文章目录一、引言二、Kafka消费堆积原因分析三、解决方案1.重制消费点位2.增加消费者数量3.优化消费能力四、重制消费点位五、增加消费者数量六、优化消费能力七、总结八、参考文献九、附录摘要：在分布式系统中

docker启动kafka并挂载配置文件，并让外部环境连接kafka拉取kafka镜像dockerpullapache/kafka:3.7.0通过docker启动kafkadockerrun-d--namekafka-p9092

——目录——0.前置准备1.下载安装2.配置（重）3.启动与关闭4.搭建高可用HBase前言（贫穷使我见多识广）前边经历了Hadoop，Zookeeper，Kafka，他们的集群，全都是使用Docker

一、集群规划kafka从2.8版本开始，就允许用户在不需要zookeeper的情况下运行。

A、10B、3.3C、30D、40答案：A解析：广播型网络中运行IS-IS的路由器，DIS发送CSNP报文周期默认时间为10s2.当OSPF运行在广播网络中时，需要选举DR和BDR。

Kafka是一个号称能用普通PC机也能处理超千万亿吞吐量的实时消息平台，之所以能够做到这些，主要原因有四个：一、磁盘的顺序读写在讲磁盘顺序读写之前，我们先来了解一下磁盘的寻址的过程。

1.kafka的几个角色和概念生产者和消费者消费者组：一些消费者的组合，共同消费一个或几个topic。

文章目录Apachekafka简介开始使用ApacheKafka构建生产者构建消费者总结之前已经有两篇文章介绍过Go如何操作kafka28.windows安装kafka，Go操作kafka示例（sarama

很早之前就使用了springboot+kafka组合配置，但是之前使用的spring-kafka（1.1.7）版本较低，所以只能通过spring.kafka.consumer.group-id=default_consumer_group

1.ACK机制简介目的：确保生产者发送的消息可靠地写入Kafka集群。核心：生产者发送消息后需等待Kafka集群的确认。2.ACK级别acks=0：不等待确认，效率最高，但可能丢数据。

文章目录1.发后即忘（Fire-and-Forget）2.同步发送（SynchronousSend）3.异步发送（AsynchronousSend）总结Kafka生产者发送消息时，主要有三种模式，每种模式都有其特定的应用场景和优缺点

【1】概述ApacheKafka是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，存储记录流，并且可以对这些记录流进行处理。

二：key-value存储系统--Redis：三：消息队列--kafka：一、关系型数据库–mysql：1.数据库设计的三大范式：第一范式:每个列都不可以再拆分;第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键

#-*-coding:utf-8-*-importsysimportjsonimporttimefromkafkaimportKafkaConsumer#pip3installkafka-pythoni

消息中间件：深入理解Kafka的核心架构与组件解析Kafka是一种流行的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据处理和消息队列场景。

消息中间件：深入理解Kafka的消息顺序和一致性、可靠性和高可用性第1版Kafka是一种分布式消息中间件，它能够处理大规模的实时数据流，是现代分布式系统中的关键组件。

Kafka消息积压的典型场景：1.实时/消费任务挂掉比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。

（触发式更新）2、OSPF区域2.1、OSPF的区域分类2.2、OSPF的路由器分类2.3、RouterID（路由器ID）2.3.1、RouterID选取规则2.3.2、DR和BDR（每个网段选举一个DR

SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream，容易发生数据多次读取

Kafka0-8Receiver模式和Direct模式都不适合当前版本不适用，本次学习采用Kafka0-10Direct模式，并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset

1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker：安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)Consumer

常用命令Topic列表kafka-topics.sh--list--zookeeper172.16.254.28:2181Topic创建kafka-topics.sh--create--zookeeper172.16.254.28

昨天镇上各村在举行选举，上午忙碌到下午1点才结束，吃罢饭，决定和老公去看场电影。因为平时比较忙，抽不出时间去看电影，上午又冻又饿了，整个人都很疲惫。老公提议去放松一下，我们去看了海王。

什么是KafkaApacheKafka是由LinkedIn公司开发，后来由Apache软件基金会维护的一个分布式、分区、多副本的基于ZooKeeper协调的分布式消息系统。

客户端代码:packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")//kafka示例代码funcmain(){//配置config:=sarama.NewConfig

推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具

SpringCloudStream与Kafka（二）文章目录SpringCloudStream与Kafka（二）SpringCloudStream提供的信道自定义Binding声明接口SpringCloudStream

