是的，Flink 仅仅是封装了KafkaConsumer or KafkaProducer，底层仍然是使用了KafkaConsumer or KafkaProducer，所有当同一个消费者组不满足只有y...一个消费者的情况，我应该考虑的是kafka是不是有什么地方理解错了。...对，肯定是什么地方理解错了 我们都应该知道的是，同一个消费者组下只有一个消费者的情况，仅仅适应与subscribe(topic)，这应该是一个送分的题，竟然被忽略掉了，罪过罪过。...我们一起来看一下kafka的源码对group.id的描述，就更豁然开朗了 public static final String GROUP_ID_CONFIG = "group.id"; private...static final String GROUP_ID_DOC = "A unique string tha t identifies the consumer group this consumer
之前讲解了第一个模型，直接队列模型，现在开始讲解工作模型 ? 也就是有多个消费者要消费队列里面的信息，还是没有涉及到交换机。...之前已经讲过，这个模型是rabbitmq默认使用轮询的方式将队列里面的信息发给多个消费者。 那么在springboot项目里面如何使用第二个模型呢？...发送者 这个和第一个模型是一样的，发送者还是往队列里面发送消息。 往work队列里面发送消息 ? 消费者 既然有了发送者，现在开始写消费者 ?...receive2(String message){ System.out.println("message2="+message); } } 两个不同的方法，就相当于是两个消费者
MessageExt msg) { logger.debug("RECEIVE_MSG_BEGIN: " + msg.toString()); logger.debug(String.format("消费消息，消息ID...，只配置了一个通用的name server配置，导致有些消费组 consumer.setInstanceName("testTopic-tag1");正常连接到b-name server，但是使用默认配置连到了...无法正常消费消息 consumer.setInstanceName("testTopic-tag2");也是被错误的连接到了a-name server 在初始化的时候 问题排查思路 RocketMQ中，如果不同消费组消费同一个...然而，确实有可能出现某个消费组偶尔消费不到消息的情况，这可能是由以下原因导致的： 消费分组不正确： 确保你在创建消费者时指定了正确的消费组名称，并且这个消费组已经订阅了要消费的Topic。...为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行排查和处理： 确认消费组的配置和订阅关系是否正确。 检查消费者的消费代码，特别是消息过滤和Tag匹配的部分。
partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset） 分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录，一个主题下面有多个分区，这些分区会存储到不同的服务器上面，或者说，其实就是在不同的主机上建了不同的目录...kafka Consumer Group – 消费者组 我们在消费数据时会在代码里面指定一个group.id,这个id代表的是消费组的名字，而且这个group.id就算不设置，系统也会默认设置： conf.setProperty...所以消费者组就是让多个消费者并行消费信息而存在的，而且它们不会消费到同一个消息 消费者会直接和leader建立联系，所以它们分别消费了三个leader，所以 一个分区不会让消费者组里面的多个消费者去消费...，但是在消费者不饱和的情况下， 一个消费者是可以去消费多个分区的数据的 。...， 同一个消费组内，消费者数目大于分区数目后，消费者会有空余=分区数-消费者数，所以有四台主机无法接收消息，此时需要结合kafuka的性能去增加分区数，最好是分区数=消费者数，此时效率最高。
对于同一个Topic（主题）来说，每个消费者组都可以拿到这个Topic中的全部数据。消费者组内的所有消费者协调在一起来订阅并消费Kafka Topic中的所有分区。...这里，每个分区只能由同一个消费者组内的一个消费者来消费。 这里，为了更好的理解，我们简单的画一张Kafka消费消息的原理图，如下所示。 ?...在这张图中，一个主题可以配置几个分区，生产者发送的消息分发到不同的分区中，消费者接收数据的时候是按照消费者组来接收的，Kafka确保每个分区的消息只能被同一个消费者组中的同一个消费者消费，如果想要重复消费...这个__consumer_offsert有50个分区，通过将消费者组的id哈希值%50的值来确定要保存到那一个分区。这样也是为了考虑到Zookeeper不擅长大量数据读写的原因。...所以，如果要一个消费者组用几个消费者来同时消费Kafka中消息的话，需要多线程来读取，一个线程相当于一个消费者实例。当消费者的数量大于分区的数量时，有些消费者线程会读取不到数据。
同一个 Topic 在不同分区上的的数据是不重复的，partion 的表现形式是一个个文件夹。...Message 消息主体 Consumer 消息消费者 Consumer Group ,可以将多个消费者组成一个消费者组，同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。...同一个消费者组的消费者可以消费同一个 topic 的不同分区的数据。提高 Kafka 的吞吐量。 zookeeper kafka 集群依赖 zookeeper 保存集群信息，保证系统的可用性。...多个消费者可以组成一个消费组，每个消费组有一个组 id, 同一个消费组者的消费者可以消费同一个 topic 下不同分区的数据，但是不会组内多个消费者消费同一个分区的数据。一个分区只能被一个消费者消费。...一个消费者可以消费多个分区。 ? 怎么根据 segment + offset 查找到对应消息呢?
