在使用Apache Kafka时，你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
在本文章中，我们创建一个简单的 Java 生产者示例。我们会创建一个名为 my-topic Kafka 主题（Topic），然后创建一个使用该主题发送记录的 Kafka 生产者。Kafka 发送记录可以使用同步方式，也可以使用异步方式。
前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候遇到了一个问题，我用jmeter往kafka发消息没有时间戳，同样的数据我用python发送就有时间戳，且jmeter会自动生成错误的变量key，那我是怎么解决的呢，容我细细道来！
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，最终是绕不过消息这个词的，这也是 Kafka 最最核心的内容，Kafka 的消息从哪里来？到哪里去？都干什么了？别着急，一步一步来，先说说 Kafka 的消息从哪来。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
ConsumerInterceptor是Kafka中的一个重要组件，它允许开发人员在Kafka消费者端拦截和修改消息的处理过程。ConsumerInterceptor可以用于实现各种功能，从消息监控到数据转换和错误处理，为开发人员提供了更大的灵活性和可定制性。
2021年9月21日，随着Kafka3.0的发布，Kafka在「分布式流处理平台」这个目标上的努力进一步得到加强！Kafka不满足于「消息引擎」的定位，正式基于这样的定位，Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams，也正是从这个版本开始，Kafka 正式"变身"为分布式的流处理平台，而不仅仅是消息引擎系统了。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
原因分析：producer向不存在的topic发送消息，用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
Broker：在Kafka中，Broker是Kafka集群中的一个节点，负责处理Kafka中的核心功能。从物理层面来看，Broker可以是单独的一台服务器，也可以是集群中的一个节点。从逻辑层面来看，Broker是Kafka服务端的实现，负责接收生产者发送的消息，并将这些消息转发给消费者。Broker是Kafka实现分布式、高吞吐、高可靠性的关键组件。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
在这篇文章中，将演示如何将 Kafka Connect 集成到 Cloudera 数据平台 (CDP) 中，从而允许用户在 Streams Messaging Manager 中管理和监控他们的连接器，同时还涉及安全功能，例如基于角色的访问控制和敏感信息处理。如果您是将数据移入或移出 Kafka 的开发人员、管理员或安全专家，那么这篇文章适合您。但在我介绍细节之前，让我们先从基础开始。
kafka单台机器做集群操作是没有问题的，如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报kafka.common.KafkaException: Should not set log end offset on partition 这个错误，如果使用kafka默认的日志等级，过不了几分钟错误日志就会把磁盘刷满，导致服务器down掉。
团队在日常工作中，一般情况下使用的消息队列是腾讯云 CKafka。CKafka 提供了高可靠的开箱即用消息队列能力，让我们在日常能够放心使用，减少花在运维上的投入。不过即便如此，我们还是需要学习 Kafka 的一些基本概念和功能，从而在实际应用中嗯能够充分高效、高质量地利用 Kafka 的能力。
Kafka 是什么？ 分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 官方文档： http://kafka.apache.org/0110/documentation.html#producerapi ---- 名词解释： 【Producer】: 特指消息的生产者 【Consumer】 :特指消息的消费者 【Consumer】 Group :消费者组，可以并行消费Topic中partition的消息 【Broker】：缓存代理，Kafa 集群中的一台或多台服务器统称为 broker。 【Topic】：特指 K
# **kafka release reviews: what happen from kafka 0.10 to 2.6*
上一篇文章讲到了kafka中的ACL，也提到了是以插件式的形式实现的，本文就来聊聊基于ranger的kafka访问控制。
在分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色，而Kafka作为其中的佼佼者，以其高吞吐量、低延迟和可扩展性赢得了广泛的应用。然而，在实际应用中，我们不可避免地会遇到数据丢失、错误处理、版本升级以及数据分析等场景，这时就需要消息回溯消费的能力。
Kafka 从首次发布之日起，已经走过了七个年头。从最开始的大规模消息系统，发展成为功能完善的分布式流式处理平台，用于发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。来自世界各地的数千家公司在使用 Kafka，包括三分之一的 500 强公司。Kafka 以稳健的步伐向前迈进，首先加入了复制功能和无边界的键值数据存储，接着推出了用于集成外部存储系统的 Connect API，后又推出了为实时应用和事件驱动应用提供原生流式处理能力的 Streams API，并于今年春季开始支持仅一次处理语义。如此广泛的应用和完备的功
1、请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。 2、请说明什么是传统的消息传递方法?