版本：Centos7、kafka_2.13-2.8.2节点：27.196.38.200kafka127.196.38.201kafka227.196.38.202kafka3基础配置在所有节点操作[root

Kafka官方下载地址：ApacheKafka这时候下载安装版本。

kafka系列之：使用python消费kafkaTopic数据一、创建kafkaConsumer三、查看分区四、查看分区信息五、查看当前消费的Topic六、获取当前消费者可消费的偏移量七、获取当前Topic

1.安装zookeeper1.下载apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz2.解压：tar–zxvfapache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz3.进入到conf目录cd/opt/apache-zookeeper-3.5.8-bin/conf/4.复制配置文件cfgcpzoo_sample.cfgzoo.cfg5.修改zoo.cfg配置文件：vi/o

kafka的安装与测试一、概念定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue),主要用于大数据实时处理领域使用消息队列的一个好处1.解耦：不需要两台服务器保持同时在线

我安装的kafka版本为3.8.0config目录下的配置文件server.properties基础配置修改正常安装好kafka后，只需要修改以下两个地方就可以了。

文章目录使用python创建kafka的topickafka基本概念所需安装的包代码样例使用python创建kafka的topickafka基本概念Apache‌Kafka是一个开源的分布式流处理平台，

背景假设你有这样一个应用部署在k8s中，该应用有以下功能模块：它是一个web服务，接受HTTP服务请求并处理它同时还是需要提供一个任务监控的模块，用来监控数据库中的任务进程并执行相应的逻辑如果该应用需要提高HTTP的处理能力，不可避免会想到通过部署多副本的方案来实现但是，任务监控模块在多副本的情况下，每个副本都会执行，可能造成一些不必要的麻烦和资源的浪费。当然，要实现在多副本的部署下，任务监控模块

为了更好的实现java操作zookeeper服务器，后来出现Curator框架，非常的强大，目前已经是Apache的顶级项目，里面提供了更多丰富的操作，例如session超时重连、主从选举、分布式计数器

实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据

部署kafka支持两种启动方式KafkawithKRaftKafkawithZooKeeper（4.0后将会被废弃）核心APIProducerAPI允许应用程序将数据流发送到Kafka集群中的主题ConsumerAPI

常见的消息队列中间件包括ApacheKafka、RabbitMQ、ActiveMQ和ZeroMQ、TongLinkQ（TLQ）。它们用

Kafka概述定义Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

消息队列简称为MQ，指的就是数据在一个容器中,从容器一端传递到另一端的操作消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据作用:1)应用解耦合2)异步处理3)限流削峰消息队列的协议：JMS(JavaMessageServer)角色:生产者(Producer)消费者(Consumer)消费模型:#1.点对点消费模型指的一条消息最终只能被一个消费者所消费#2.发布订阅消费模型指的一条消息最终被多个消费者所消费

概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform)，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

文章目录简介jar引入配置文件KafkaConfiguration消费工程配置kafka消息发送、消费示例简介本示例用于kafka在springboot中的配置、消息发送及消息消费使用代码示例。

SpringBoot集成kafka一、下载依赖maven仓库官方地址:https://mvnrepository.com/找到和自己项目SpringBoot相匹配版本的kafka版本（此处为1.3.9.

引入依赖org.springframework.kafkaspring-kafka2.7.14yml配置有几个就配置几个，这里只配置两个因为我在本地启动了两个kafka，所以bootstrap-servers

本文将介绍一些用于Rust语言的消息队列客户端库，包括AMQP、ApacheKafka、NSQ、ApachePulsar和RocketMQ，探讨它们的核心功能、使用场景、安装配置以及API概览。

（提示：hello作用有4个）答：OSPF报文一共有5种1>Hello：作用：1）发现邻居2）维护邻居关系3）选举DR/BDR4）保证邻居的双向通信2>DBD（Databasedescription）1

当体系的一部分组件失效，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。而这种允许重试或者延后处理请求的能力通常是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。送达保证消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列即可。在此基础上，部分消息系统提供了一个”只送达一次”保证。无论有多少进程

(2)Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型：

问题如下：kafka为什么监听不到数据kafka为什么会有重复数据发送kafka数据重复如何解决为什么kafka会出现俩个消费端都可以消费问题kafka监听配置文件一.解决问题一(kafka监听不到数据