消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅…

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,…

当Kafka最初创建时,它与Scala生产者和消费者客户端一起运送.随着时间的推移,我们开始意识到这些API的许多限制.例如,我们有一个“高级”消费者API,它支持消费者组并处理故障转移,但不支持许多更复杂的使用场景.我们还有一个“简单”的消费者客户端,提供完全控制,但需要用户自己管理故障转移和错误处理.所以我们设定了重新设计这些客户端,以便开辟与老客户很难或不可能的许多用例,并建立一套我们可以长期支持的API. 第一阶段是在0.8.1中重写生产者API.最近的0.9版本完成了第二阶段,引入了新…

前言 根据源码分析kafka java客户端的生产者和消费者的流程. 基于zookeeper的旧消费者 kafka消费者从消费数据到关闭经历的流程. 由于3个核心线程 基于zookeeper的连接器监听该消费者是否触发重平衡,并获取该消费者客户端消费的topic下group对应的partition以及offset.参考` ZookeeperConsumerConnector` 寻找partition leader线程循环寻找partition的leader,原理是基于zk的watch,并判断哪些…

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…

Kafka 2.3发布后官网的Consumer参数中增加了一个新的参数:group.instance.id.下面是这个参数的解释: A unique identifier of the consumer instance provided by end user. Only non-empty strings are permitted. If set, the consumer is treated as a static member, which means that only one i…

参考: http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html http://kafka.apache.org/documentation.html#gettingStarted 1.Topics/logs 一个Topic可以认为是一类消息,每个topic将被分成多个partition(区),每个partition在存储层面是append log文件.任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部,每条消息在文件中的位置称为offset(…

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东…

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理 本文介绍了Kafka实现事务性的几个阶段——正好一次语义与原子操作.之后详细分析了Kafka事务机制的实现原理,并介绍了Kafka如何处理事务相关的异常情况,如Transaction Coordinator宕机.最后介绍了Kafka的事务机制与PostgreSQL的MVCC以及Zookeeper的原子广播实现事务的异同. 写在前面的话 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1…

kafka生产者和消费者api的简单使用 一.背景 二.需要实现的功能 1.生产者实现功能 1.KafkaProducer线程安全的,可以在多线程中使用. 2.消息发送的key和value的序列化 3.自定义分区的使用 4.自定义拦截器的使用 5.消息发送完成后的回调使用 2.消费者实现功能 1.消息接收的key和value的序列化 2.指定消费者组 3.自动提交 offset (生产环境可以使用手动提交offset) 4.重置消费者的偏移量,此配置生效的条件 5.自定义消息消费拦截器 6.每次…