由于在k8s使用了grpc，所以这里我们集成istio来实现http2的自动发现以及负载均衡，但是随着节点增加，istio之前同步配置时间边长导致第一次启动时，服务启动拉取配置时istio却还没初始化好相关配置...，而导致第一次启动失败，错误如下 ?...这里有几种方案 让服务启动时先暂停5s，再加载配置信息 加载配置失败一直重试知道成功 修改istio与业务pod启动时间间隔 修改dockerfile 检查istio是否启动，启动成功后再启动业务pod...这里可以看到第一次检测也是失败，知道成功后才开始启动业务POD 当然也可以将相关命令写到deploy的yml中。
if (this.subscriptions.subscribe(new HashSet(topics), listener)) { // 请求更新元数据，以便消费者能够获取新主题的分区信息...元数据中的topic信息 metadata中维护了Kafka集群元数据的一个子集，包括集群的Broker节点、Topic和Partition在节点上分布，及聚焦的第二个问题：Coordinator给Consumer...Kafka必须确保在第一次拉消息前元数据可用，即必须更新一次元数据，否则Consumer不知道应该去哪个Broker拉哪个Partition的消息。 3 拉消息流程 那元数据何时才真正更新呢？...this.metadata.updateVersion() > version; } 内部调用client.poll()方法，实现与Cluster通信，在Coordinator注册Consumer并拉取和更新元数据...fetch.records(), fetch.nextOffsets())); } } while (timer.notExpired()); } pollForFetches() /** * 这是消费者拉取数据的核心内部方法
配置消费者：设置消费者所需的配置，包括 Kafka 集群的地址、消费者组ID、所订阅的主题等。 订阅主题：使用消费者实例订阅一个或多个主题，以开始消费消息。...主动拉取模式 主动拉取（Polling）的概念和原理 主动拉取（Polling）是一种常见的获取数据的方式，其原理是消费者周期性地向消息队列（比如 Kafka）发送请求，以获取新的消息。...订阅主题：使用消费者客户端订阅一个或多个主题，以开始消费消息。 循环轮询：在一个无限循环中，反复执行以下步骤： 发送拉取请求：消费者定期向 Kafka 服务器发送拉取消息的请求。...避免主动拉取模式可能遇到的问题： 拉取超时处理： 在发送拉取请求后，及时处理超时情况，防止因网络延迟或其他原因导致的拉取失败。...预警机制： 监听模式可用于重要数据的实时监控，而主动拉取模式可用于定期拉取大量数据，结合两者可实现全面的数据监控和获取。
一次拉取请求的最大消息数，默认500条 3.max.poll.interval.ms 指定拉取消息线程最长空闲时间，默认300000ms 4.session.timeout.ms 检测消费者是否失效的超时时间...，none抛出异常 11.fetch.min.bytes 消费者客户端一次请求从Kafka拉取消息的最小数据量，如果Kafka返回的数据量小于该值，会一直等待，直到满足这个配置大小，默认1b 12.fetch.max.bytes...消费者客户端一次请求从Kafka拉取消息的最大数据量，默认50MB 13.fetch.max.wait.ms 从Kafka拉取消息时，在不满足fetch.min.bytes条件时，等待的最大时间，...默认500ms 14.metadata.max.age.ms 强制刷新元数据时间，毫秒，默认300000，5分钟 15.max.partition.fetch.bytes 设置从每个分区里返回给消费者的最大数据量...该参数用来指定 Kafka 中的内部主题是否可以向消费者公开，默认值为 true。
1.group.id 消费者所属消费组的唯一标识 2.max.poll.records 一次拉取请求的最大消息数，默认500条 3.max.poll.interval.ms 指定拉取消息线程最长空闲时间...Kafka拉取消息的最小数据量，如果Kafka返回的数据量小于该值，会一直等待，直到满足这个配置大小，默认1b 12.fetch.max.bytes 消费者客户端一次请求从Kafka拉取消息的最大数据量...强制刷新元数据时间，毫秒，默认300000，5分钟 15.max.partition.fetch.bytes 设置从每个分区里返回给消费者的最大数据量，区别于fetch.max.bytes，默认1MB...api超时时间，默认60000ms 32.interceptor.classes 自定义拦截器 33.exclude.internal.topics 内部的主题:一consumer_offsets 和一...该参数用来指定 Kafka 中的内部主题是否可以向消费者公开，默认值为 true。
