转发自白狼栈:查看原文 在使用 hyperf 官方自带的 AMQP 队列时你会发现,不需要我们再额外启动进程对消息进行消费.这是因为默认情况下,使用 @Consumer 注解时,hyperf 会为我们自动创建子进程启动消费者,并且会在子进程异常退出后,重新拉起. 来看一个简单的例子. 1.创建producer php bin/hyperf.php gen:amqp-producer DemoProducer 2.投递消息 namespace App\Controller; use App\Amq

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

项目集成spring-kafka,在项目启动后需要做些初始化资源的任务,kafka消费会依赖这些所以需要配置kafka手动启动. 类似这样,设置autoStartup为false 然后代码里面调用这个监听实例的start方法,就可以开始监听. messageListenerContainer.start();  

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;

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

1 原因 自己重建了kafka  但是只有一个分区  以前的offset没有重置,导致了消费的时候 找不到主题分区  手动删除之前的offset数据(mysql自定义配置)  

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详

遇到一个问题,使用Python kafka客户端和kafka命令行都无法消费数据,但是在kafka命令行后面添加--partition 0后就可以消费数据. bin/kafka-console-consumer., # 不能消费数据 bin/kafka-console-consumer., --partition # 添加partiton参数后可以消费数据 原因在与offsets.topic.replication.factor的值在配置文件中大于了节点个数(两个节点,却将这个值设置为了3),

原因分析: 当某个consumer宕机时,消费位点(例如2s提交一次)尚未提交到zookeeper,此时Kafka集群自动rebalance后另一consumer来接替该宕机consumer继续消费,因为先前宕机consumer最近的消费位点尚未提交,导致数据重复消费 突发流量.跨机房(网络请求延时高).网络不稳定,出现丢包现象 业务逻辑有偏差 常见丢包现象如突然掉线.页面卡住.视频卡住.图片加载卡主等,使用Ping测量丢包的最佳方法是向一个IP地址发送大量的Ping命令,然后检查没有应答的那些

说明:有很多同学在服务器上搭建好,kafka,在应用端使用kafka时候出现很多问题,这里提供下我的kafka生产和消费的php函数 环境说明: 1:首先php要有kafka扩展,在命令行中输入 php -m  看是否有rdkafka 没有的话需要安装配置下: --------------- kafka php客户端安装(php-rdkafka) --------------1.安装 librdkafkagit clone https://github.com/edenhill/librdkaf

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象 消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何

事故背景: 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求,合作方是消息生产者,我们是消息消费者,他们通过kafka给我们推送消息,我们实时接收,然后进行后续业务处理.昨天上午,发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费,导致我们系统和他们系统数据不一致,从而导致无法提单,无法出报表(报表有误)等各种问题 排查过程: (1)因为coco身体不适,上午请假去医院了,所以这个问题就转给我们team的专门运维的同事了,电话大概给他说明了代码路径,可惜,半天下来仍然无果,看着微信群里他发的消息,我有点抓狂,根

在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象:消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何

安装 kafka:  pip install kafka-python 生产数据 from kafka import KafkaProducer import json ''' 生产者demo 向test_lyl2主题中循环写入10条json数据 注意事项:要写入json数据需加上value_serializer参数,如下代码 ''' producer = KafkaProducer( value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'