如果拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了 x+8，那么当前消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+8 开始的。...再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...也就是说，x+2 至 x+4 之间的消息又重新消费了一遍，故而又发生了重复消费的现象。...假设刚刚提交完一次消费位移，然后拉取一批消息进行消费，在下一次自动提交消费位移之前，消费者崩溃了，那么又得从上一次位移提交的地方重新开始消费，这样便发生了重复消费的现象（对于再均衡的情况同样适用）。...无参的 commitSync() 方法只能提交当前批次对应的 position 值。如果需要提交一个中间值，比如业务每消费一条消息就提交一次位移，那么就可以使用这种方式。 ?
如果拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了 x+8，那么当前消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+8 开始的。...再考虑另外一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费 x+5 的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从 x+2 开始的。...也就是说，x+2 至 x+4 之间的消息又重新消费了一遍，故而又发生了重复消费的现象。...假设刚刚提交完一次消费位移，然后拉取一批消息进行消费，在下一次自动提交消费位移之前，消费者崩溃了，那么又得从上一次位移提交的地方重新开始消费，这样便发生了重复消费的现象（对于再均衡的情况同样适用）。...无参的 commitSync() 方法只能提交当前批次对应的 position 值。如果需要提交一个中间值，比如业务每消费一条消息就提交一次位移，那么就可以使用这种方式。
如果此超时时间期满之前poll()没有被再次调用，则消费者被视为失败，并且分组将重新平衡，以便将分区重新分配给别的成员。 ?...每次消息消费后，需要提交偏移量。在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。...所以，问题就在这里，当我们处理消息时间太长时,已经被broker剔除，提交偏移量又会报错。所以拉取偏移量没有提交到broker，分区又rebalance。...下一次重新分配分区时，消费者会从最新的已提交偏移量处开始消费。这里就出现了重复消费的问题。...调用一次轮询方法只是拉取一次消息。
在0.10.1版本，Kafka对心跳机制进行了修改，将发送心跳与拉取消息进行分离，这样使得发送心跳的频率不受拉取的频率影响。....*"); 拉取循环 消费数据的API和处理方式很简单，我们只需要循环不断拉取消息即可。...我们不断调用poll拉取数据，如果停止拉取，那么Kafka会认为此消费者已经死亡并进行重平衡。参数值是一个超时时间，指明线程如果没有数据时等待多长时间，0表示不等待立即返回。...假如一个消费者在重平衡前后都负责某个分区，如果提交位移比之前实际处理的消息位移要小，那么会导致消息重复消费 假如在重平衡前某个消费者拉取分区消息，在进行消息处理前提交了位移，但还没完成处理宕机了，然后Kafka...因此作为开发者，我们需要关注写入到主题使用的是什么序列化格式，并且保证写入的数据能够被消费者反序列化成功。
Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数据 。...Topic 被分成了若干分区，每个分区在同一时间只被一个 consumer 消费。这意味着每个分区被消费的消息在日志中的位置仅仅是一个简单的整数：offset。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 （5）可恢复性： 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。...还要注意，你需要 pause 暂停分区，不会从 poll 接收到新消息，让线程处理完之前返回的消息（如果你的处理能力比拉取消息的慢，那创建新线程将导致你机器内存溢出）。 ?...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。
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。...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。...此外，再均衡可能会导致消息的重复消费现象。...消费者踢出消费组后触发了再均衡，分区被分配给其他消费者，其他消费者如果消费该分区的消息时，由于之前的消费者已经消费了该分区的部分消息，所以这里出现了重复消费的问题。 解决该问题的方式在于拉取后的处理。...poll 到消息后，消息处理完一条就提交一条，如果出现提交失败，则马上跳出循环，Kafka 触发再均衡。这样的话，重新分配到该分区的消费者也不会重复消费之前已经处理过的消息。
消费者在每次调用poll方法时，则是根据偏移量去分区拉取相应的消息。而当一台消费者宕机时，会发生再均衡，将其负责的分区交给其他消费者处理，这时可以根据偏移量去继续从宕机前消费的位置开始。 ?...若未来得及提交，也会造成重复消费，如果还想更进一步减少重复消费，可以在for循环中为commitAsync和commitSync传入分区和偏移量，进行更细粒度的提交，例如每1000条消息我们提交一次：...在使用消费者的代理中，我们可以看到poll方法是其中最为核心的方法，能够拉取到我们需要消费的消息。...如果没有消息则使用Fetcher准备拉取请求然后再通过ConsumerNetworkClient发送请求，最后返回消息。...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
Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数 据 。...Topic 被分成了若干分区 ，每个分区在同一时间只被一 个 consumer 消费。 这意味着每个分区被消费的消息在日志中的位置仅仅是一个 简单的整数：offset。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力， 而不会因为突发的超负 荷的请求而完全崩溃。 5.可恢复性： 系统的一部分组件失效时， 不会影响到整个系统。...发生这种情况时， 你会看到 offset 提交失败（ 调 用 commitSync（） 引发的 CommitFailedException）。...还要注意 ，你需要 pause 暂 停分区， 不会从 poll 接收到新消息， 让线程处理完之前返回的消息（ 如果你的处 理能力比拉取消息的慢， 那创建新线程将导致你机器内存溢出）。
Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数据 。...Topic 被分成了若干分区，每个分区在同一时间只被一个 consumer 消费。这意味着每个分区被消费的消息在日志中的位置仅仅是一个简单的整数：offset。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 （5）可恢复性： 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。...还要注意，你需要 pause 暂停分区，不会从 poll 接收到新消息，让线程处理完之前返回的消息（如果你的处理能力比拉取消息的慢，那创建新线程将导致你机器内存溢出）。...如果消费过了，那你就别处理了，保证别重复处理相同的消息即可。 比如基于数据库的唯一键来保证重复数据不会重复插入多条。因为有唯一键约束了，重复数据插入只会报错，不会导致数据库中出现脏数据。
3.2 资源优化与避免浪费 在Pull模式下，消费者可以根据自己的消费能力来拉取消息，这有助于避免资源的浪费。相比之下，Push模式可能会发送大量重复或无效的消息，导致资源浪费。...此外，Push模式还可能因为网络延迟、消费者故障等原因而发送大量重复或无效的消息，进一步加剧了资源的浪费。 通过采用Pull模式，Kafka能够更有效地利用系统资源。...当消费者因为某种原因（如网络中断、系统崩溃等）无法继续处理消息时，它可以通过保存当前的偏移量，在恢复后从该位置继续拉取消息，从而实现了断点续传的功能。...此外，如果消费者在处理消息时出现了错误或异常，它也可以通过重置偏移量来重新拉取并处理这些消息，确保了数据的完整性和一致性。...当系统负载较高时，消费者可以主动降低拉取速率，以减少对系统的压力。这种自我调节的机制使得Kafka系统在面对突发流量或高峰时段时能够保持平稳运行，避免因为消息堆积而导致的系统崩溃或性能下降。
参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...不过需要非常明确的是，当前消费者需要提交的消费位移并不是 x ，而是 x+1 ，对应上图中的 position ，它表示下一条需要拉取的消息的位置。...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...对于采用 commitSync() 的无参方法而言，它提交消费位移的频率和拉取批次消息、处理批次消息的频率是一样的。...2.2、异步提交 与 commitSync() 方法相反，异步提交的方式在执行的时候消费者线程不会被阻塞，可以在提交消费位移的结果还未返回之前就开始新一次的拉取操作。
(Collections.singletonList(BusiConst.HELLO_TOPIC)); while(true){ //TODO 拉取...Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用此记录来追踪消息在分区里的位置，我们称之为偏移量 。...在使用自动提交时, 每次调用轮询方法都会把上一次调用返回的最大偏移量提交上去 , 它并不知道具体哪些消息已经被处理了 , 所以在再次调用之前最好确保所有当前调用返回的消息都已经处理完毕(enable.auto.comnit...2.5.2 手动提交（同步） 我们通过控制偏移量提交时间来消除丢失消息的可能性，并在发生再均衡时减少重复消息的数量。...尽管如此, 在记录被保存到数据库之后以及偏移量被提交之前 , 应用程序仍然有可能发生崩溃 , 导致重复处理数据, 数据库里就会出现重复记录。
Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数据。...许多消息队列所采用的”插入-获取-删除”范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。...使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。 5.可恢复性： 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。...消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。 6.顺序保证： 在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。...发生这种情况时，你会看到 offset 提交失败（调用commitSync（）引发的 CommitFailedException）。这是一种安全机制，保障只有活动成员能够提交 offset。
