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

目录 1.抛出问题 1.1 环境准备 1.2 消息发送者代码 1.3 消费端验证代码 2.探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理 2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑 2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 3.猜想与验证 4.解决方案 --- @(本文目录) 1.抛出问题 一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢? 首先翻阅

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

此文档只关心消费接入,不关心日志接入,只关心消费如何接入,可直接跳转到[sdk消费接入] SLS简介 日志服务: 日志服务(Log Service,简称 LOG)是针对日志类数据的一站式服务,在阿里巴巴集团经历大量大数据场景锤炼而成.您无需开发就能快捷完成日志数据采集.消费.投递以及查询分析等功能,提升运维.运营效率,建立 DT 时代海量日志处理能力 功能 实时采集与消费(LogHub) 投递数仓(LogShipper) 查询与实时分析(Search/Analytics) 接入消费流程 产品主页

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需

Kafka消费形式验证 前面的<Kafka笔记整理(一)>中有提到消费者的消费形式,说明如下: .每个consumer属于一个consumer group,可以指定组id.group.id .消费形式: 组内:组内的消费者消费同一份数据:同时只能有一个consumer消费一个Topic中的1个partition: 一个consumer可以消费多个partitions中的消息.所以,对于一个topic,同一个group中推荐不能有多于 partitions个数的consumer同时消费,否则将意

我们可以把loghub当作一个消息中间件来使用.如果能知道当前的消费进度,自然好了,否则消费情况一无所知,总是有点慌! loghub消费分两种情况,一是普通消费,二是消费组消费: 消费组消费,loghub服务端会记录消费情况,这时可以通过调用服务端API进行偏移信息查询. 普通消费则不同,需要自行维护偏移量,即只有自己知道偏移信息,自己处理延迟.我们主要讨论这种情况. 一. 消费loghub数据的样例如下: // 普通消费 private static void consumeDataFromS

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需

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

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

vivo 互联网服务器团队 - Li Kui 一.简介 1.1 RocketMQ 简介 RocketMQ是由阿里巴巴开源的分布式消息中间件,支持顺序消息.定时消息.自定义过滤器.负载均衡.pull/push消息等功能.RocketMQ主要由 Producer.Broker.Consumer .NameServer四部分组成,其中Producer 负责生产消息,Consumer 负责消费消息,Broker 负责存储消息.NameServer充当名字路由服务,整体架构图如下所示: Producer:

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

首先进入 RocketMQ 工程,进入/RocketMQ/bin   在该目录下有个 mqadmin 脚本 .  查看帮助:   在 mqadmin 下可以查看有哪些命令    a: 查看具体命令的使用 : sh mqadmin      b: sh mqadmin help 命令名称   例如,查看 updateTopic 的使用 sh mqadmin help updateTopic 2. 关闭nameserver和所有的broker:    进入到bin下:     sh mqshutdo

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104470.htm 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个

一.KafKa所涉及到的名词概念: 1.    Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. 2.    Partition:是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. 3.    Offset:消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition. 4.    Consumer:用于从Broker中取出/消费Message. 5.    Producer:用于往Broker中发送/生产

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12882 经典入门教程 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull

1.背景 最近因为工作需要,调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka,打算替换掉线上运行的ActiveMQ,主要是因为明年的预算日流量有十亿,而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪,所以希望找一个适合分布式的消息系统. 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验,欢迎拍砖. 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接

  本帖最后由 desehawk 于 2015-5-3 00:45 编辑问题导读 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull模式,还是Push模式?9.Procuder AP

kafka是一个分布式的消息缓存系统 kafka集群中的服务器都叫做broker kafka有两类客户端,一类叫producer(消息生产者),一类叫做consumer(消息消费者),客户端和broker服务器之间采用tcp协议连接 kafka中不同业务系统的消息可以通过topic进行区分,而且每一个消息topic都会被分区,以分担消息读写的负载 每一个分区都可以有多个副本,以防止数据的丢失 某一个分区中的数据如果需要更新,都必须通过该分区所有副本中的leader来更新 消费者可以分组,比如有两