生产者创建消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，生产者可能被称为发布者 或 写入者。一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。...这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。这样可以保证包含同一个键的消息会被写到同一个分区上。...如果消息键为 null，并且使用了默认的 DefaultPartitioner 分区器，那么分区器使用粘性分区策略（UniformSticky），会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，等到该分区的...batch 已满或者已完成，Kafka 再随机一个分区进行使用（保证和上一次的分区不同）。...这里的关键之处在于，同一个键总是被映射到同一个分区上，所以在进行映射时，我们会使用主题的所有分区，而不仅仅是可用的分区。这也意味着，如果写入数据的分区是不可用的，那么就会发生错误。
图片来源：《Kafka权威指南》） 第一步，Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容，同时还可以指定键和分区。...如果没有指定分区 ，那么分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区，紧接着，这条记录被添加到一个记录批次里，这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。...如果消息成功写入 Kafka，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分区里的偏移量。如果写入失败，则会返回一个错误。...ProducerRecord对象包含了主题、键和值。键的作用是： 作为消息的附加信息； 用来决定消息被写到主题的哪个分区，拥有相同键的消息将被写到同一个分区。...要注意的是，只有在不改变分区主题分区数量的情况下，键与分区之间的映射才能保持不变。 顺序保证 Kafka可以保证同一个分区里的消息是有序的。
在此之前，Kafka 向分区发送数据时，可能会出现同一条消息被发送了多次，导致消息重复的情况。...位移主题的位移由Kafka内部的Coordinator自行管理消费者提交的位移消息，保存到位移主题分区是随机的吗？不是随机的。...同一个Group中的不同Consumer实例可以订阅不同的Topic吗可以的。虽然在实际使用中可能更多的还是同一个group的多个实例订阅相同的topic。...只需要确保同一个业务的消息发送到同一个分区就可以保证同一个业务的消息是有序的。怎么保证同一个业务的消息必然发送到同一个分区呢？...对于新加入的分区，可以暂停消费一段时间。比如说在前面的例子中，如果我们估算 msg1 会在一分钟内被消费，那么新加入的分区的消费者可以在三分钟后再开始消费。
kafka默认的规则中，每个分区只能被同一个消费组里面的一个消费者消费。...1个消费者接收4个分区的消息： 2个消费者接收4个分区的消息： 4个消费者接收4个分区的消息： 5个消费者接收4个分区的消息： 如果消费者群组的消费者超过主题的分区数量，那么有一部分消费者就会被闲置...两个消费者群组对应一个主题： 当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它就离开群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者来读取。分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为再均衡。...这个过程存在消息可能重复发送到同一个消费者消费的情况，造成重复消费，如果是对消息重复敏感的应用场景，我司自研的消息队列组件会提供一个选项，消息在分区进行主动积压，默认积压30s等待消费者重启完成，达到稳定的消费者数量...这个过程会在每次再均衡时重复发生。 消息消费 kafka消费者有自己消费偏移量，这个偏移量是从kafka中读取的量，和kafka提交的偏移量不一样。
例如 Kafka 最适合处理流数据，在同一主题同一分区内保证消息顺序，而 RabbitMQ 对流中消息的顺序只提供基本的保证。...Kafka 保证发送到同一主题分区的所有消息都按顺序处理。如果你还记得第 1 部分，默认情况下，Kafka 使用循环分区程序将消息放置在分区中。...但是生产者可以在每个消息上设置分区键，以创建逻辑数据流(例如来自同一设备的消息，或属于同一租户的消息)。来自同一数据流的所有消息都会被放置在同一分区中，从而使消费者组按顺序处理它们。...不过在 Kafka 中，我们可以扩展主题内的分区数量，从而使每个分区接收更少的消息，并为额外的分区添加额外的消费者。赢家Kafka 是明显的赢家，因为它允许消息按顺序处理。...订阅的消费者无一例外地接收分区中的所有消息。作为开发人员，你可以使用 Kafka 用于流作业，该作业从主题读取消息，过滤它们，然后将它们推送到消费者订阅的另一个主题。