对于同一个Topic（主题）来说，每个消费者组都可以拿到这个Topic中的全部数据。消费者组内的所有消费者协调在一起来订阅并消费Kafka Topic中的所有分区。...这里，每个分区只能由同一个消费者组内的一个消费者来消费。 这里，为了更好的理解，我们简单的画一张Kafka消费消息的原理图，如下所示。...在这张图中，一个主题可以配置几个分区，生产者发送的消息分发到不同的分区中，消费者接收数据的时候是按照消费者组来接收的，Kafka确保每个分区的消息只能被同一个消费者组中的同一个消费者消费。...这个__consumer_offsert有50个分区，通过将消费者组的id哈希值%50的值来确定要保存到那一个分区。这样也是为了考虑到Zookeeper不擅长大量数据读写的原因。...所以，如果要一个消费者组用几个消费者来同时消费Kafka中消息的话，可以使用多线程来读取消息，一个线程相当于一个消费者实例。当消费者的数量大于分区的数量时，有些消费者线程会读取不到数据。
在kafka中，某些Topic的主题拥有数百万甚至数千万的消息量，如果仅仅靠个消费者进程消费，那么消费速度会非常慢，所以我们需要使用使用kafka提供的消费组功能，同一个消费组的多个消费者就能分布到多个物理机器上以加速消费...每个消费者组都会有一个独一无二的消费者组id来标记自己。...每一个消费者group可能有一个或者多个消费者，对于当前消费组来说，topic中每条数据只要被消费组内任何一个消费者消费一次，那么这条数据就可以认定被当前消费组消费成功。...总而言之，kafka的消费组有如下三个特征 每个消费组有一个或者多个消费者 每个消费组拥有一个唯一性的标识id 消费组在消费topic的时候，topic的每个partition只能分配给一个消费者 Kafka...Partition分配 一个kafka主题会有多个分区，分配partition需要保证每个分区都有消费者消费，topic的每个分区只能分配给某个消费组下的一个消费者，这样的话也能保证每个partition
Kafka消费者工作流程 消费者总体工作流程 消费者组原理 Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。...消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。...命令行启动消费者不填写消费者组id会被自动填写随机的消费者组id。...消费者组案例 1、需求：测试同一个主题的分区数据，只能由一个消费者组中的一个消费 2、案例实操 （1）复制一份基础消费者的代码，在 IDEA 中同时启动，即可启动同一个消费者组中的两个消费者。...首先对同一个topic里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。
针对多个Partition，消费者该消费哪个分区的消息？ Kafka存在消费者组 group.id 的概念，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅的 topic 中的消息（消息可能存在于多个分区中）。...那么同一个 group.id 组中的 consumer 该如何去分配它消费哪个分区里的数据。...什么是分区分配策略通过如上实例，我们能够了解到，同一个 group.id 中的消费者，对于一个 topic 中的多个 partition 中的消息消费，存在着一定的分区分配策略。...轮询分区分为如下两种情况：①同一消费组内所有消费者订阅的消息都是相同的 ②同一消费者组内的消费者所订阅的消息不相同 ①如果同一消费组内，所有的消费者订阅的消息都是相同的，那么 RoundRobin...消费者组案例 需求：测试同一个消费者组中的消费者，同一时刻只能有一个消费者消费。
Topic可以类比为数据库中的库 partition可以类比为数据库中的表 一个topic就是一个消息队列，然后它把每个topic又分为很多个partition 一个topic可以有多个消费者组 同一个消费者组内的消费者在消费同一个...每个consumer都有自己的消费者组group 同一个消费者组内的消费者在消费同一个topic时，这个topic中相同的数据只能被消费一次 不同的消费者组消费同一个topic互不影响 低版本0.9之前将...4.Consumer Group 每个消费者都会使用一个消费组名称来进行标识。同一个组中的不同的消费者实例，可以分布在多个进程或多个机器上。 消费者组，由多个consumer组成。...消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个消费者消费； 消费者组之间互不影响。 所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。...如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例（单播）。即每个消费者可以同时读取一个topic的不同分区！
