kafka：Kafka学习之路（一）Kafka的简介Kafka学习之路（二）Kafka的架构Kafka学习之路（三）Kafka的高可用Kafka学习之路（四）Kafka的安装Kafka学习之路（五）Kafka

消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助KafkaBroker端的Coordinator组件，在Coordinator的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。触发与通知重平衡的3个触发条件：组成员数量发生变化。--每次消费者组启动时，必然会触发重平衡过程。订阅主题数量发生变化。订阅主题的分区数发生变化。KafkaJava消费者需要定期地发送心跳

幂等性Producer只能保证单分区、单会话上的消息幂等性；而事务能够保证跨分区、跨会话间的幂等性。所谓的消息交付可靠性保障，是指Kafka对Producer和Consumer要处理的消息提供什么样的承诺。常见的承诺有以下三种：最多一次（atmostonce）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。至少一次（atleastonce）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。[kafka默认选项]精确一次（

1.消息经常堆积起来，不能消费了，重启服务就能继续消费了。消息堆积可能原因如下：1.生产速度大于消费速度，这样可以适当增加分区，增加consumer数量，提升消费TPS；2.consumer消费性能低，查一下是否有很重的消费逻辑（比如拿到消息后写HDFS或HBASE这种逻辑就挺重的），看看是否可以优化consumerTPS；3.确保consumer端没有因为异常而导致消费hang住;4.如果你使用

Kafka是能做到不丢失消息的，只不过这些消息必须是已提交的消息，而且还要满足一定的条件。Kafka只对“已提交”的消息（committedmessage）做有限度的持久化保证。这句话里面有两个核心要素第一个核心要素是“已提交的消息”。当Kafka的若干个Broker成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。此时，这条消息在Kafka看来就正式变为“已提交”消

假设带宽是1Gbps，即每秒处理1Gb的数据.假设每台Kafka服务器都是安装在专属的机器上，也就是说每台Kafka机器上没有混布其他服务。通常情况下你只能假设Kafka会用到70%的带宽资源，因为总要为其他应用或进程留一些资源。根据实际使用经验，超过70%的阈值就有网络丢包的可能性了，故70%的设定是一个比较合理的值，也就是说单台Kafka服务器最多也就能使用大约700Mb的带宽资源。这是它能使

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.kafka安装1.1下载安装包解压tar-zxvfkafka_2.11-0.10.1.1.tgzcdkafka_2.11-0.10.1.1/1.2启动服务首先启动zookeeper：这里使用zookeeper默认配置。nohupbin/zookeeper-server-start.shconfig/zookeeper.properties>

设计原理kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力.持久性kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为

consumer就是接收producer发布的消息进行处理的应用。上图描述了consumer消费消息的high-level层工作原理。consumer从broker内的topic订阅消息；然后consumer向leadbroker发起请求，指定消息的offset。consumer使用这样的拉取模式，每次始终拉取它记录在日志中当前位置之后的所有消息。在订阅时，consumer连接到任意活动的节点，请

KafkaProducer和Consumer开发基础可以当做是开发时候的模版吧Producer开发packagecom.producer;importorg.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;importorg.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;importjava.util.Proper

目录消息生产者、消费者以及消息发布的不同模型KafkaProducerKafkaProducer消息发送架构图KafkaConsumerKafkaConsumerGroupKafkaHighLevelConsumerRebalance（重新分配消费）LowLevelConsumer消息生产者、消费者以及消息发布的不同模型KafkaProducerKafkaProducer产生数据发送给KafkaS

Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（PageView）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这种数据通常的处理方

参考：kafka-pythonkafka-python–Python官网kafka-python–Githubkafka学习笔记（四）之Python客户端kafka-python安装Linux下的压缩zip

group.id默认值：无唯一的指明了consumer的group的名字，group名一样的进程属于同一个consumergroup。zookeeper.connect默认值：无指定了ZooKeeper的connectstring，以hostname:port的形式，hostname和port就是ZooKeeper集群各个节点的hostname和port。ZooKeeper集群中的某个节点可能会挂

kafka介绍:Kafka最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式，可划分的，多订阅者，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。在大系统中，我们经常会碰到这样的一个问题，大系统下的各个子系统需要数据高性能、低延迟的不停流转。kafka很适合处理这样的问题！消息队列的分类：点对点：消息生产者生产消息发送到que

1、kafka分布式的情况下如何保证消息的顺序性kafka并不适用对数据时序性要求严格的场景Kafka的做法是提供消息队列，让生产者单往队列的末尾添加数据，让多个消费者从队列里面依次读取数据然后自行处理【生产】kafka的分布式单位是partition。同一个partition内的数据可以保证时序。不同partition之间无法保证消息的顺序性。可以设置producer生产message的key值

kafka学习：consumer消息由于历史原因，我们公司用的还是比较老的kafka版本0.10.1.0，最近由于项目需要，学习了kafka的使用，学习过程中了解到的一些知识记录下，以便日后查阅；写这篇文章时

kafka学习：produce消息由于历史原因，我们公司用的还是比较老的kafka版本0.10.1.0，最近由于项目需要，学习了kafka的使用，学习过程中了解到的一些知识记录下，以便日后查阅；目录kafka

kafka学习：broker数据处理文章目录1.broker端网络处理模型2.数据写入2.1位移索引2.2时间戳索引3.controller4.水印Watermark5.ISR6.0.11.0之前版本存在的问题

