rockmq消费者组和队列关系

2026-09-07

深入理解RocketMQ的消费者组、队列、Broker，Topic

1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

从零开始实现lmax-Disruptor队列（二）多消费者、消费者组间消费依赖原理解析

MyDisruptor V2版本介绍在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不

Kafka 生产者、消费者与分区的关系

背景最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制

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

Kafka消费者组再均衡问题

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

JS里的居民们4-数组((堆)队列

编码1(队头在最右) 练习如何使用数组来实现队列,综合考虑使用数组的 push,pop,shift,unshift操作基于代码,实现如按钮中描述的功能: 实现如阅读材料中,队列的相关入队.出队.获取队头.判空的操作队头对应数组中最后一个元素入队和出队操作后,需要在 id 为 queue-cont 的 p 标签中更新显示队列中的内容,队头在最右侧,中间用 -> 连接(练习使用数组的join方法) <!DOCTYPE html> <html> <head> &l

Kafka消费者组静态成员（static consumer member)

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

kafka Poll轮询机制与消费者组的重平衡分区策略剖析

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,

sarama的消费者组分析、使用

以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

生产者消费者模式--阻塞队列--LOCK,Condition--线程池

1.阻塞队列:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3932906.html 2.Condition 生产者消费者实现 :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920385.html 3. Condition 优点 :http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7481142 3.Lock :http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.

linux内核之进程的基本概念(进程，进程组，会话关系）

进程是操作系统的一个核心概念.每个进程都有自己唯一的标识:进程ID,也有自己的生命周期.一个典型的进程的生命周期如图4-1所示. 进程都有父进程,父进程也有父进程,这就形成了一个以init进程为根的家族树.除此以外,进程还有其他层次关系:进程.进程组和会话. 进程组和会话在进程之间形成了两级的层次:进程组是一组相关进程的集合,会话是一组相关进程组的集合. 这样说来,一个进程会有如下ID: ·PID:进程的唯一标识.对于多线程的进程而言,所有线程调用getpid函数会返回相同的值. ·PGID:进

Spring Cloud Eureka 注册中心服务消费者服务提供者之间的关系以及高可用之间的联系

注册中心:提供服务的注册与查询(发现) 服务提供者:服务的提供方,提供服务的一方. 服务消费者:服务的消费方,使用服务的一方. 我们没有注册中心,服务提供者与服务消费者同样可以调用,通过spring中的RestTemplate.使用方法网上搜索一下. 如果通过注册中心,注册与发现服务. 那么相应的服务提供者的地址会被存储在注册中心,如果服务消费者向注册中心请求服务提供者,那么服务消费者会获得到提供者的地址,并且缓存到本地. 这样的话,即使注册中心down掉了,消费者与提供者也是能相互调用的. 注

Kafka管理与监控——查看和重设消费者组位移

kafka 0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便地为已有的consumer group重新设置位移. 前提必须consumer group必须是inactive的,即不能是处于正在工作中的状态(即要停止正在消费它的程序或应用).否则会出现以下报错: 上图是:logstash组件还在消费组(logstash)的数据,所以失败,把logstash进程关掉就好了. 先查看消费进度: bin/kafka-consumer-group

kafka消费者客户端

Kafka消费者 1.1 消费者与消费者组消费者与消费者组之间的关系每一个消费者都隶属于某一个消费者组,一个消费者组可以包含一个或多个消费者,每一条消息只会被消费者组中的某一个消费者所消费.不同消费者组之间消息的消费是互不干扰的. 为什么会有消费者组的概念消费者组出现主要是出于两个目的: (1) 使整体的消费能力具备横向的伸缩性.可以适当增加消费者组中消费者的数量,来提高整体的消费能力.但是每一个分区至多被消费者组的中一个消费者所消费,因此当消费者组中消费者数量超过分区数时,多

Redis Streams 介绍

Stream是Redis 5.0版本引入的一个新的数据类型,它以更抽象的方式模拟日志数据结构,但日志仍然是完整的:就像一个日志文件,通常实现为以只附加模式打开的文件,Redis流主要是一个仅附加数据结构.至少从概念上来讲,因为Redis流是一种在内存表示的抽象数据类型,他们实现了更加强大的操作,以此来克服日志文件本身的限制. Stream是Redis的数据类型中最复杂的,尽管数据类型本身非常简单,它实现了额外的非强制性的特性:提供了一组允许消费者以阻塞的方式等待生产者向Stream中发送的新消息

Spring Cloud Stream教程（四）消费群体

虽然发布订阅模型可以轻松地通过共享主题连接应用程序,但通过创建给定应用程序的多个实例来扩展的能力同样重要.当这样做时,应用程序的不同实例被放置在竞争的消费者关系中,其中只有一个实例预期处理给定消息. Spring Cloud Stream通过消费者组的概念来模拟此行为.(Spring Cloud Stream消费者组与Kafka消费者组相似并受到启发.)每个消费者绑定可以使用spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.group属性来指定组名称.对于下

从零开始实现lmax-Disruptor队列（一）RingBuffer与单生产者、单消费者工作原理解析

1.lmax-Disruptor队列介绍 disruptor是英国著名的金融交易所lmax旗下技术团队开发的一款java实现的高性能内存队列框架其发明disruptor的主要目的是为了改进传统的内存队列实现如jdk的ArrayBlockingQueue.LinkedBlockingQueue等在现代CPU硬件上的一些缺陷 1. 伪共享问题现代的CPU都是多核的,每个核心都拥有独立的高速缓存.高速缓存由固定大小的缓存行组成(通常为32个字节或64个字节). CPU以缓存行作为最小单位读写,且一

从零开始实现lmax-Disruptor队列（三）多线程消费者WorkerPool原理解析

MyDisruptor V3版本介绍在v2版本的MyDisruptor实现多消费者.消费者组间依赖功能后.按照计划,v3版本的MyDisruptor需要支持多线程消费者的功能. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 v2版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(二)多消费者.消费者组间消费依赖原理解析 MyDisrup

从零开始实现lmax-Disruptor队列（六）Disruptor 解决伪共享、消费者优雅停止实现原理解析

MyDisruptor V6版本介绍在v5版本的MyDisruptor实现DSL风格的API后.按照计划,v6版本的MyDisruptor作为最后一个版本,需要对MyDisruptor进行最终的一些细节优化. v6版本一共做了三处优化: 解决伪共享问题支持消费者线程优雅停止生产者序列器中维护消费者序列集合的数据结构由ArrayList优化为数组Array类型(减少ArrayList在get操作时额外的rangeCheck检查) 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才

Java设计模式—生产者消费者模式（阻塞队列实现）

生产者消费者模式是并发.多线程编程中经典的设计模式,生产者和消费者通过分离的执行工作解耦,简化了开发模式,生产者和消费者可以以不同的速度生产和消费数据.这篇文章我们来看看什么是生产者消费者模式,这个问题也是多线程面试题中经常被提及的.如何使用阻塞队列(Blocking Queue)解决生产者消费者模式,以及使用生产者消费者模式的好处. 真实世界中的生产者消费者模式生产者和消费者模式在生活当中随处可见,它描述的是协调与协作的关系.比如一个人正在准备食物(生产者),而另一个人正在吃(消费者),他们

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