转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450  https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe

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

生产者每次调用poll()方法时,它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息,如果消费者一致处于运行状态,那么分区消息偏移量就没什么用处,但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组,就会触发再均衡,完成再均衡之后,每个消费可能分配到新的分区,而不是之前处理的那个,为了能够继续之前的工作,消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量,然后从偏移量制定的地方开始工作.消费者会往一个__consumer_offser的主题发送消息,消息里包含每个分区的偏移量. 1.同步提交 import o

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

spring-kafka的官方文档介绍,可以知道自1.1版本之后, @KafkaListener开始支持批量消费,只需要设置batchListener参数为true 把application.yml中的enable-auto-commit设置为false,设置为不自动提交   @Bean public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory(ConsumerFactory consumerFactory){ ConcurrentKafkaLi

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

在Jfinal中有个Tx类为事物声明类 在方法或controller上面加@Before({Tx.class})即可,可是这样并不能满足有的业务场景 下面是今天写的手动提交的事物处理方法,希望对大家有用 public  void test(){        Connection conn=null;        try        {            conn=DbKit.getConfig().getDataSource().getConnection();            

SQLServer 2005-2008-2012使用Oracle时,默认是手动提交.而SQLServer2005中,默认是自动提交,但是SQLServer支持配置. 方法: 用SSMS连接到SQL Server 菜单栏工具 –> 选项 选择查询执行 –> SQL Server –> ANSI 确认选择了SET IMPLICIT_TRANSACTIONS 点击OK按钮

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();  

有时候我们需要对SQL Server 2008数据库手动提交的方法进行设置,使用Oracle的朋友会注意到Oracle中的手工提交的,如果修改错了数据还可以Rollback.但在SQL Server 2008中默认修改后直接就提交了,很危险! 要实现SQL Server 2008中手动提交的功能需做如下操作: 在Microsoft SQL Server Management Studio中选择菜单ToolsàOption打开Option窗口. 选择Query ExecutionàSQL Serv

事务的基本介绍 概念: 如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么同时成功,要么同时失败 操作: 开启事务:start transaction; 回滚:rollback; 提交:commit create table account( id int primary key auto_increment, name varchar(10), balance double ); insert into account(name,balance) values("张三",1

1.百度kafka+zookeeper+windows配置 1.1  zookeeper配置 dataDir=/tmp/zookeeper # the port at which the clients will connect clientPort= # disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config maxClientCnxns= 1.2 kafka ser

项目中经常有需求不是消费kafka队列全部的数据,取区间数据 查询kafka最大的offset: ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.1.4:9092 --topic zhangyi --time -1 查询kafka最小的offset: ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list 192.168.1.4:9092

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

2018年05月31日 13:26:59 xiaoguozi0218 阅读数:2018更多 个人分类: 大数据   年后上线的系统,与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka.由于是第一次使用,踩了很多坑,通过这篇博客和大家分享一下,也算是做个总结,以便以后温故而知新. 一.线上问题 系统平稳运行两个多月,基本上没有问题,知道最近几天,突然出现Kafka手动提交失败,堆栈信息如下: 通过堆栈信息可以看出,有两个重要参数: session.timeout  和 max.poll.

本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解,如果对kafka的架构原理还不了解的读者,建议先看一下<大白话kafka架构原理>.<秒懂kafka HA(高可用)>两篇文章. 目录 一.环境准备 二.生产者实践 普通生产者 带回调的生产者 自定义分区器 kafka事务提交 三.消费者实践 简单消费 指定topic.partition.offset消费 批量消费 监听异常处理器 消息过滤器 消息转发 定时启动/停止监听器   一.环境准备 1.在项目中连接kafka 因为是外网,

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

导读 集成spring-kafka,生产者生产邮件message,消费者负责发送 引入线程池,多线程发送消息 多邮件服务器配置 定时任务生产消息:计划邮件发送 实现过程 导入依赖 <properties> <java.version>1.8</java.version> <mysql.version>5.1.38</mysql.version> <mapper.version>2.1.5</mapper.version>

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