首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和

1.概述 在 Kafka 中,官方对外提供了两种消费 API,一种是高等级消费 API,另一种是低等级的消费 API.在 <高级消费 API>一文中,介绍了其高级消费的 API 实现.今天给大家介绍另一种消费 API. 2.内容 在使用过 Kafka 的高级消费 API 后,我们知道它是一种高度抽象的消费 API,使用起来简单,方便,但是对于某些特殊的需求我们可能要用到第二种更加底层的 API.那么,我们首先需要知道低级消费 API 的作用.它能帮助我们去做那些事情: 一个消息进行多次读取 在

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

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

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"

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

消费模型 kafka模型使用了 发布/订阅.点对点模型. 消息发布 在producer端,通过分片策略,找到对应topic下面的Partition leader,把消息发送到当前Partition 消息订阅 新建一个消费组,消费组消费topic下的消息 点对点模式 一个消费组内只有一个消费者消费Partition的消息 数据分片 一个topic下面可以设置Partition数量,表示把数据分片存储,分担单节点压力,提升kafka集群的扩展性.每个Partition可以设置备份,多个Partiti

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

我司业务Kafka集群是3节点(broker分别为10,20,30),每个Topic 3 Partition,3 Repilication的配置,早上起床突然发现所有Topic的Broker节点都变为2个了,然后监控发现仍然活着的Broker个数还是3个.那这是怎么回事呢? 通过KafkaManager监控发现,每个Topic的Leader为10的Partition的ISR只有10了,20,30都消失了,而其他Partition的ISR中也都缺少了10.直觉告诉我,10这个节点实际已经被整个集群

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

修改kafka的partition分区 bin/kafka-topics.sh --zookeeper datacollect-2:2181 --alter --partitions 3 --topic client-agent-1 修改kafka副本数 官网解释如下: Increasing replication factor Increasing the replication factor of an existing partition is easy. Just specify the

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac