如果你发现你的一个消费者客户端A已经启动了,但是就是不消费消息,此时你应该检查一下该消费者所在的组中(ConsumerGroup)是否还有其他的消费者,topic的分区可能被组中其他的消费者线程抢走(负载均衡机制),从而导致消费者客户端A连一个分区都没有得到,自然消费不到消息.

应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息.在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念. Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据.我们可以创建一个消费者实例去做这件事情,但如果生产者写入消息的速度比消费者读取的速度快怎么办呢?这样随着时间增长,消息堆积越来越严重.对于这种场景,我们需要增加多个消费者来进行水平扩展. Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消

☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜ ○○○○○○○○○○○○○○○ 大家好,又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,在业务系统中被广泛的使用. 如果问你,如何提高kafka队列中的消息消费速度呢? 答案很简单,topic多分几个分片,然后使用消费者组(Consumer Group)去消费topic即可. 如果加个条件,对同一个对象的操作请求必须要严格按照顺序进行处理呢? 答案也不难,topic分片之后,生产者定制分发策略,保证同一

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

Kafa consumer消费消息时,向broker发出fetch请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的

一.引言 研究Kafka有一段时间了,略有心得,基于此自己就写了一个Kafka的消费者的类和Kafka消息生产者的类,进行了单元测试和生产环境的测试,还是挺可靠的. 二.源码 话不多说,直接上代码,代码不是很难,注释很全,希望大家多多发表意见,继续提升. /// <summary> /// Kafka消息消费者接口 /// </summary> public interface IKafkaConsumer { /// <summary> /// 指定的组别的消费者开始

消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

转自:http://orchome.com/203 kafka客户端从kafka集群消费消息(记录).它会透明地处理kafka集群中服务器的故障.它获取集群内数据的分区,也和服务器进行交互,允许消费者组进行负载平衡消费.(见下文). 消费者维持TCP连接到必要的broker来获取消息.故障导致消费者关闭使用,会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节. 偏移量和消费者的位置 kafka为每个分区的每条消息保持偏移量的值,这个偏移量是该分

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,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. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线

消费者相关配置类为  org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig 具有以下配置参数 1. GROUP_ID_CONFIG = "group.id"; 消费者分组ID,分组内的消费者只能消费该消息一次,不同分组内的消费者可以重复消费该消息.简单讲就是一条消息会被发送到不同的分组,每个分组是否消费该消息不会互相影响,但是,分组内的消息只能被其中一个消费者消费一次.Kafka利用这个分组来实现单播和多播的功能. 2. MAX_POLL_R

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

1.消费消息 消费者以pull的方式获取消息, 每个消费者属于某一个消费组,在创建时不指定消费者的groupId,则该消费者属于默认消费组test-consumer-group ,在配置文件./consumer.properties中设置 同一消费组下的各个消费者在消费消息是是互斥的,也即是说,同一条消息,只能被同一个消费组下的某个消费者消费,但能被其它组的消费者消费 kafka-console-consumer.sh脚本模拟终端消费者消费消息 ./kafka-console-consumer.

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

Kafka客户端从集群中消费消息,并透明地处理kafka集群中出现故障服务器,透明地调节适应集群中变化的数据分区.也和服务器交互,平衡均衡消费者. public class KafkaConsumer<K,V> extends Object implements Consumer<K,V> 消费者TCP长连接到broker来拉取消息.故障导致的消费者关闭失败,将会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节. 跨版本兼容性 该

我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z