50MB是个特殊的数字，我们有一个消息索引备份服务，会实时从slave上拉取消息索引，我们设置了每次拉取的上限。10秒则是索引备份服务请求的超时时间。...1.4 java.net.SocketTimeoutException: Read timed out 生产者、消费者应用启动时，通过与MetaServer心跳获取路由信息，MetaServer将客户端元数据存储于...2.1 堆积消息拉取 在介绍这个问题前，先介绍一下QMQ的存储模型，如图13所示。所有主题的消息都顺序写入一个文件，然后为每个消息主题构建索引文件，拉取消息的时候，根据消息主题索引文件从而读取到消息。...但由于所有消息主题共用一个文件，极限情况，拉取10条消息，可能会读取10次消息文件。 ?...后续，我们的工作将从下面几个方面入手：文件编码优化（譬如varint替代定长、timestamp压缩）、page cache使用优化（快手kafka解决方案）、消费者拉取重定向（冷热消息分离，rocketmq
消费组 与 订阅关系 多个消费这可以同属于一个消费组，消费组内的所有消费者共同消费主题下的所有消息。一个消费组可以订阅多个主题。...max.poll.records 每一次 poll 最大拉取的消息条数。 对于消息处理时间不可预测的情况下上述两个参数可能不够用，那将如何是好呢？...通常的建议将消息拉取与消息消费分开，一个线程负责 poll 消息，处理这些消息使用另外的线程，这里就需要手动提交消费进度。...long position(TopicPartition partition) 获取将被拉取的偏移量。...ConsumerMetadata metadata 消费者元数据信息，包含路由信息。
我们继续看上面的代码，第3步，subscribe订阅期望消费的主题，然后进入第4步，轮循调用poll方法从Kafka服务器拉取消息。...给poll方法中传递了一个Duration对象，指定poll方法的超时时长，即当缓存区中没有可消费数据时的阻塞时长，避免轮循过于频繁。...用于标识是否把元数据的获取算在超时时间内，这里传值为true，也就是算入超时时间内。...再看第2、3步，记录poll的开始以及检查是否有订阅主题。然后进入do-while循环，如果没有拉取到消息，将在不超时的情况下一直轮循。...为啥消息会已经有了呢，我们回到poll的第7步，如果拉取到了消息或者有未处理的请求，由于用户还需要处理未处理的消息，这时候可以使用异步的方式发起下一次的拉取消息的请求，将数据提前拉取，减少网络IO的等待时间
boolean includeMetadataInTimeout 拉取消息的超时时间是否包含更新元数据的时间，默认为true，即包含。...代码＠３：如果当前消费者未订阅任何主题或者没有指定队列，则抛出错误，结束本次消息拉取。 代码＠４：使用 do while 结构循环拉取消息，直到超时或拉取到消息。...这里会有一个更新元数据是否占用消息拉取的超时时间，默认为 true。 代码＠７：调用 pollForFetches 向broker拉取消息，该方法将在下文详细介绍。...代码@4：如果已缓存的分区信息中存在某些分区缺少偏移量，如果拉取的超时时间大于失败重试需要阻塞的时间，则更新此次拉取的超时时间为失败重试需要的间隔时间，主要的目的是不希望在 poll 过程中被阻塞【后续会详细介绍...代码@2：是否允许拉取，如果用户主动暂停消费，则忽略本次拉取的消息。备注：Kafka 消费端如果消费太快，可以进行限流。
Kafka使用Scala语言编写的。Zookeeper用于维护Kafka集群的状态和元数据信息，例如主题和分区的分配信息、消费者组和消费者偏移量等。...：消费者群组：通过消费者群组可以实现消息的负载均衡和容错处理并行消费：不同的消费者可以独立地消费不同的分区，实现消费的并行处理批量拉取：Kafka支持批量拉取消息，可以一次性拉取多个消息进行消费。...(Kafka 处理消息进行同步持久化时失败)消费者消费的时候消息丢失（Consumer从Kafka Broker端拉取数据进行消费出现异常）注意：Kafka只对已提交的消息做最大限度地持久化保证不丢失，...retry.backoff.ms = 300 # 消息发送超时或失败后，间隔的重试时间acks = 0：表示Producer请求立即返回，不需要等待Leader的任何确认。...变成了Leader，导致数据丢失。