例如 Kafka 最适合处理流数据，在同一主题同一分区内保证消息顺序，而 RabbitMQ 对流中消息的顺序只提供基本的保证。...Kafka 保证发送到同一主题分区的所有消息都按顺序处理。 如果你还记得第 1 部分内容，默认情况下，Kafka 使用循环分区程序将消息放置在分区中。...但是生产者可以在每个消息上设置分区键，以创建逻辑数据流(例如来自同一设备的消息，或属于同一租户的消息)。 来自同一数据流的所有消息都会被放置在同一分区中，从而使消费者组按顺序处理它们。...不过在 Kafka 中，我们可以扩展主题内的分区数量，从而使每个分区接收更少的消息，并为额外的分区添加额外的消费者。 赢家 Kafka 是明显的赢家，因为它允许消息按顺序处理。...订阅的消费者无一例外地接收分区中的所有消息。 作为开发人员，你可以使用 Kafka 用于流作业，该作业从主题读取消息，过滤它们，然后将它们推送到消费者订阅的另一个主题。
：通过异步处理机制，可以把一个消息放入队列中，但不立即处理它，在需要的时候再进行处理 6、Kafka 中分区的概念 主题是一个逻辑上的概念，还可以细分为多个分区，一个分区只属于单个主题，很多时候也会把分区称为主题分区...同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看做一个可追加的日志文件 ，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。...offset 是消息在分区中的唯一标识，kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过 offset 并不跨越分区，也就是说，kafka保证的是分区有序而不是主题有序。...会分配到同一组内的其他Consumer上，这个过程称为 rebalance（再平衡） 16、Kafka 中消息偏移的作用 生产过程中给分区中的消息提供一个顺序ID号，称之为偏移量，偏移量的主要作用为了唯一地区别分区中的每条消息...或者选择生产阻塞，设置Queue.enQueueTimeout.ms 为 -1，通过这样处理，如果队列已满的情况，生产者将组织而不是删除消息。或者容忍这种异常，进行消息丢弃。
仅从首领复制消息，如果首领崩溃，他们中的同步副本会被提升为新首领。 首领与跟随者之间的消息同步 在有新消息到达时，跟随者会向首领发送获取数据的请求。...kafka具备默认的分区器。如果key没有，就通过Round robin算法将消息发送到各个可用的分区上，如果key存在，就对键进行散列 只有主题分区数不可变的时候，映射才有用 如何分配分区？...如果有机架信息，会尽可能使得副本分配到不同机架上。 分配好副本之后，选择数据存储目录，每个分区会有单独的目录，新的分区总被添加到分区数小的目录里面 假设有新磁盘，那么新分区会在新磁盘上。...自己分配分区后是不会发生再均衡以及手动查找分区，其余一样 消费者与消费分区是如何对应的？ 消费者从属于一个消费群组，一个群组里的消费者订阅同一个主题，每个消费者接受主题一部分分区的消息。...消费者的数量应该小于等于分区的数量，如果消费者的数量超过分区数，那么超过部分会被闲置。不同消费组群互相不影响，如果一个应用要处理多个主题，可以让多个主题公用一个消费者群组
我们从创建一个ProducerRecord 对象开始，ProducerRecord 是 Kafka 中的一个核心类，它代表了一组 Kafka 需要发送的 key/value 键值对，它由记录要发送到的主题名称...如果发送的过程中既没有分区号也没有，则将以循环的方式分配一个分区。选好分区后，生产者就知道向哪个主题和分区发送数据了。...ProducerRecord 还有关联的时间戳，如果用户没有提供时间戳，那么生产者将会在记录中使用当前的时间作为时间戳。Kafka 最终使用的时间戳取决于 topic 主题配置的时间戳类型。...由于消息是存在主题（topic）的分区（partition）中的，所以当 Producer 生产者发送产生一条消息发给 topic 的时候，你如何判断这条消息会存在哪个分区中呢？...如果你还不了解的话我希望你先读完这篇文章 程序员需要了解的硬核知识之压缩算法，然后你就明白压缩是怎么回事了。 Kafka 压缩是什么 Kafka 的消息分为两层：消息集合 和 消息。
