪费，多出来的consumer会处于闲置状态。...并行度设置 消费使用上期的kafka的策略模式。
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 消费者多于partition topic： test 只有一个partition 创建一个topic——...2大于partition数量1，此时partition和消费者进程对应关系如下： bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092...消费者少于和等于partition topic：test2包含3个partition bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --...对应一个消费者，C1接收到消息量是C2的两倍 然后，在g3组中再启动一个消费者，使得消费者数量为3等于topic2中partition的数量 3.bin/kafka-console-consumer.sh...多个消费者组 启动g4组，仅包含一个消费者C1，消费topic2的消息，此时消费端有两个消费者组 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost
但还是有很多情况下，某些业务的执行速度实在是太慢，这个时候我们就要用到多线程去消费，提高应用机器的利用率，而不是一味的给kafka增加压力。 ?...多线程消费某个分区的数据 即然是使用多线程，我们就需要新建一个线程池。...然后使用了CallerRunsPolicy饱和策略，使得多线程处理不过来的时候，能够阻塞在kafka的消费线程上。...kafka的初衷是好的，想要避免一些并发环境的问题，但我确实需要使用多线程处理。 kafka消费者通过比较调用者的线程id来判断是否是由外部线程发起请求。...kafka集群通过心跳判断consumer会话的活性，以判断consumer是否在线，如果离线则会把此consumer注册的partition分配（assign）给相同group的其他consumer。
kafka 为了保证同一类型的消息顺序性（FIFO），一个partition只能被同一组的一个consumer消费，不同组的consumer可以消费同一个partition。...但是一个consumer可以消费多个partition 消费者多于partition Topic： T1只有1个partition Group: G1组中启动2个consumer 消费者数量为2大于partition...消费者少于partition Topic：T2包含3个partition Group: G2组中启动2个consumer 消费者数量为2小于partition数量3，此时partition和消费者进程对应关系如下...消费者数量为3等于partition数量3，此时partition和消费者进程对应关系如下： ?...如果想要了解更多kafka内容，请参考： Kafka 架构-图文讲解 Kafka 高性能吞吐揭秘 Kafka最新面试题
Partition（分区）是 Kafka 的核心角色，对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。 掌握好 Partition 就可以更快的理解 Kafka。...把 Partition 分散开之后，Topic 就可以水平扩展 。 一个 Topic 可以被多个 Consumer 并行消费。...Kafka 中有一个 Consumer Group（消费组）的概念，多个 Consumer 组团去消费一个 Topic。 同组的 Consumer 有相同的 Group ID。...Consumer Group 机制会保障一条消息只被组内唯一一个 Consumer 消费，不会重复消费。...消费组这种方式可以让多个 Partition 并行消费，大大提高了消息的消费能力，最大并行度为 Topic 的 Partition 数量。 ?
so，多线程采集迫在眉急啊！！ 本人研究卡夫卡多线程消费还是耗了一段时间的，希望把过程尽可能完整地记录下来，以便各位同行有需要可以参考。。...说完概念，必须要注意的一点是，必须确认卡夫卡的server.properties里面的一个属性num.partitions必须被设置成大于1的值，否则消费端再怎么折腾，也用不了多线程哦。...我们不妨仔细看下消费端启动日志部分，这对我们理解kafka的启动生成和消费的原理有益： 【限于篇幅，启动日志略，只分析关键部分】 消费端的启动日志表明： Consumer happy_Connor-PC...若要用多线程消费，Integer的值必须大于1....我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
说完概念，必须要注意的一点是，必须确认卡夫卡的server.properties里面的一个属性num.partitions必须被设置成大于1的值，否则消费端再怎么折腾，也用不了多线程哦。...我们不妨仔细看下消费端启动日志部分，这对我们理解kafka的启动生成和消费的原理有益： 消费端的启动日志表明： 1）Consumer happy_Connor-PC-1445916157267-b9cce79d...但真正去消费的线程还是由线程池的调度机制来决定； 2）线程由zookeeper来声明它拥有1个或多个分区； 3）真正有数据存在的分区是由生产发送端来决定，即使你的kafka设置了10个分区，消费端在消费的时候...若要用多线程消费，Integer的值必须大于1....我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper 10.191.132.147:2181/kafka --reassignment-json-file comm_partitions-to-move.json.../kafka-topics.sh --zookeeper 10.191.132.147:2181/kafka --describe --topic Barad_Comm 3....] Reassignment of partition [Barad_Comm,7] failed 等一段时间即可，说明正在迁移， 数据量大的话，可能要几个甚至十几个小时 4.迁移注意事项 kafka...kafka 迁移完成后，需要同时使用verify 命令和 describe验证。...如图所示，正常的kafka分区分布状态。
序 本文主要研究一下kafka的partition分配，主要是key到parition的映射，partition对consumer的分配，以及partition的replica对broker/machine...1.key到partition的映射 在kafka0.8版本的时候，是这样的 kafka-clients-0.8.2.2-sources.jar!.../org/apache/kafka/clients/producer/Partitioner.java 目标 replica assignment有三个目标： 策略 kafka0.10版本支持了2种replica...消费组(consumer group) How Partitions are split into Kafka Broker?...KIP-36 Rack aware replica assignment How to Rebalance Topics in a Kafka Cluster Kafka Partitioning… kafka
在使用kafka时，初期创建topic时所指定的topic属性有时会需要修改，如何动态修改kafka topic属性？...kafka提供了命令行工具—kafka-topics.sh. kafka-topics.sh工具介绍 kafka-topics.sh工具也是我们用来创建topic、查看topic详情的工具。...Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 Topic: yqtopic1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0...Topic: yqtopic1 Partition: 3 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 root@ubuntu:/opt/kafka_2.11-1.1.0/bin#...Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 Topic: yqtopic1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
