在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e…

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一. 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker…

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实…

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很…

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史…

高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 f…

kafka文件存储机制 topic中partition存储分布 假设实验环境中Kafka集群只有一个broker,xxx/message-folder为数据文件存储根目录,在Kafka broker中server.properties文件配置(参数log.dirs=xxx/message-folder),例如创建topic名称分别为test, partitions数量都为partitions=4,副本为1 存储路径和目录规则为:xxx/logs test-0 test-1 test-2 test…

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实…

自己在使用Spring Kafka 的消费者消费消息的时候的实践总结: 接口 KafkaDataListener 是spring-kafka提供的一个供消费者接受消息的顶层接口,也是一个空接口; public interface KafkaDataListener<T> {} 对于消费端接收消息的时候,spring-kafka的设计思路是,提供一个顶层接口,提供两个子类,一个子类是自动提交offset的,另一个子类是手动提交offset的. 无论是自动提交offset还是手动提交offset,…

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.or…

原博文出自于:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html    感谢! Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡…

Offset存储模型 由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存. 如图所示: Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中. __consumers_offsets默认拥有50个par…

最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list…

kafka auto.offset.reset参数解析 1.latest和earliest区别 2.创建topic 3.生产数据和接收生产数据 4.测试代码 auto.offset.reset关乎kafka数据的读取.常用的二个值是latest和earliest,默认是latest. 如果kafka只接收数据,从来没来消费过,程序一开始不要用latest,不然以前的数据就接收不到了.应当先earliest,然后二都都可以. earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offse…

防止重复提交验证机制 某些时候因为系统反应稍慢,急性子用户可能不耐烦会进行重复的提交,这个操作不仅可能造成系统负担,也可能产生垃圾数据. 出现这两种状况都是我们不希望的. 为此,在公司项目系统设计了以下防止反复提交机制,用来避免这种状况. 工作原理 使用MVC Action拦截器,在用户提交信息时记录提交时间,并用此时间和上次提交时间对比,如果这个时间小于一定的时间差,则不允许重复提交,异常提示类似: 图:不允许反复提交的异常 拦截器代码: /// <summary> /// 防止重复提交过滤…

出处:https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html 自己总结: Kafka 文件存储机制_结构图:https://www.processon.com/view/link/5c514944e4b08a7683b9be81 Kafka 文件存储机制_结构图,说明: 一个 Topic,包含多个 Partition: 一个 Partition,包含多个 Segment: 一个 Segment,包含多个 Segment Fi…

要从头消费kafka的数据,可以通过以下参数: Kafka auto.offset.reset = earliest…

kafka重置offset   1.删除zookeeper上节点信息 打开client :./zkCli.sh -server 127.0.0.1:12181 删除consumer:rmr /consumers/xxx   2.代码中设置从最小读(注意程序启动前保证zk上的consumer不存在) props.put("auto.offset.reset", "smallest");            …

最近在spark读取kafka消息时,每次读取都会从kafka最新的offset读取.但是如果数据丢失,如果在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,或者指定kafka的offset读取.kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费.…

1.kafka的HA机制:副本机制+消息同步+leader选举. 每个topic有多个partition,每个partition又有多个副本,这些副本当中也存在不同的角色,leader.follower.producer和consumer都只跟leader进行交互,leader进行读写操作.leader负责将消息写进本地log当中,follower去leader上pull拉取数据,将数据同步到本地log当中.当leader挂了的时候,就利用zookeeper重新选出一个leader即可. 其中,…

1 数据结构 消费者的消费状态是保存在SubscriptionState类中的,而SubscriptionState有个重要的属性那就是assignment保存了消费者消费的partition及其partition的状态 public class SubscriptionState { /* the pattern user has requested */ private Pattern subscribedPattern; /* the list of topics the user has…

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id…

org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer#pollOnce private Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> pollOnce(long timeout) { client.maybeTriggerWakeup(); long startMs = time.milliseconds(); // 这里面触发自动提交 coordinator.poll(star…

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一.Kafka的持久化 1.数据持久化:     发现线性的访问磁盘(即:按顺序的访问磁盘),很多时候比随机的内存访问快得多,而且有利于持久化:     传统的使用内存做为磁盘的缓存     Kafka直接将数据写入到日志文件中,以追加的形式写入 2.日志数据持久化特性:   写操作:通过将数据追加到文件中实现 读操作:读的时候从文件中读就好了 3.优势:                 读操作不会阻塞写操作和其他操作(因为读和写都是追加的形式,都是顺序的,不会乱,所以不会发生阻塞),数据大小不…

引用自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/51718185 Kafka副本 Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件,每个Partition都由一系列有序的.不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到Partition中,Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置 Kafka的每个topic的partition有N个副本,其中N是topic的复制因子.Kafka通过多…

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep…

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…

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer 恢复后,需要从故 障前的位置的继续消费,所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset,以便故障恢 复后继续消费. Kafka 0.9 版本之前,consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中,从 0.9 版本开始, consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中,该 topic 为__consumer_offsets. 2.自定义存…