kafka broker 提交 offset 源码

2024-10-23

Kafka提交offset机制

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

RocketMQ中Broker的启动源码分析（二）

接着上一篇博客 [RocketMQ中Broker的启动源码分析(一)] 在完成准备工作后,调用start方法: public static BrokerController start(BrokerController controller) { try { controller.start(); String tip = "The broker[" + controller.getBrokerConfig().getBrokerName() + ", " + c

RocketMQ中Broker的消息存储源码分析

Broker和前面分析过的NameServer类似,需要在Pipeline责任链上通过NettyServerHandler来处理消息 [RocketMQ中NameServer的启动源码分析] 实际上就通过前面提到的SendMessageProcessor的processRequest方法处理 [RocketMQ中Broker的启动源码分析(一)] SendMessageProcessor的processRequest方法: public RemotingCommand processReques

GitHub超详细图文攻略 - Git客户端下载安装 GitHub提交修改源码工作流程 Git分支标签过滤 Git版本工作流

最近听同事说他都在使用GitHub,GitHub是程序员的社区,在里面可以学到很多书上学不到的东西,所以最近在准备入手这方面的知识去尝试学习,正好碰到这么详细完整的文章,就转载了,希望对自己和大家有帮助. GitHub操作总结 : 总结看不明白就看下面的详细讲解. GitHub操作流程 : 第一次提交 : 方案一 : 本地创建项目根目录, 然后与远程GitHub关联, 之后的操作一样; -- 初始化git仓库 :git init ; -- 提交改变到缓存 :git commit -m '

【代码管理】GitHub超详细图文攻略 - Git客户端下载安装 GitHub提交修改源码工作流程 Git分支标签过滤 Git版本工作流

GitHub操作总结 : 总结看不明白就看下面的详细讲解. . 作者 :万境绝尘转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18812279 . GitHub操作流程 : 第一次提交 : 方案一 : 本地创建项目根目录, 然后与远程GitHub关联, 之后的操作一样; -- 初始化git仓库 :git init ; -- 提交改变到缓存 :git commit -m 'description' ; -- 本地git仓库

MapReduce之提交job源码分析 FileInputFormat源码解析

MapReduce之提交job源码分析 job 提交流程源码详解 //runner 类中提交job waitForCompletion() submit(); // 1 建立连接 connect(); // 1)创建提交 job 的代理 new Cluster(getConfiguration()); // (1)判断是本地 yarn 还是远程 initialize(jobTrackAddr, conf); // 2 提交 job submitter.submitJobInternal(Job.

RocketMQ中Broker的启动源码分析（一）

在RocketMQ中,使用BrokerStartup作为启动类,相较于NameServer的启动,Broker作为RocketMQ的核心可复杂得多 [RocketMQ中NameServer的启动源码分析] 主函数作为其启动的入口: public static void main(String[] args) { start(createBrokerController(args)); } 首先通过createBrokerController方法生成Broker的控制器BrokerControll

Kafka(四） —— KafkaProducer源码阅读

一.doSend()方法 Kafka中的每一条消息都对应一个ProducerRecord对象. public class ProducerRecord<K, V> { private final String topic; private final Integer partition; private final Headers headers; private final K key; private final V value; private final Long timestamp;

使用ajax方法实现form表单的提交(附源码)

写在前面的话在使用form表单的时候,一旦点击提交触发submit事件,一般会使得页面跳转,页面间的跳转等行为的控制权往往在后端,后端会控制页面的跳转及数据传递,但是在某些时候不希望页面跳转,或者说想要将控制权放在前端,通过js来操作页面的跳转或者数据变化. 一般这种异步的操作,我们都会想到ajax方式,因此在实现了功能后就整理了这篇文章,通过ajax方法实现form表单的提交并进行后续的异步操作. 常见的form表单提交方式 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C/