Kafka)消费方式 1、pull（拉）模式：consumer采用从broker中主动拉取数据。 2、push（推）模式：Kafka没有采用这种方式。...max.poll.records #一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。...(topics); //拉取数据打印 while (true){ //设置1s中消费一批数据 ConsumerRecords...两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败...（两者缺一不可） 2、如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 数据小于生产的数据，也会造成数据积压。
Kafka使用Scala语言编写的。 Zookeeper用于维护Kafka集群的状态和元数据信息，例如主题和分区的分配信息、消费者组和消费者偏移量等。...： 消费者群组：通过消费者群组可以实现消息的负载均衡和容错处理 并行消费：不同的消费者可以独立地消费不同的分区，实现消费的并行处理 批量拉取：Kafka支持批量拉取消息，可以一次性拉取多个消息进行消费。...(Kafka 处理消息进行同步持久化时失败) 消费者消费的时候消息丢失（Consumer从Kafka Broker端拉取数据进行消费出现异常） 注意：Kafka只对已提交的消息做最大限度地持久化保证不丢失...retry.backoff.ms = 300 # 消息发送超时或失败后，间隔的重试时间 acks = 0：表示Producer请求立即返回，不需要等待Leader的任何确认。...变成了Leader，导致数据丢失。
1、 消费者消费处理耗时很长，比如在处理一些复杂的业务逻辑时，可能需要进行多次数据库查询或远程接口调用，这会导致消费速度变慢； 2、 消费某一个异常消息也可能导致消费者阻塞或者失败，例如消息格式错误...消费失败 TDMQ CKafka 版是按分区消息顺序逐条向前推进消费的，如果消费端拿到某条消息后执行消费逻辑失败，例如应用服务器出现了脏数据，导致某条消息处理失败，等待人工干预，那么有以下两种处理方式：...消费端应该尽量避免堵塞消费线程，如果存在等待调用结果的情况，建议设置等待的超时时间，超时后作为消费失败进行处理。...使用公网带宽，带宽较小，拉取大消息时候直接把带宽打满，导致在超时时间内拉取不到消息。 3. 消费者假死，导致不去拉取。...在消费方面，消费的基本流程、负载均衡的实现、应对重均衡的策略、订阅关系的管理、Offset 的管理与拉取策略，以及处理消息重复和消费失败的方法，这些都是我们在消费过程中需要重点关注的内容。
为了帮助生产者做到这一点，所有 Kafka 节点都可以在任何给定时间回答有关哪些服务器处于活动状态以及主题分区的领导者在哪里的元数据请求，以允许生产者适当地引导其请求。...在这方面，Kafka 遵循更传统的设计，被大多数消息传递系统共享，其中数据从生产者推送到broker，并由消费者从broker拉取。...如果调整为低延迟，这将导致一次发送一条消息，但传输最终会被缓冲，这是一种浪费。 基于拉取的设计解决了这个问题，因为消费者总是在其在日志中的当前位置之后（或达到某个可配置的最大大小）拉取所有可用消息。...朴素的基于拉取的系统的不足之处在于，如果broker没有数据，消费者最终可能会在一个紧密的循环中轮询，有效地忙于等待数据到达。...Kafka 对此有不同的处理方式。 我们的主题分为一组完全有序的分区，每个分区在任何给定时间由每个订阅消费者组中的一个消费者消费。
顺序消息缺陷」 发送顺序消息，无法利用集群Fail Over特性，消费顺序消息的并行度依赖于队列数量队列热点问题，个别队列由于哈希不均导致消息过多，消费速度跟不上，产生消息堆积问题遇到消息失败的消息，无法跳过...一个Topic主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。...「3.4 消费模型」 一般来说消息队列的消费模型分为两种：MQPullConsumer 和 MQPushConsumer，基于推送的消息(push)模型和基于拉取(poll)的消息模型。...「其实这两种模型都是客户端主动去拉消息，其中的实现区别如下：」 1）MQPullConsumer 每次拉取消息需要传入拉取消息的offset和每次拉取多少消息量，具体拉取哪里的消息，拉取多少是由客户端控制...PushConsumer我们不需要关心offset和拉取多少数据，直接使用即可。
