可以在消费者或生产者中使用kafka broker ip吗？

可以在消费者或生产者中使用Kafka broker IP。Kafka是一个分布式流处理平台，它使用基于发布-订阅的消息队列模型。Kafka集群由多个broker组成，每个broker都有一个唯一的IP地址。消费者和生产者可以使用Kafka broker的IP地址来连接和通信。

消费者使用Kafka broker IP来订阅特定的主题(topic)，以接收来自生产者发送的消息。消费者可以通过指定Kafka broker的IP地址和端口号来建立与Kafka集群的连接，并从指定的主题中消费消息。

生产者使用Kafka broker IP来发送消息到指定的主题。生产者可以通过指定Kafka broker的IP地址和端口号来建立与Kafka集群的连接，并将消息发送到指定的主题中。

Kafka的优势在于其高吞吐量、可扩展性和容错性。它适用于大规模数据流处理、日志收集、事件驱动架构等场景。

腾讯云提供了一系列与Kafka相关的产品和服务，包括消息队列 CKafka、流数据分析平台 DataWorks、云原生消息队列 TDMQ 等。您可以通过访问腾讯云官网了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

CKafka产品介绍：CKafka
DataWorks产品介绍：DataWorks
TDMQ产品介绍：TDMQ

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3）消费者：用于消费消息的客户端 4）消费者组：kafka的消费者角色，还有消费者组的概念，也就是说每个消费者组中可以包含多个consumer。...：主要存储每个消费者消费的Topic的offset的值因此在部署的过程中，Broker就需要配置Zookeeper的地址信息，并作为客户端与Zookeeper保持心跳需要注意的是，Kafka在0.9...分区将会平均分布在broker上，存在leader与follower两种角色，而生产者和消费者都是直接面向leader分区进行发送消息和获取消息，follower则会去leader中拉取消息，进行消息的备份...生产者或消费者能够通过NameServer查找各Topic相应的Broker IP列表分别进行发送消息和消费消息。...权衡性能和可靠性两方面，建议使用异步刷盘，同步复制的形式进行配置，这样即使有一台机器出故障，仍然可以保证数据不丢而Kafka则只支持异步复制，异步刷盘的机制，虽然在性能上会远远大于RocketMq配置同步复制

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：二、剖析kafka的底层架构原理首先我们从最基础的消息队列看起：很好理解，消息队列在这里就是一个中间层，用来协调生产者A与消费者B之间的服务通信，但是这样一个中间件只有一个生产者与消费者未免有点浪费...，于是我们想到可以让多个生产者与多个消费者同时使用一个消息队列：虽然这样增加了消息队列的可用性，但是多个生产者与消费者会同时争抢这个消息队列，导致陷入等待，那么我们可以根据不同消息的类型，将不同类型的消息分到不同的队列中...三、kafka使用ZooKeeper 我们看到，由于kafka会将一个消息队列分散为多个partition部署到多台机器上，这时如果有消费者来了想要取消息，必须获得对应partition分区所在的主机ip...总不能把ip地址写死在程序里吧，这时就需要注册中心来完成类似的功能。注册中心的功能：服务注册：在分布式系统中，各个服务实例在启动时会向注册中心注册自己，包括服务的地址、端口、版本号等信息。...broker，来保证kafka集群的服务状态看到这里想必我们会思考，ZooKeeper作为kafka集群的注册中心不是挺好的吗，那为什么又要对它进行弃用呢，原因就在于ZooKeeper作为注册中心实在太重了

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只需要将你的客户端应用放到Kafka集群中，剩下的事件就都可以交给Kafka来处理，比如：负载在brokers之间的自动分布，brokers自动借助零拷贝传输技术发送数据到消费者，当有消费者加入或离开时...你希望针对高吞吐量，即数据生产或消费的速度，来作出优化吗？有些使用场景每秒钟可以写入上百万条消息。基于Kafka本身的设计，写入大量的数据对它来说不是难事。...它比写入大量数据到传统数据库或key-value存储要愉，并且它可以使用先进的硬件来完成这些操作。你希望针对低延迟，即消息在端到端到达上的时间间隔，来作出优化吗？...你希望对可靠的持久性，即保证消息被提交后将不会丢失，来作出优化吗？可靠持久性的一个使用场景是使用kafka作为事件存储的事件驱动的微服务管道。...在单个server上运行单个生产者。Kafka集群有足够大的容量，因此它没有瓶颈。可以使用有效的JMX metrics来统计Kafka生产者的最终吞吐量。

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Kafka集群选择合适的Topics/Partitions数量 23、Kafka 分区数可以增加或减少吗？...生产者和消费者使用时可以指定topic中的具体partition。副本：在kafka中，每个主题可以有多个分区，每个分区又可以有多个副本。...四层负载均衡：根据生产者的IP地址和端口来为其圈定一个相关联的Broker。通常，一个生产者只会对应单个Broker，然后该生产者产生的消息都发送到该Broker。...Preferred leader选举：因为在Kafka集群长时间运行中，broker的宕机或崩溃是不可避免的，leader就会发生转移，即使broker重新回来，也不会是leader了。...23、Kafka 分区数可以增加或减少吗,为什么 kafka支持分区数增加例如我们可以使用 bin/kafka-topics.sh -alter --topic --topic topic-name