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个消费者消费；消费者组之间互不影响。 所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。...（4）Broker ：一台 kafka 服务器就是一个 broker，又称为kafka的实例，在保证broker ID和端口号不相同的情况下，一台服务器可以运行多个kafka。...由于 Kafka 分区中的消息是有序的，因此在发送消息时，可以根据某个关键字段（如消息的关联ID）选择合适的分区，确保相关消息被写入同一个分区中。...分区顺序保证：对于需要保证顺序的消息，可以将其发送到同一个主题的单个分区，并使用单个消费者对该分区进行消费。这样可以确保在一个分区上的消息顺序被保持。...消费者可以以消费者组（Consumer Group）的形式订阅主题，并且每个分区只能由一个消费者组中的一个消费者进行消费。这种分区和消费者组的机制可以实现数据的并行读取和水平扩展。
分区 0 接收所有用户事件，事件 ID 以以下顺序出现：在 Kafka 中，每个消费者组作为一个独立的实体操作。如果两个消费者属于不同的消费者组，它们都将接收主题上的所有消息。...这是因为 Kafka将每个消费者组视为单独的订阅者。如果两个消费者属于同一个消费者组并订阅了一个有多个分区的主题，Kafka将确保 每个消费者从一组唯一的分区中读取。这是为了允许消息的同时处理。...下面的代码是同一个消费者从同一个主题消费消息的示例：在这种情况下，我们得到的输出显示消费者以相同的顺序消费消息，以下是输出中的顺序事件 ID：2.4 多分区消息顺序对于具有多个分区的主题，消费者和生产者的配置是相同的...唯一的区别是消息去往的主题和分区，生产者向主题 'multi_partition_topic' 发送消息：消费者从同一个主题消费消息：生产者的输出列出了事件 ID 及其相应的分区，如下所示：对于消费者，...然而，这并不能保证这些分区的相对消费顺序。生产者 ID（PID）：启用幂等性时，代理为每个生产者分配一个唯一的生产者 ID（PID）。
一个Topic同时可有多个producer、consumer。 Topic可理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是同一topic。...group) 消费者可使用相同的 group.id 加入一个组 每个Consumer实例属于一个ConsumerGroup 组的最大并行度是组中的消费者数量 ← 没有partition Kafka将topic...在Kafka中实现这种P2P模型的方法就是引入了消费者组（Consumer Group）。所谓的消费者组，指的是多个消费者实例共同组成一个组来消费一组主题。...这组主题中的每个分区都只会被组内的一个消费者实例消费，其他消费者实例不能消费它。为什么要引入消费者组呢？主要是为了提升消费者端的吞吐量。多个消费者实例同时消费，加速整个消费端的吞吐量（TPS）。...多个消费者实例共同组成的一个组，同时消费多个分区以实现高吞吐。 重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。
，就像多个生产者可以向同一个主题写入消息一样，多个消费者也可以从同一个主题读取消息。...这就存在一个概念—消费者组 一个消费者组里的消费者订阅同一个主题，每个消费者接受主题的一部分分区的消息。...这就存在几个例子： 案例1：单消费者 如果一个消费者组只有一个消费者，它将消费这个主题下所有的分区消息： 案例2：多消费者 如果一个消费者组有多个消费者（但不超过分区数量），它将均衡分流所有分区的消息：...案例3：超消费者 如果消费者数量大于分区数量，那么一部分消费者将闲置，不会接受任何消息： 案例4：多消费者组 如果我们存在多个消费者组，订阅了同样的主题，会怎么样呢？...多个消费者组将会分别消费这个消息，即一个消息都会通知每个消费者组。
消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。...如果您需要多个订阅者，那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者。 消费者组中的每个消费者处理记录，并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的消费者均衡的处理记录。 ?...消费者对分区进行负载分担 来自同一消费者组的单个消费者只能访问单个分区。如果消费者组计数超过分区数量，则额外的消费者保持闲置。 Kafka可以使用空闲的消费者进行故障切换。...如果存在比消费者组更多的分区，那么一些消费者将从多个分区读取。 一个有两个服务器拥有4个分区的Kafka集群 ? 请注意，服务器1具有主题分区P2，P3和P4，而服务器2具有分区P0，P1和P5。...如果消费者比分区更多，会发生什么？ 额外的消费者仍然空闲，直到另一个消费者死亡 如果在同一个JVM中的许多线程中运行多个消费者，会发生什么？ 每个线程管理该消费者组的一个分区份额。