在大数据领域工作了5年了，大数据应用面领着诸多问题，其中最主要的问题之一是数据源的多样性，要将各种数据源的数据统一抽取到hadoop平台，面临这复杂的代码编写或者多种工具部署测试运维，无形中增加了数据使用的门槛。为了降低数据使用的门槛，公司急需一个数据管理平台，能够实现各种数据源的配置化开发，数据监控，元数据管理以及数据链路跟踪问题。本人打算基于kafka和kafkaconnect构建一个大数据d

1.部署独立模式的kafkaconnect在独立模式下，所有工作都在一个进程中执行。这种配置更容易设置和开始，但是不会从kafkaconnect集群特性中获益。启动脚本如下：>bin/connect-standalone.shconfig/connect-standalone.propertiesconnector1.properties[connector2.properties...]第一个参

小灰工作3年了，一直在一家初创公司做大数据架构师，最近几次大厂的面试经历都百般不顺，小灰心如死灰，想着如果一直跳槽无望，只能跟着时下最火的地摊儿大军一起去出摊儿谋生了。被问到了为什么要使用Kafka，在哪种场景下需要使用JMS，小灰一脸问号。工作几年来，接触了Kafka，Elasticsearch等等，居然没想过为什么要用这些眼花缭乱的消息系统，各种数据库。脑海中一直萦绕着面试官问的好几个问题，看

第1章Kafka概述1.1消息队列（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。（2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型

Kafka的高吞吐率是一个使用起来很不错的性能，其中有如下几点原因：一、BrokerNIO异步消息处理，实现了IO线程与业务线程分离Kafka的网络通信模型是基于NIO的Reactor多线程模型来设计的，这里先引入Kafka源码中注释。AnNIOsocketserver.Thethreadingmodelis1Acceptorthreadthathandlesnewconnections.Acce

写在前面这里我会总结一下，Springboot集成spring-kafka中，consumer的相关配置，Api这里的东西，比Producer稍微多一些集成相关配置server:port:9000spring:kafka:bootstrap-servers:192.168.1.74:9092consumer:group-id:group_id#手动提交enable-auto-commit:fals

本教程假定您是一只小白，没有Kafka或ZooKeeper方面的经验。Kafka脚本在Unix和Windows平台有所不同，在Windows平台，请使用bin\windows\而不是bin/,并将脚本扩展名改为.bat。1.Kafka概述1.1.消息队列（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而

从Kafka0.10.1.0版本开始，KafkaConsumer就变为了双线程的设计，即用户主线程和心跳线程。所谓用户主线程，就是你启动Consumer应用程序main方法的那个线程，而新引入的心跳线程（HeartbeatThread）只负责定期给对应的Broker机器发送心跳请求，以标识消费者应用的存活性（liveness）。引入这个心跳线程还有一个目的，那就是期望它能将心跳频率与主线程调用Ka

消息中间件kafka学习总结Kafka简介Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。

一.KafKa介绍Kafka是一种分布式的，基于发布订阅的消息系统，实现业务与数据层解耦，减少冗余和丢失风险，扩展性高，灵活和高峰处理能力强，可恢复性高，具有顺序性，加入了缓冲层提高了执行效率，实现了异步处理机制。二.Kafka的架构Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic：每条消息有一个类别，这个类别被称为Topic，在逻辑上可以被认为是一个队列q

1.Kafka简介ApacheKafka是一款开源的消息引擎系统。维基百科的定义，消息引擎系统是一组规范。企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息，实现松耦合的异步式数据传递。通俗来讲，就是系统A发送消息给消息引擎系统，系统B从消息引擎系统中读取A发送的消息。消息引擎系统要设定具体的传输协议，即我用什么方法把消息传输出去，常见的方法有2种:点对点模消息引擎系统要设定具体的传输协议，即用什么

继续kafka学习之旅。今天学习的还是一书。上一篇博客，学习了消费者，今天继续学习消费者。auto.offset.reset。

参考文章：kafka学习（7）-Springboot整合kafka-多线程https://spring.io/projects/spring-kafkaspringboot集成kafkapom.xmlorg.springframework.kafkaspring-kafkaapplication.ymlspring

目录1、多线程生产者2、多线程消费者2.1、Consumer为何需要实现多线程2.2、多线程的KafkaConsumer模型类别2.2.1、模型一：多个Consumer且每一个Consumer有自己的线程2.2.2、模型二：一个Consumer且有多个Worker线程1、多线程生产者kafka目前在0.9版本后采用java版本实现，生产者KafkaProducer是线程安全对象，所以我们建议Kaf