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Kafka高水位面试官：知道Kafka高水位吗？我们都知道Kafka消息保存在首领分区和分区副本中，Kafka要保证即使从分区副本读取消息也只会读取已提交的消息。...Kafka消息可靠性2.1 消息存储可靠性面试官：你说说Kafka是怎么保证消息可靠性的？大家在回答面试官问题前可以思考下，可靠性的含义是什么？在业务系统中，消息的不丢失是最重要的，数据即是金钱。...2.2 生产者消费者可靠性面试官：还有呢？上面所说的其实是基于Broker层面带给Kafka的可靠性保障，我们还需要在生产者、消费者层面下功夫，来使整个系统减少丢失数据的风险。一、在生产者方面。...二、在消费者方面大家如果能回答上文第一个面试官问题：知道Kafka高水位吗，就知道Kafka高水位保证了消费者只会读取到已提交的数据，即被写入所有分区副本的数据。...可以横向扩展Broker集群，来提高Broker的消息处理能力。二、消费者的话。可以增加消费者服务数量来提高消息消费能力。在提交偏移量时，可以把同步提交改为异步提交。

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生产者和消费者实际上操作的是分区一台Kafka服务器叫做Broker，Kafka集群就是多台Kafka服务器： ?...Kafka集群一个topic会分为多个partition，实际上partition会分布在不同的broker中，举个例子： ? 一个生产者丢数据给topic 由此得知：Kafka是天然分布式的。...既然数据是保存在partition中的，那么消费者实际上也是从partition中取数据。 ? 从各个主分区取数据 生产者可以有多个，消费者也可以有多个。...Kafka 读数据巧妙有的同学可能会产生疑问：消费者是怎么知道自己消费到哪里的呀？Kafka不是支持回溯吗？那是怎么做的呀？...Zookeeper虽然在新版的Kafka中没有用作于保存客户端的offset，但是Zookeeper是Kafka一个重要的依赖。探测broker和consumer的添加或移除。

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的网络设计 zookeeper在kafka集群中的作用 ---- 原理至关重要，面试的时候不可能问你命令的，都是问原理，懂了原理线上如果使用kafka出了问题才可能快速定位，而不是一脸蒙圈。...zookeeper在kafka集群中的作用 1、Broker注册 Broker是分布式部署并且相互独立，但是需要有一个注册系统能够将整个集群中的Broker管理起来，此时就使用到了Zookeeper。...Kafka使用了全局唯一的数字ID来指代每个Broker服务器，创建完节点后，每个Broker就会将自己的IP地址和端口信息记录到该节点中去。...(2) 使用Zookeeper进行负载均衡，由于每个Broker启动时，都会完成Broker注册过程，生产者会通过该节点的变化来动态地感知到Broker服务器列表的变更，这样就可以实现动态的负载均衡机制...7、消费者负载均衡与生产者类似，Kafka中的消费者同样需要进行负载均衡来实现多个消费者合理地从对应的Broker服务器上接收消息。

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面试官思考中… 面试官：你说说Kafka是怎么保证消息可靠性的嗯嗯好的。在Broker方面，主要使用了分区多副本架构，来保证消息不丢失。...面试官思考中… 面试官：还有吗，比如生产者消费者呢噢噢还有的，还有在生产者、消费者方面的可靠性。一、在生产者方面提供了ack = all这种发送确认机制。...也就是只有在消息成功写入所有副本后，才算该消息已提交，保证了消息的多备份。 ack = all失败的话，生产者可以继续重试发送消息。...面试官思考中… 面试官：那要是Kafka消费堆积了怎么办这样的话，要从Broker和消费者两方面来看。...比如3个Broker2个分区，可以改为3个Broker3个分区也可以横向扩展Broker集群二、消费者的话可以增加消费者服务数量提交偏移量时，可以把同步提交改为异步提交，来减少同步等待Broker

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它们在Kafka与Pulsar中都存在，并且含义相同。消息Message：Kafka与Pulsar中的数据实体。 生产者Producer：发布消息的应用。 消费者Consumer：订阅消息的应用。...这个概念比较重要，结合上面的例子进行说明，在Kafka中，权益服务所有的消费者都可以加入一个权益消费组rightsGroup，而权限服务所有的消费者都可以加入一个权限消费组guthorityGroup。...在Kafka中，每个消息都存在一个偏移量offset，如果将一个Kafka主题理解为一个简单的消息数组，那么可以将消息偏移量理解为该消息在该数组中的索引。...同样使用前面“用户服务”的例子进行说明，在Pulsar中，权益服务所有的消费者都可以绑定一个权益订阅组rightsSubscription，而权限服务所有的消费者都可以绑定一个权限订阅组guthoritySubscription...本书通过大量实践示例介绍了Kafka与Pulsar的使用方式，包括管理脚本与客户端（生产者、消费者）的使用方式、关键的配置项、ACK提交方式等基础应用，以及安全机制、跨地域复制机制、连接器/流计算引擎、

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