Spark技术内幕: Task向Executor提交的源码解析

在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task.我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的. 这就是本文的主题. 从org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitMissi

kafka producer 概要(看源码前，最好能掌握)

kafakproducer概要(看源码前,最好能理解) 摘要 kafak 被设计用来作为一个统一的平台来处理庞大的数据的实时工具,在设计上有诸多变态的要求它必须具有高吞吐量才能支持大量事件流,例如实时日志聚合. 它需要优雅地处理大量数据积压,以支持从脱机系统定期加载数据. 系统将必须处理低延迟传递,以处理更多传统的消息传递用例. 支持进行分区,分布式,实时处理,强大的容错能力. 下文主要对kafka client 客户端源码进行分析 kafka客户端上图为kafka客户端发送消

MapReduce——客户端提交任务源码分析

计算向数据移动 MR程序并不会在客户端执行任何的计算操作,它是为计算工作做好准备,例如计算出切片信息,直接影响到Map任务的并行度. 在Driver中提交任务时,会写到这样的语句: boolean result = job.waitForCompletion(true); 进入到waitForCompletion中: public boolean waitForCompletion(boolean verbose) throws IOException, InterruptedException

jQuery offset()源码解析

首先是原型上的offset方法,根据arguments判断到底是取值还是设值.如果是设置,就遍历调用静态方法jQuery.offset.setOffset 如果是取值.那么就是从"var docElem,win"这里开始了. jQuery.fn.offset = function( options ) { if ( arguments.length ) {//设置元素坐标 return options === undefined ?//如果传入的参数是undefined,直接返回 th

Java抓取Codeforces——针对某一次提交的源码和数据

需要引入Jsoup依赖: <dependency>  <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.12.1</version> </dependency> Jsoup相关依赖:https://j

Flink命令行提交job (源码分析)

这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程通过flink run 命令提交jar包运行程序以yarn 模式提交任务命令类似于: flink run -m yarn-cluster XXX.jar 先来看一下脚本中的调用类在flink.sh脚本中可以看到提交的命令走到了这样一个外观类上,用于提交job解析用户命令行参数在其main方法中先会解析对应需要的flink参数包括flink-conf-dir等,接着 1处会根据是否有hadoop权限安全控制走对应的doas(),具体

读Kafka Consumer源码

最近一直在关注阿里的一个开源项目:OpenMessaging OpenMessaging, which includes the establishment of industry guidelines and messaging, streaming specifications to provide a common framework for finance, e-commerce, IoT and big-data area. The design principles are the

RocketMQ中Broker的刷盘源码分析

上一篇博客的最后简单提了下CommitLog的刷盘 [RocketMQ中Broker的消息存储源码分析] (这篇博客和上一篇有很大的联系) Broker的CommitLog刷盘会启动一个线程,不停地将缓冲区的内容写入磁盘(CommitLog文件)中,主要分为异步刷盘和同步刷盘异步刷盘又可以分为两种方式:①缓存到mappedByteBuffer -> 写入磁盘(包括同步刷盘)②缓存到writeBuffer -> 缓存到fileChannel -> 写入磁盘 (前面说过的开启内存字节缓冲

【Kafka源码】日志处理

目前来说,kafka的日志中记录的内容比较多,具体的存储内容见这篇博客,写的比较好.可以看到,存储的内容还是比较多的,当存储文件比较大的时候,我们应该如何处理这些日志?下面我们通过kafka启动过程的源码,分析下kafka的日志处理过程. 一.入口方法在kafkaServer.scala中的start方法中,有一个这样的调用: /* start log manager */ logManager = createLogManager(zkUtils.zkClient, brokerState)

RocketMQ中Broker的HA策略源码分析

Broker的HA策略分为两部分①同步元数据②同步消息数据同步元数据在Slave启动时,会启动一个定时任务用来从master同步元数据 if (role == BrokerRole.SLAVE) { if (null != slaveSyncFuture) { slaveSyncFuture.cancel(false); } this.slaveSynchronize.setMasterAddr(null); slaveSyncFuture = this.scheduledExecutorS

Kafka源码分析(一) - 概述

系列文章目录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/367683572 目录系列文章目录一. 实际问题二. 什么是Kafka, 如何解决这些问题的三. 基本原理 1. 基本框架 2. Topic 3. Partition 和 Consumer Group 4. Replica 5. Broker & KafkaController 五. 源码结构 1. 源码地址 2. 目录结构六. 总结一. 实际问题我们在业务开发的过程中,会涉及很多"事件驱动"

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