在理想情况下，每个分区应该只被一个消费者消费，这样可以避免多个消费者并发消费同一个分区中的消息，从而打乱消息的顺序。...分区与消费者的对应关系 Kafka的消费者组（Consumer Group）允许一组消费者实例共同消费一个或多个主题。然而，对于分区内的消息顺序性来说，重要的是确保每个分区只被一个消费者实例消费。...规划分区数和消费者数 在设计Kafka系统时，需要合理规划分区数和消费者数。如果消费者数过多，可能会导致多个消费者实例同时消费同一个分区，从而破坏消息的顺序性。...3.1 负载均衡 通过将主题的分区分配给消费者组中的不同消费者实例，可以实现负载均衡。Kafka会根据消费者组ID和订阅的主题列表为消费者实例分配分区。...当多个消费者组订阅了同一个主题（Topic）时，每个消费者组都会收到该主题的所有消息。这类似于传统的发布-订阅模型，其中每个订阅者都会收到发布者的所有消息。 2.
kafka 为了保证同一类型的消息顺序性（FIFO），一个partition只能被同一组的一个consumer绑定消费，不同组的consumer可以绑定同一个partition进行重复消费。...但是一个consumer可以绑定多个partition（哈哈不知道这里用绑定是否合适）。...用个例子解释一下：有一个topic T1 有4个partition；有一个消费组 G1，在G1创建一个consumer C1，这时C1就会消费T1的4个partition： ? 有两个消费组时： ?...一个消费组只有一个消费者时很容易理解，那么一个消费组有多个消费怎么分配呢（一个组的消费者个数最好不要比partition个数多，否则多的消费者就是一种浪费），本章重点来了，实现org.apache.kafka.clients.consumer.internals.PartitionAssignor...因为每个主题 拥有奇数个分区,而分配是在主题内独立完成的,第一个消费者最后分配到比第二个消 费者更多的分区。
组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID 特性 Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer...这里的实例可以是一个单独的进程，也可以是同一进程下的线程。在实际场景中，使用进程更为常见一些。...1，重要特征： A：组内可以有多个消费者实例（Consumer Instance）。 B：消费者组的唯一标识被称为Group ID，组内的消费者共享这个公共的ID。...C：消费者组订阅主题，主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D：消费者组机制，同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。...2，重要问题： A：消费组中的实例与分区的关系：消费者组中的实例个数，最好与订阅主题的分区数相同，否则多出的实例只会被闲置。一个分区只能被一个消费者实例订阅。
kafka名词简介： Producer：消息生产者 Consumer：消息消费者 Consumer Group（CG）：消费者组，一个topic可以有多个CG，每个Partition只会把消息发送给GG...中的一个Consumer Broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个broker有多个topic Topic：消息主题，消息分类，可看作队列 Partition：分区，为了实现扩展，一个大的...topic可能分布到多个broker上，一个topic可以分为多个partition，partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset），每个partiton中的消息是有序的。...消费者组分区分配策略 kafka有两种分配策略，一种是RoundRobin，另一种是Range RoundRobin是按照消费者组以轮询的方式去给消费者分配分区的方式，前提条件是消费者组中的消费者需要订阅同一个...Range是kafka默认的分配策略，它是通过当前的topic按照一定范围来分配的，假如有3个分区，消费者组有两个消费者，则消费者A去消费1和2分区，消费者B去消费3分区。 6.
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