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springboot kafka 主动消费
2024-10-11
springboot + @KafkaListener 手动提交及消费能力优化
转载 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82776450 https://blog.csdn.net/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3(对应kafka-clients版本0.11.0.0,请使用于kafka版本对应版本的依赖) <parent> <groupId>org.springframe
Flume简介与使用(三)——Kafka Sink消费数据之Kafka安装
前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks
SpringBoot Kafka 整合集成 示例教程
1.使用IDEA新建工程,创建工程 springboot-kafka-producer 工程pom.xml文件添加如下依赖: <!-- 添加 kafka 依赖 --> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <!-- 添加 gson 依赖
springboot + kafka 入门实例 入门demo
springboot + kafka 入门实例 入门demo 版本说明 springboot版本:2.3.3.RELEASE kakfa服务端版本:kafka_2.12-2.6.0.tgz zookeeper服务端版本:apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz 实例搭建前提条件 1,搭建好zookeeper服务,本实例zookeeper使用单机伪集群模式, 192.168.1.126:2181, 192.168.1.126:2182, 192.168.1.126:218
Kafka重复消费和丢失数据研究
Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }
Kafka 温故(五):Kafka的消费编程模型
Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo
kafka查看消费数据
一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序
kafka多线程消费及处理和手动提交处理方案设计[转]
转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9
kafka 多线程消费
一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费
kafka多线程消费
建立kafka消费类ConsumerRunnable ,实现Runnable接口: import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson.JSONArray; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; impo
springboot kafka集成(实现producer和consumer)
本文介绍如何在springboot项目中集成kafka收发message. 1.先解决依赖 springboot相关的依赖我们就不提了,和kafka相关的只依赖一个spring-kafka集成包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> <version>1.1.1.RELEASE<
【SparkStreaming学习之四】 SparkStreaming+kafka管理消费offset
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;
SpringBoot+kafka+ELK分布式日志收集
一.背景 随着业务复杂度的提升以及微服务的兴起,传统单一项目会被按照业务规则进行垂直拆分,另外为了防止单点故障我们也会将重要的服务模块进行集群部署,通过负载均衡进行服务的调用.那么随着节点的增多,各个服务的日志也会散落在各个服务器上.这对于我们进行日志分析带来了巨大的挑战,总不能一台一台的登录去下载日志吧.那么我们需要一种收集日志的工具将散落在各个服务器节点上的日志收集起来,进行统一的查询及管理统计.那么ELK就可以做到这一点. ELK是ElasticSearch+Logstash+Kibana
关于kafka重新消费数据问题
我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详
kafka无法消费数据
遇到一个问题,使用Python kafka客户端和kafka命令行都无法消费数据,但是在kafka命令行后面添加--partition 0后就可以消费数据. bin/kafka-console-consumer., # 不能消费数据 bin/kafka-console-consumer., --partition # 添加partiton参数后可以消费数据 原因在与offsets.topic.replication.factor的值在配置文件中大于了节点个数(两个节点,却将这个值设置为了3),
kafka生产消费原理笔记
一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他
相同数据源情况下,使用Kafka实时消费数据 vs 离线环境下全部落表后处理数据,结果存在差异
原因分析: 当某个consumer宕机时,消费位点(例如2s提交一次)尚未提交到zookeeper,此时Kafka集群自动rebalance后另一consumer来接替该宕机consumer继续消费,因为先前宕机consumer最近的消费位点尚未提交,导致数据重复消费 突发流量.跨机房(网络请求延时高).网络不稳定,出现丢包现象 业务逻辑有偏差 常见丢包现象如突然掉线.页面卡住.视频卡住.图片加载卡主等,使用Ping测量丢包的最佳方法是向一个IP地址发送大量的Ping命令,然后检查没有应答的那些
搭建kafka高级消费 (high-consumer)php7
说明:有很多同学在服务器上搭建好,kafka,在应用端使用kafka时候出现很多问题,这里提供下我的kafka生产和消费的php函数 环境说明: 1:首先php要有kafka扩展,在命令行中输入 php -m 看是否有rdkafka 没有的话需要安装配置下: --------------- kafka php客户端安装(php-rdkafka) --------------1.安装 librdkafkagit clone https://github.com/edenhill/librdkaf
ActiveMQ 入门使用p2p模型-主动消费
生产者 package clc.active; import com.sun.xml.internal.bind.v2.runtime.unmarshaller.XmlVisitor; import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory; import javax.jms.Connection; import javax.jms.ConnectionFactory; import javax.jms.Destination; import j
Kafka无法消费!?究竟是bug的“沦陷”还是配置的“扭曲”?
在一个月黑风高的夜晚,突然收到现网生产环境Kafka消息积压的告警,梦中惊醒啊,马上起来排查日志. 问题现象 消费请求卡死在查找Coordinator Coordinator为何物?Coordinator用于管理Consumer Group中各个成员,负责消费offset位移管理和Consumer Rebalance.Consumer在消费时必须先确认Consumer Group对应的Coordinator,随后才能join Group,获取对应的topic partition进行消费. 那如何
【实战】SpringBoot + KafKa
1.配置pom包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> 2.配置application.yml kafka部分: kafka: # 指定kafka 代理地址,可以多个 bootstrap-servers: hadoop:9092, slave1:90
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