转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 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

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,

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

Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check

一.消费者相关概念 1.1 消费组&消费者 消费者: 消费者从订阅的主题消费消息,消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets的主题中 消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper,需要设置offset.storage=zookeeper 推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量.因为Zookeeper不适合⾼并发. 消费组: 多个从同⼀个主题消费的消费者可以加⼊到⼀个消费组中 消费组中的消费者共享group_id.配置方法:configs.put("g

转自:http://orchome.com/203 kafka客户端从kafka集群消费消息(记录).它会透明地处理kafka集群中服务器的故障.它获取集群内数据的分区,也和服务器进行交互,允许消费者组进行负载平衡消费.(见下文). 消费者维持TCP连接到必要的broker来获取消息.故障导致消费者关闭使用,会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节. 偏移量和消费者的位置 kafka为每个分区的每条消息保持偏移量的值,这个偏移量是该分

Kafka文件的存储机制 同一个topic下有多个不同的partition,每个partition为一个目录,partition命名的规则是topic的名称加上一个序号,序号从0开始. 每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等(默认一个文件是500兆,可以手动去设置)的数据文件,每一个数据文件都被称为一个段(segment file),但每个段消息数量不一定相等,这种特性能够使得老的segment可以被快速清除.默认保留7天的数据. 每个partition下都会有这些每500兆一

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

Kafka客户端从集群中消费消息,并透明地处理kafka集群中出现故障服务器,透明地调节适应集群中变化的数据分区.也和服务器交互,平衡均衡消费者. public class KafkaConsumer<K,V> extends Object implements Consumer<K,V> 消费者TCP长连接到broker来拉取消息.故障导致的消费者关闭失败,将会泄露这些连接,消费者不是线程安全的,可以查看更多关于Multi-threaded(多线程)处理的细节. 跨版本兼容性 该

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch

这一篇我们不在是探讨kafka的使用,前面几篇基本讲解了工作中的使用方式,基本api的使用还需要更深入的去钻研,多使用才会有提高.今天主要是探讨一下kafka的消息复制以及消息处理机制. 1. broker的注册 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员的信息.每个broker都有一个唯一标识符,这个标识符可以在配置文件里指定,也可以自动生成.在kafka启动的时候,他通过创建临节点把自己的id注册到zk,kafka组件订阅zk的/broker/ids路径(broker在zk上的注册路径)

​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过

之前我们介绍过了 Kafka 整体架构,Kafka 生产者,Kafka 生产的消息最终流向哪里呢?当然是需要消费了,要不只产生一系列数据没有任何作用啊,如果把 Kafka 比作餐厅的话,那么生产者就是厨师的角色,消费者就是客人,只有厨师的话,那么炒出来的菜没有人吃也没有意义,如果只有客人没有厨师的话,谁会去这个店吃饭呢?!所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话,可以继续让你爽一爽.如果你没看过前面的文章,那就从现在开始让你爽. Kafka 消费者概念 应用程序使用 KafkaConsumer 从

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

应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息.在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念. Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据.我们可以创建一个消费者实例去做这件事情,但如果生产者写入消息的速度比消费者读取的速度快怎么办呢?这样随着时间增长,消息堆积越来越严重.对于这种场景,我们需要增加多个消费者来进行水平扩展. Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消

一.缓存与持久化机制 与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中.对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动 将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中.如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的.因为多次操作,可以共享 使用内存中的一份缓存数据. 对于基于窗口的操作,比如reduceByWindow.reduceByKeyAndWindow,以及基于

Kafka系列2:深入理解Kafka消费者 上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念.设计原理,以及设计核心.本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容: 生产者是如何生产消息 如何创建生产者 发送消息到Kafka 生产者配置 分区 生产者是如何生产消息的 首先来看一下Kafka生产者组件图 (生产者组件图.图片来源:<Kafka权威指南>) 第一步,Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容

Spring Boot 自定义kafka 消费者配置 ContainerFactory最佳实践 本篇博文主要提供一个在 SpringBoot 中自定义 kafka配置的实践,想象这样一个场景:你的系统需要监听多个不同集群的消息,在不同的集群中topic冲突了,所以你需要分别定义kafka消息配置. 此篇文章会在SpringBoot 提供的默认模板上提供扩展,不会因为你自定义了消费者配置,而导致原生SpringBoot的Kakfa模板配置失效. 引入 MAVEN 依赖 版本需要你自己指定 <dep

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

☞☞☞ 我是如何将一个老系统的kafka消费者服务的性能提升近百倍的 ☜☜☜ ○○○○○○○○○○○○○○○ 大家好,又见面了~ kafka作为一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,在业务系统中被广泛的使用. 如果问你,如何提高kafka队列中的消息消费速度呢? 答案很简单,topic多分几个分片,然后使用消费者组(Consumer Group)去消费topic即可. 如果加个条件,对同一个对象的操作请求必须要严格按照顺序进行处理呢? 答案也不难,topic分片之后,生产者定制分发策略,保证同一

from:云栖社区 玛德,今天又被人打脸了,小看人,艹,确实,相对比起来,在某些方面差一点,,,,该好好捋捋了,强化下短板,规划下日程,,,引以为耻,铭记于心. 跟我学Kafka之NIO通信机制   main 2016-03-31 16:54:06 浏览166 评论0 摘要: 很久没有做技术方面的分享了,今天闲来有空写一篇关于Kafka通信方面的文章与大家共同学习. 一.Kafka通信机制的整体结构 这个图采用的就是我们之前提到的SEDA多线程模型,链接如下:http://www.jianshu