一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册…
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,…
基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1.测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu…
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…
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…
1.Offset Topic Consumer通过提交Offset来记录当前消费的最后位置,以便于消费者发生崩溃或者有新的消费者加入消费者组,而引发的分区再均衡操作,每个消费者可能会分到不同的分区.我测试的kafka版本是:0.11.0.2,消费者往一个特殊的主题"_consumer_offset"发送消息,如图: 消息的内容包括: fields content Key Consumer Group, topic, partition Payload Offset, metadata,…
kafka诞生之初,它自带一个基于scala的生产者和消费者客户端.但是慢慢的我们认识到这些API有很多限制.比如,消费者有一个“高级”API支持分组和异常控制,但是不支持很多更复杂的应用场景:它也有一个“低级”API,支持对细节的完全控制,但是要求码农自己控制失败和异常.所以重新设计了它们. 这个过程的第一阶段就是在0.8.1版本的时候重写了生产者API.在最近的0.9版本中完成了第二阶段,提供了消费者的新API.建立在新的分组协议只是,新的消费者带来以下好处: API更加简洁:新的消费者AP…
一个小应用程序来监视kafka消费者的进度和它们的延迟的队列. KafkaOffsetMonitor是用来实时监控Kafka集群中的consumer以及在队列中的位置(偏移量). 你可以查看当前的消费者组,每个topic队列的所有partition的消费情况.可以很快地知道每个partition中的消息是否 很快被消费以及相应的队列消息增长速度等信息.这些可以debug kafka的producer和consumer,你完全知道你的系统将 会发生什么. 这个web管理平台保留的partition…
消费者和消费群组: 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的一部分分区消息 消费者的数量不要超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置 一个主题可以被多个消费群组使用,消费者群组之间互不影响 当一个消费者加入群组时,他读取的数据是原本由其他消费者读取的信息 分区的所有权从一个消费者转移至另一个消费者的行为称为“再均衡” 再均衡期间,消费者当前的读取状态会丢失,消费者无法读取信息,造成集群一小段时间的不可用,在恢复状态之前会拖慢应用程序 消费者通…