一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

粘贴一下这个配置,与我自己的程序做对比,看看能不能完善我的异步带代码:   -----------------------------------------    详解Kafka生产者Producer配置 2016-04-26 14:57:50 标签:消息队列 Kafka Producer 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://favccxx.blog.51cto.com/2890523/1767882 基本配置

伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/java-kafka.html.html 一.JAVA代码 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka&

Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢? 首先让我们看几个基本的消息系统术语: •Kafka将消息以topic为单位进行归纳.•将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.•将预订topics并消费消息的程序成为consumer.•Kafka以集群的

简述 在搭建HyperLedger Fabric环境的过程中,我们会用到一个configtx.yaml文件(可参考Hyperledger Fabric 1.0 从零开始(八)--Fabric多节点集群生产部署),该配置文件主要用于构建创世区块(在构建创世区块之前需要先创建与之对应的所有节点的验证文件集合),其中在配置Orderer信息中有一个OrdererType参数,该参数可配置为"solo" and "kafka",之前博文所讲的环境配置皆是solo,即单节点共

kafka manager安装配置和使用 .安装yum源 curl https://bintray.com/sbt/rpm/rpm | sudo tee /etc/yum.repos.d/bintray-sbt-rpm.repo yum install -y sbt .构建kafka manager包 方法1 git直接clone [root@u04ck04 manager_kafka]# git clone https://github.com/yahoo/kafka-manager.git

(以下分享了搭建kafka需要使用到的命令,差不多齐了,这里没有提到kafka-manager ,同学可以在网上自行查找) 最近公司的项目比较紧,先说下使用kafka的用处: 要替代原来 撮合引擎发数据到交易所中,原来使用api方式,弊端:若一方出现宕机,则会发生数据丢失情况,为避免,这里开始搭建kafka消息分布式系统. 顶着小压力~开始研究学习,在一周时间之后,终于我的第一个集群分布式kafka搭建完成. 在这其中走了不少坑,在这里我把自己从开始过程到搭建完成的使用命令分享给大家,(欢迎指出

Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢? 首先让我们看几个基本的消息系统术语: •Kafka将消息以topic为单位进行归纳.•将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.•将预订topics并消费消息的程序成为consumer.•Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,Kafka对消息进行保存时是通过tipic进行分组的.今天我们仅实现Kafka集群的配置.理论的抽空在聊 前言 最近研究kafka,发现网上很多关于kafka的介绍都是基于Linux操作系统的.虽然这些服务最后都是配置Linux上的.但是我们平时使用的大多都是Windows系统.所以研究很是吃力.经过借鉴不同的网络文章终于在Windows上实现了kafka的配置.在这里现在的配置是基于Zookeeper 3.4.6 版本的.如果读者在操作希

前面我们说了RabbitMQ和RocketMQ的安装和简单的使用,这次我们说一下Kafka的安装配置,后面我会用几个真实案例来说一下MQ的真实使用场景.天冷了,不愿意伸手,最近没怎么写博客了,还请见谅. 一.目标 1.知道什么是Kafka 2.懂得kafka的单机和集群安装配置 3.了解内部参数的简单配置 二.Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动

Java版Kafka使用及配置解释 一.Java示例 kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 引入Maven库 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.1

fetch.min.bytes. #获取最小字节数据 Consumer 向broker中要数据时是按大小来返回的,如果数据没有达到指定的MB,consumer会处于等待状态,直到broker 从producer 哪里获取到指定大小的数据为止.获取取的最小数据大小是指的每个partition上的数据. fetch.max.wait.ms 当consumer 一直在等待broker的数据达到最小字节数时,如果一直没有达到,consumer是不会一直处于block状态的,会根据fetch.max.wa

http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration   Broker Configs 4个必填参数, broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识,broker可以在不同的host或port,但必须保证id唯一 log.dirs (/tmp/kafka-logs) 日志文件存放的目录 可以用逗号隔开多个目录,当创

1.下载kafka wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/0.8.2.1/kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz 2.解压 tar -zxf kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz 创建软连接 ln -s /opt/workspace/apps/kafka_2.10-0.8.2.1 /opt/workspace/kafka 3.修改配置文件 (1)kafka配置文件 cd /opt/workspace/kaf

刚接触一些Apache Kafka的内容,用了两天时间研究了一下,仅以此文做相关记录,以供学习交流.  概念: kafka依赖的项: 1. 硬件上,kafka利用线性存储来进行硬盘直接读写. 2. kafka没有使用内存作为缓存. 3. 用zero-copy. 4. Gzip和Snappy压缩, 5. kafka对事务处理比较弱,但是message分发上还是做了一定的策略来保证数据递送的准确性的. kafka关于存储的几个概念 1. Partition:同一个topic下可以设置多个partit

一. Kafka中的相关概念的介绍 Kafka是一个scala实现的分布式消息中间件,当中涉及到的相关概念例如以下: Kafka中传递的内容称为message(消息),message 是通过topic(话题)进行分组的 topic 和message 的关系是一对多的关系 我们称公布message的进程为producer ,就是说producer生成<topic->message>对然后 丢进kafka集群 相相应的称订阅topic处理相应message的进程为consumer Kafka

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor. 最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来.但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况

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

属性 描述 类型 默认值 bootstrap.servers 用于建立与kafka集群的连接,这个list仅仅影响用于初始化的hosts,来发现全部的servers.格式:host1:port1,host2:port2,…,数量尽量不止一个,以防其中一个down了 list   acks Server完成 producer request 前需要确认的数量.acks=0时,producer不会等待确认,直接添加到socket等待发送:acks=1时,等待leader写到local log就行:a

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

之前写过一篇Kafka ACL使用实战,里面演示了如何配置SASL PLAINTEXT + ACL来为Kafka集群提供认证/权限安全保障,但有一个问题经常被问到:这种方案下是否支持动态增加/移除认证用户——这里给出明确的答案:不可以!因为所有认证用户信息全部配置在静态的jaas文件中,故无法在不重启broker的情况下实现用户增减.这一次我以Kafka 2.1.0版本为例演示配置SASL SCRAM + ACL来实现如何动态增减用户,另外也想完善和优化上一篇中的一些不足之处(比如说不用再修改初