背景开发过程中碰到了一个问题，某个top一直在消费，而一直存在，偏移量不增不减就在那。这个小组里面有6个topic，其余5个都消费很快，只有这个topicC出现了阻塞。...导致超时未上报给kafka服务端，服务端认为消费失败了，不更新offset。但是根据日志提示：offset提交请求失败，因为消费者已经不是一个活跃的组内了。为啥既然不是活跃的组内，还能消费消息呢？...难道服务端只禁止了不活跃的消费者提交offse，而不禁止消费？解决方法方法肯定是将客户端topicC消费中的业务逻辑改为异步处理，及时上报。解决了这个问题。offset恢复正常。...但是不知道这个提示与消费的矛盾具体是什么原理。
=null){ String topic = record.topic(); int partition = record.partition...；无提交的offset时，从头开始消费。 ...* latest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据。 ...(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer... //kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(partition0, partition1)); boolean isRunning =
由于Kafka集群依赖zookeeper集群，所以最简单最直观的方案是，所有Follower 都在ZooKeeper上设置一个Watch，一旦Leader宕机，其对应的ephemeral znode...3 Kafka Partition选主机制 3.1 优势 Kafka的Leader Election方案解决了上述问题，它在所有broker中选出一个controller，所有Partition的Leader...3.2 Kafka集群controller的选举 每个Broker都会在Controller Path (/controller)上注册一个Watch。...3.3 Kafka partition leader的选举 由controller执行： 从Zookeeper中读取当前分区的所有ISR(in-sync replicas)集合 调用配置的分区选择算法选择分区的...所以，对于下图partition 0先选择broker2，之后选择broker 0作カleader；对于 partition 1先选择broker 0，之后迭拝broker 1作カleader；partition
内容概述 1.环境准备及说明 2.重新分配Partition及验证 3.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.15 2.Kafka版本为0.10.2+kafka2.2.0 2.环境准备及说明 ---...在Kafka的配置界面搜索“broker.id”，查看Kafka所有节点的BrokerID，在后面的Partition重新分配时会用到 ?...5.使用Kafka命令查看Topic的详细描述，可以看到Kafka的Partition仍然分配在之前的三个Broker上并未因为新增Broker而进行自动均衡 ?...会说明如何使用Kafka命令重新分配Kafka的Partition。...3.kafka-reassign-partitions命令是针对Partition进行重新分配，而不能将整个Topic的数据重新均衡到所有的Partition中。
so，多线程采集迫在眉急啊！！ 本人研究卡夫卡多线程消费还是耗了一段时间的，希望把过程尽可能完整地记录下来，以便各位同行有需要可以参考。。...说完概念，必须要注意的一点是，必须确认卡夫卡的 server.properties 里面的一个属性 num.partitions 必须被设置成大于 1 的值，否则消费端再怎么折腾，也用不了多线程哦。...我们不妨仔细看下消费端启动日志部分，这对我们理解 kafka 的启动生成和消费的原理有益： 【限于篇幅，启动日志略，只分析关键部分】 消费端的启动日志表明： 1）Consumer happy_Connor-PC...若要用多线程消费，Integer 的值必须大于1。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。
总结一下Consumer的注意事项： 单个Partition的消息只能由Consumer Group中的某个Consumer来消费 Consumer从Partition中消费消息是顺序的，默认从头开始消费...我们就需要针对单个Partition去提交offset，也就是将offset的提交粒度控制在Partition级别。...这里先简单演示一下如何针对单个Partition提交offset，代码示例： /** * 演示手动提交单个Partition的offset */ public static void manualCommitOffsetWithPartition...去订阅并消费数据，实际上也可以更细粒度一些针对Partition进行订阅，这通常应用在一个Consumer多线程消费的场景下。...而多线程处理消息的方式主要有两种，一种是按Partition数量创建线程，然后每个线程里创建一个Consumer，多个Consumer对多个Partition进行消费。
序 本文主要讲一下怎么简单使用kafka0.10 client去收发消息 maven org.apache.kafka</groupId...The consumer is not thread-safe. consumer多线程方案 启动多个consumer的应用实例，在使用docker以及kubernetes的场景下，这样做比较方便 单个应用实例...，里头起多个KafkaConsumer实例 单个应用实例，单个KafkaConsumer实例，多线程/异步 消费消息 个人比较倾向第一个方案，topic的partition有多少个，consumer应用就起多少个实例...对于吞吐量大，又要加速处理消费速度的，那就加上第三个方案 doc kafka-01020-document 【原创】Kafka Consumer多线程实例 总结kafka的consumer消费能力很低的情况下的处理方案...【原创】探讨kafka的分区数与多线程消费 Introducing the Kafka Consumer: Getting Started with the New Apache Kafka 0.9
consumer group 当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力...Kafka 当前只能允许增加一个主题的分区数。...、在Rebalance开始前调用可以在此时提交offset信息、保证在Rebalance后的consumer可以准确知晓Partition的消费起点 2>onPartitionsAssigned：在Rebalance...group.id 进行 hash 并计算得到其具对应的 partition 值，该 partition leader 所在 Broker 即为该 Group 所对应的 GroupCoordinator...消费的两种方式 1.consumer.assign assign方法由用户直接手动consumer实例消费哪些具体分区，根据api上述描述，assign的consumer不会拥有kafka的group
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