Pig&HBaseKafka关注的社区:[1].Kafka官方[2].orchome社区关注博客:[1].Github-jasongj[2].CSDN-朱小厮[3].Github-刘正阳好文推荐:[1].kafka

突然看到一篇《Kafka学习之路》的博文，觉得十分应景，于是决定搬来这“他山之石”。

背景知识视频教程适用于初学者的ApacheKafka-动手学习Kafka学习RaspberryPi该项目基于Camel技术/项目为IoT社区提供了一些很棒的新东西。

目录1.Kafka概念1.1基本概念1.2特点2.生产者2.1生产者原理2.2生产者重要参数3.消费者3.1消费者原理梳理3.2消费者必要参数与重要参数3.3消费者编码3.4消费者的特性3.5多线程消费者4.kafka服务端和客户端重要特性4.1AR和ISR4.2分区管理4.3消费者协调器和组协调器4.4事务4.5重要参数5.面试常见题目1.Kafka概念1.1基本概念Kafka是一个高吞吐量、分

1.Kafka简介Kafkaisadistributed,partitioned,replicatedcommitlogservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例成为broker。无

linux单机安装kafka一、关闭SELINUXvi/etc/selinux/config#SELINUX=enforcing#注释掉#SELINUXTYPE=targeted#注释掉SELINUX=disabled#增加:wq!#保存退出setenforce0#使配置立即生效二、配置关闭防火墙，开启9092端口启动一个服务：systemctlstartfirewalld.service关闭一个

Kafka介绍Kafka是LinkedIn采用scala开发的一个多分区,多副本并且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统,定位是一个分布式流处理平台Kafka的主要特点和扮演角色(1)消息系统:消息中间件,将上下游解耦,削峰,缓冲,把同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去(2)系统存储:kafka将数据存储到磁盘(3)流处理

所谓滞后程度，就是指消费者当前落后于生产者的程度。Lag应该算是最最重要的监控指标了。它直接反映了一个消费者的运行情况。一个正常工作的消费者，它的Lag值应该很小，甚至是接近于0的，这表示该消费者能够及时地消费生产者生产出来的消息，滞后程度很小。反之，如果一个消费者Lag值很大，通常就表明它无法跟上生产者的速度，最终Lag会越来越大，从而拖慢下游消息的处理速度。通常来说，Lag的单位是消息数，而且

以kafka学习路线为例。根据这个线路图，就能做到事半功倍。如果你想偷懒，那么极客时间新上线的《Kafka核心技术与实战》专栏将是一个不错的选择。并且通过我海报上的二维码，扫码购买还还可以返现24。

FlumeKafkaSparkStreaming环境信息：apache-flume-1.6.0-bin.tar.gzkafka_2.11-0.10.0.0.tgzspark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgzscala2.111、启动Zookeeper（这里用的是Kafka自带的Zookeeper）$bin/zookeeper-server-start.sh-daemonconfig/

之前的Kafka学习笔记,我们介绍了Kafka的基本特性以及windows环境下Kafka的安装和使用,详情可以参见如下两篇博客:kafka学习笔记（一）–初识kafkakafka学习笔记（二）–windows

max.poll.interval.ms参数用于指定consumer两次poll的最大时间间隔（默认5分钟），如果超过了该间隔consumerclient会主动向coordinator发起LeaveGroup请求，触发rebalance；然后consumer重新发送JoinGroup请求示例如下：1.配置max.poll.interval.ms为1000mspublicstaticKafkaCon

前面说过了consumer心跳机制：consumer定期向coordinator发送心跳请求，以表明自己还在线；如果session.timeout.ms内未发送请求，coordinator认为其不可用，然后触发rebalancesession.timeout.ms：coordinator感知consumer崩溃所需时间，默认10秒heartbeat.interval.ms：consumer发送心跳

auto.offset.reset用来指定consumer消费策略，有如下取值：1、latest（分区有提交的offset，从提交的offset后一个offset开始消费；否则等待新生产的数据）【默认配置】示例：topic3有两个分区、3个副本；其中topic3-0有五条数据，offset为0~4，但是offset0~offset4未提交，验证结果如下：指定不自动提交offset&&auto.of

KafkaConsumer是非线程安全的，多线程共享一个KafkaConsumer实例，kafka会有如下异常：java.util.ConcurrentModificationException:KafkaConsumerisnotsafeformulti-threadedaccesspublicclassMyConsumer5{privatestaticfinalLoggerLOGGER=Log

创建消费者publicstaticConsumercreateConsume2(StringgroupName){Propertiesproperties=newProperties();properties.put(CommonClientConfigs.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,BOOTSTARP_SERVER_URL);properties.put(ConsumerC

1、消费者组kafka提供的一种可扩展可容错消费机制，某个topic的分区数据只能被组内的一个消费者消费，注：当指定了自动提交(enable.auto.commit=true)时，必须显式的指定消费者组ID(group.id)2、消费位置和offset管理消费者需要记录消费了多少数据，即消费位置；consumer创建时可以指定offset提交方式：手动or自动（enable.auto.commit