问题导读 1.安装kafka是否需要安装zookeeper？ 2.kafka安装需要哪些步骤？ 3.如何验证kafka是否安装成功？ 4.flume source目录是哪个？ 5.flume在kafka中扮演什么角色？ 6.如何测试整合配置是否成功？ kafka安装 flume与kafka整合很多人都用到，但是网上却没有一份详细可靠的教程。说的都是些只言片语。这里整理份flume与kafka整合的教程。 flume原先并不兼容kafka。后来兼容添加上去。对于flume及与kafka的相关知识，推荐
kafka官网地址：https://github.com/linkedin/kafka-monitor，运行比较简单，只是一个可执行jar（KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar）。
按照我的个人习惯，遇到类似这样的生产问题，解决之后我会思考下涉及的技术细节并做整理。
在分布式系统中，消息队列（如Apache Kafka）扮演着至关重要的角色，它们为应用程序提供了异步通信、解耦、流量削峰和数据缓冲的能力。
从这两行提示信息来看，应该是内存不够，经过百度，发现是kafka默认启动内存是1G, 而JVM默认内存也是1G, JVM自然不能所有内存都分配给kafka， 所以kafka就启动不了，解决方法是把kafka的最小启动内存设置为小于1G的值，即把kafka-server-start.sh中把’export KAFKA_HEAP_OPTS=”-Xmx1G -Xms1G”‘中的Xms设置为256M, 这样，kafka最小只需要256M即可启动。
直接由客户端(任一语言编写)使用Kafka提供的协议向服务器发送RPC请求获取数据，服务器接受到客户端的RPC请求后，将数据构造成RPC响应，返回给客户端，客户端解析相应的RPC响应获取数据。
解决方法：Failed to acquire lock on file .lock in /var/log/kafka-logs.--问题原因是有其他的进程在使用kafka，ps -ef|grep kafka，杀掉使用该目录的进程即可；
Kafka搭建好投入使用后，为了运维更便捷，借助一些管理工具很有必要。Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力，目前Kafka监控方案看似很多，然而并没有一个"大而全"的通用解决方案，各家框架也是各有千秋。很多公司和个人都自行着手开发 Kafka 监控框架，其中并不乏佼佼者。今天我们就来全面地梳理一下常用监控指标与主流的监控框架。
众所周知，要研究 Kafka，阅读 Kafka 源码是必不可少的环节。因此，本文将介绍如何使用 idea 加载 Kafka 源码并编译的具体步骤。由于 Kafka 核心模块是用 Scala 语言开发，用 Gradle 编译和构建的，因此下面先介绍相关环境的安装配置。
#kafka 生产者配置 #kafka 集群 kafka.bootstrap.servers=ip：端口 #发送端确认模式 kafka.acks=all #发送失败重试次数 kafka.retries =10 #批处理条数 kafka.batch.size=16384 #延迟统一收集，产生聚合，然后批量发送 kafka.linger.ms=100 #批处理缓冲区 kafka.buffer.memory=33554432 #key 序列化 kafka.key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #value序列化 kafka.value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #消费端 集群 kafka.bootstrap.servers=IP：端口 #一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同 kafka.client.id=MesSystem #Consumer归属的组ID kafka.group.id=debtorInfo #限制每回返回的最大数据条数 kafka.max.poll.records=1000 #是否自动提交 kafka.enable.auto.commit=false #自动提交的频率 kafka.auto.commit.interval.ms=1000 #会话的超时限制 kafka.session.timeout.ms=15000 kafka.key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer kafka.value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
学过大数据的同学应该都知道 Kafka，它是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据，是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
是不是觉得很简单？虽然使用起来是很简单，但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点： 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的，所以上面的代码是有点问题的，producer.close();应该在合适的机会调用，而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送，那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
本文为您盘点最常见的Kafka面试题，同时也是对Apache Kafka初学者必备知识点的一个整理与介绍。
Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。
Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。在 Kafka 中丢失消息是一件非常不好的事情，因为这会导致数据的不连续性、计算结果的准确性下降等问题，从而影响到系统的功能和运行效率。下面我将从多个方面探讨 Kafka 为什么会丢失消息，并对其解决办法和优化策略进行简要描述。
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka的内部原理。然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容：
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
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在spark-shell中执行streaming application时，频繁出现以下错误。但是相同的代码在之前执行成功并无任务错误，集群以及spark的配置都没有任何改动
承接上文( 微服务日志之.NET Core使用NLog通过Kafka实现日志收集 https://www.cnblogs.com/maxzhang1985/p/9522017.html ).NET/Core的实现,我们的目地是为了让微服务环境中dotnet和java的服务都统一的进行日志收集。 Java体系下Spring Boot + Logback很容易就接入了Kafka实现了日志收集。
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