参数为 true； 在默认的配置下，消费者每隔 5 秒会将拉取到的每个分区中最大的消息位移进行提交。...自动位移提交的动作是在 poll() 方法的逻辑里完成的，在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交，如果可以，那么就会提交上一次轮询的位移；每过5秒就会提交偏移量，但是在4秒发生了分区在均衡...，偏移量还没来得及提交，他们这四秒的消息就会被重复消费； 当设置 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。...，一定要手动调用commitsync()； 如果发生了在均衡，由于当前commitsync偏移量还未提交，所以消息会被重复消费； commitsync会阻塞直到提交成功； public class CommitSync...finally { consumer.close(); } } } 手动异步提交 注意： commitAsync()不会重试提交偏移量，重试提交可能会导致重复消费
拉取消息并消费。 提交消费位移。 关闭消费者实例。...自动位移提交的动作是在poll()方法的逻辑里完成的， 在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交， 如果可以，那么就会提交上一轮消费的位移。...那重新提交呗。 这种方式是否可行？我们看下面这个列子。...如果一个消费者消费到了 offset=10， 我们就异步提交了 offset=11， 继续拉取消息 offset=11-20， 这个时候 提交的 offset=11 还没有返回成功， 我们提交...{ consumer.close() ; }} 再均衡导致的重复消费： 再均衡发生的时候也可能会导致消费者的offset来不及提交， 这时候我们需要在监听到再均衡发生的时候进行一次
如果poll拉取到消息之后就进行了位移提交，即提交了x+7，那么当前消费x+3的时候遇到了异常，在故障恢复之后， 我们重新拉取到的消息是从x+7开始的。...再考虑另一种情形，位移提交的动作是在消费完所有拉取到的消息之后才执行的，那么当消费x+3的时候遇到了异常，在故障恢复之后，我们重新拉取的消息是从x开始的。...也就是说 x到x+2之间的消息又重新消费了一遍，故而发生了重复消费的现象。 而实际情况可能更加复杂。...但随之而来的是重复消费和消费丢失的问题。假设刚提交完一次消费位移，然后拉取一批消息进行消费，在下一次自动提交消费位移之前，消费者崩溃了，那么又得从上一次位移提交的地方重新开始消费。...commitSync提交位移的频率和拉取批次消息、处理批次消息的频率是一致的，如果想寻求更细粒度、更准确的提交，那么就需要commitSync另一个含参的方法， public void commitSync
答案是会重新再次平衡，例如如果新增一个消费者 c3，则c1,c2,c3都会负责2个分区的消息消费，分区重平衡会在后续文章中重点介绍。...消费者故障检测机制 当通过 subscribe 方法订阅某些主题时，此时该消费者还未真正加入到订阅组，只有当 consumeer#poll 方法被调用后，并且会向 broker 定时发送心跳包，如果 broker...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。
因此，本文将介绍Consumer API的使用，使用API从Kafka中消费消息，让应用成为一个消费者角色。...若消费者处理数据失败时，只要不提交相应的offset，就可以在下一次重新进行消费。 和数据库的事务一样，Kafka消费者提交offset的方式也有两种，分别是自动提交和手动提交。...，因为为了提高应用对消息的处理效率，我们通常会使用多线程来并行消费消息，从而加快消息的处理速度。...，通过Consumer拉取数据后交由多线程去处理是没法控制offset的，如果此时程序出现错误或其他意外情况导致消息没有被正确消费，我们就需要人为控制offset的起始位置重新进行消费。...或当有新加入的Consumer时，将组内其他Consumer的负载压力，重新进均匀分配，而不会说新加入一个Consumer就闲在那。
消费者成员正常的添加和停掉导致Rebalance，这种情况无法避免，但是时在某些情况下，Consumer 实例会被 Coordinator 错误地认为 “已停止” 从而被“踢出”Group，导致Rebalance...拉取偏移量与提交偏移量 kafka的偏移量(offset)是由消费者进行管理的，偏移量有两种，拉取偏移量(position)与提交偏移量(committed)。拉取偏移量代表当前消费者分区消费进度。...每次消息消费后，需要提交偏移量。在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。...所以，问题就在这里，当我们处理消息时间太长时,已经被broker剔除，提交偏移量又会报错。所以拉取偏移量没有提交到broker，分区又rebalance。...下一次重新分配分区时，消费者会从最新的已提交偏移量处开始消费。这里就出现了重复消费的问题。 异常日志提示的方案 其实，说了这么多，Kafka消费者输出的异常日志中也给出了相应的解决方案。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