max.poll.records 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条。 3....kafkaConsumer.subscribe(topics); // 拉取数据打印 while (true) { // 设置 1s 中消费一批数据...两者的相 同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成 功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败...（两者缺一不可） 2）如果是下游的数据处理不及时：提高每批次拉取的数量。批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 数据小于生产的数据，也会造成数据积压。...max.poll.records 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条 笔记来自b站尚硅谷
常见情况：当消费者拉取数据之后长时间无法完成数据处理（不执行下一次的数据拉取动作），kafka服务端就认为这个消费者挂掉了（即kafka服务端认为消费者组内消费者数量变少了）。...当消费者拉取一批数据，在超过max.poll.interval.ms时间后仍然不执行下一次数据拉取poll（因为数据处理超时），kafka服务端就认为这个消费者挂掉了。...一个批次拉取的数据越少，进行数据处理的时间就越短，从而避免因为超时导致的rebalance问题。 ---- 重平衡为什么会产生消息重复消费问题呢?...在消费者组内消费者发生rebalance的时间内，组内所有的消费者将停止拉取数据，与服务端处于暂时失联状态。...错误示例一: 多线程使用一个消费者 创建多个线程用来消费kafka数据 多线程使用同一个KafkaConsumer对象 在单线程中使用这个KafkaConsumer对象，完成数据拉取、处理、提交偏移量
消费组与消费者关系如下图所示： consumer group Kafka Consumer Client 消费消息通常包含以下步骤： 配置客户端，创建消费者 订阅主题 拉去消息并消费 提交消费位移 关闭消费者实例...对于精确到一次的语义，最好手动提交位移 fetch.max.bytes：单次拉取数据的最大字节数量 max.poll.records：单次 poll 调用返回的最大消息数，如果处理逻辑很轻量，可以适当提高该值...如果在超时时间内未得到响应，kafka 要么重发这条消息，要么超过重试次数的情况下直接置为失败。...不安全，单线程消费，多线程处理 讲一下你使用 Kafka Consumer 消费消息时的线程模型，为何如此设计？拉取和处理分离 Kafka Consumer 的常见配置？...broker, 网络和拉取参数，心跳参数 Consumer 什么时候会被踢出集群？奔溃，网络异常，处理时间过长提交位移超时 当有 Consumer 加入或退出时，Kafka 会作何反应？
关于消息消费，消费者组这些概念，基本和kafka 是类似的，比如： 一个消费组内可以包含多个消费者，1个消费组可订阅多个主题。消费组之间有集群模式与广播模式两种。...根据主题拉取订阅的消息，如果为空，延迟 3 秒，再拉取。...根据主从同步延迟，如果从节点数据包含下一次拉取的偏移量，设置下一次拉取任务的 brokerId 如果 commitlog 标记可用并且当前节点为主节点，则更新消息消费进度 【消息拉取长轮询机制...，否则直到挂起超时，超时时间由消息拉取方在消息拉取时封装在请求参数中，PUSH 模式默认 15s。...如果没有消息到达且客户端拉取的偏移量是最新的，会hold住请求。其中hold请求超时时间 超时时间。
处理过程有： 主要是将消费组的元数据信息存入 Kafka 的 __consumer_offset 主题中； 最后 GroupCoordinator 将各自所属的分配方案发送给各个消费者。...，导致提交失败。...查询 Kafka 拉取日志后，发现有几条日志由于逻辑问题，单条数据处理时间超过了一分钟，所以在处理一批消息之后，总时间超过了该参数的设置值 5s，导致消费者被踢出消费组，导致再均衡。...解决方法： 增加 max.poll.interval.ms 值的大小：将该参数调大至合理值，比如默认的 300s； 设置分区拉取阈值：通过用外部循环不断拉取的方式，实现客户端的持续拉取效果。...消费者每次调用 poll 方法会拉取一批数据，可以通过设置 max.poll.records 消费者参数，控制每次拉取消息的数量，从而减少每两次 poll 方法之间的拉取时间。
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