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

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

生产者每次调用poll()方法时,它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息,如果消费者一致处于运行状态,那么分区消息偏移量就没什么用处,但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组,就会触发再均衡,完成再均衡之后,每个消费可能分配到新的分区,而不是之前处理的那个,为了能够继续之前的工作,消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量,然后从偏移量制定的地方开始工作.消费者会往一个__consumer_offser的主题发送消息,消息里包含每个分区的偏移量. 1.同步提交 import o

自己在使用Spring Kafka 的消费者消费消息的时候的实践总结: 接口 KafkaDataListener 是spring-kafka提供的一个供消费者接受消息的顶层接口,也是一个空接口; public interface KafkaDataListener<T> {} 对于消费端接收消息的时候,spring-kafka的设计思路是,提供一个顶层接口,提供两个子类,一个子类是自动提交offset的,另一个子类是手动提交offset的. 无论是自动提交offset还是手动提交offset,

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.or

导读 集成spring-kafka,生产者生产邮件message,消费者负责发送 引入线程池,多线程发送消息 多邮件服务器配置 定时任务生产消息:计划邮件发送 实现过程 导入依赖 <properties> <java.version>1.8</java.version> <mysql.version>5.1.38</mysql.version> <mapper.version>2.1.5</mapper.version>

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

spring-kafka的官方文档介绍,可以知道自1.1版本之后, @KafkaListener开始支持批量消费,只需要设置batchListener参数为true 把application.yml中的enable-auto-commit设置为false,设置为不自动提交   @Bean public KafkaListenerContainerFactory<?> batchFactory(ConsumerFactory consumerFactory){ ConcurrentKafkaLi

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

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

在Jfinal中有个Tx类为事物声明类 在方法或controller上面加@Before({Tx.class})即可,可是这样并不能满足有的业务场景 下面是今天写的手动提交的事物处理方法,希望对大家有用 public  void test(){        Connection conn=null;        try        {            conn=DbKit.getConfig().getDataSource().getConnection();            

SQLServer 2005-2008-2012使用Oracle时,默认是手动提交.而SQLServer2005中,默认是自动提交,但是SQLServer支持配置. 方法: 用SSMS连接到SQL Server 菜单栏工具 –> 选项 选择查询执行 –> SQL Server –> ANSI 确认选择了SET IMPLICIT_TRANSACTIONS 点击OK按钮

项目集成spring-kafka,在项目启动后需要做些初始化资源的任务,kafka消费会依赖这些所以需要配置kafka手动启动. 类似这样,设置autoStartup为false 然后代码里面调用这个监听实例的start方法,就可以开始监听. messageListenerContainer.start();  

有时候我们需要对SQL Server 2008数据库手动提交的方法进行设置,使用Oracle的朋友会注意到Oracle中的手工提交的,如果修改错了数据还可以Rollback.但在SQL Server 2008中默认修改后直接就提交了,很危险! 要实现SQL Server 2008中手动提交的功能需做如下操作: 在Microsoft SQL Server Management Studio中选择菜单ToolsàOption打开Option窗口. 选择Query ExecutionàSQL Serv

本文目标 基于SpringBoot + Maven 分别使用自动配置与手动配置过滤器方式实现CAS客户端登出及单点登出. 本文基于<CAS学习笔记三:SpringBoot自动/手动配置方式集成CAS单点登录>的代码扩充而来,完整代码见 https://github.com/hellxz/cas-integration-demo CAS服务端配置 单点登出跟随 service 给出的跳转地址重定向功能 在 CAS 服务端默认是关闭的,所以需要先开启它. vim webapps/cas/WEB-I

事务的基本介绍 概念: 如果一个包含多个步骤的业务操作,被事务管理,那么这些操作要么同时成功,要么同时失败 操作: 开启事务:start transaction; 回滚:rollback; 提交:commit create table account( id int primary key auto_increment, name varchar(10), balance double ); insert into account(name,balance) values("张三",1

前提 假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka. 1.SpringBoot 如果对 SpringBoot 不了解的话,建议去看看 DD 大佬 和 纯洁的微笑 的系列博客. 2.Kafka Kafka 的话可以看看我前两天写的博客 : Kafka 安装及快速入门 学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧,有条件的买服务器. 注意:一定要亲自自己安装实践,接下来我们将这两个进行整合. 创建项目 项目整体架构: 使用 IDEA 创建 SpringBoot 项目,这个很简单了,这里不做过多的讲

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<

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

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