总的来说，Kafka由五大模块组成，大家要理解好这些模块的功能作用：消息生产者、消息消费者、Broker、主题Topic、分区Partition。...Partition 每一个主题下的消息都需要提交到Broker的磁盘里，假如我们搭建了三个Broker节点组成的Kafka集群，一般情况下同一个主题下的消息会被分到三个分区进行存储。...说到这，由于顺序发送的消息是存储在不同分区中，我们无法保证消息被按顺序消费，只能保证同一个分区下的消息被顺序消费. 1.2 分区 面试官：那分区有什么作用？...Kafka消息可靠性 2.1 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的消息只有在所有分区副本都同步该消息后，才算是已提交的消息 在分区复制的过程中，首领分区会在发送的数据里加入当前高水位。当前高水位就是复制偏移量，记录了当前已提交消息的最大偏移量。
如果 key 不为 null，那么默认的分区器会对 key 进行哈希（采用MurmurHash2 算法，具备高运算性能及低碰撞率），最终根据得到的哈希值来计算分区号，拥有相同 key 的消息会被写入同一个分区...如果 key 为 null，那么消息将会以轮询的方式发往主题内的各个可用分区。...待该分区的 batch 已满或者已完成，Kafka 再随机选择一个分区（绝对不会是上一个）进行使用。...Code 将数据发送到指定partition的情况下，如：将所有消息发送到分区0中。...(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的 batch 已满或者已完成，Kafka 再随机选择一个分区（绝对不会是上一个）进行使用。
一、生产者发送消息的过程 首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程： Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容...如果没有指定分区 ，那么分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区，紧接着，这条记录被添加到一个记录批次里，这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。...如果消息成功写入 Kafka，就返回一个 RecordMetaData 对象，它包含了主题和分区信息，以及记录在分区里的偏移量。如果写入失败，则会返回一个错误。...这通常出现在你使用默认配置启动 Kafka 的情况下，此时需要对 server.properties 文件中的 listeners 配置进行更改： # hadoop001 为我启动kafka服务的主机名...5. batch.size 当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。
在消息传递系统中，我们通常会分为两种主要的消息传递模式：队列模式和发布/订阅模式。队列模式在队列模式中，队列暂时将生产者与消费者解耦。多个生产者可以向同一个队列发送消息。...在物联网场景中，我们可能希望将每个生产者的身份不断映射到特定分区。确保来自同一逻辑流的所有消息映射到同一分区，以保证它们按顺序传递给消费者。...使用 Kafka 实现消息传递Kafka 的内部实现其实很好地反映了 pub/sub 模式。生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。每个消费者组都可以单独扩展以处理负载。...由于消费者维护其分区偏移量，因此他们可以选择持久订阅（在重新启动时维持其偏移量）或临时订阅（即丢弃偏移量并在每次启动时从每个分区中的最新记录重新启动）。Kafka 其实是不太适合队列模式的消息传递。...最后虽然 RabbitMQ 和 Kafka 有时可以互换，但它们的实现却截然不同。因此，我们不能将它们视为同一类别工具的成员。一个是消息代理，另一个是分布式流平台。
如果消息有效负载大小约为 100 MB，请考虑探索以下替代方案：如果共享存储可用（HDFS、S3、NAS），将大负载放在共享存储上，并使用 Kafka 发送带有负载位置的消息。...通过在写入 Kafka 之前将大消息切分成更小的部分来处理大消息，使用消息密钥确保所有部分都写入同一分区，以便它们被同一个消费者使用，并从其部分重新组装大消息消费时。...如果您有 3 个以上的主机，您可以在需要更多数据丢失保护的主题上适当增加代理设置。 一旦我遵循了之前的所有建议，我的集群就永远不会丢失数据，对吗？ Kafka不保证永远不会发生数据丢失。...我的 Kafka 事件必须按顺序处理。我怎样才能做到这一点？ 在您的主题配置了分区后，Kafka 将每条记录（基于键/值对）发送到基于键的特定分区。...鉴于此，有两种选择： 您的集群可能无法很好地扩展，因为分区负载没有正确平衡（例如，一个代理有四个非常活跃的分区，而另一个没有）。
队列模式 在队列模式中，队列暂时将生产者与消费者解耦。多个生产者可以向同一个队列发送消息。然后当消费者处理消息时，消息会被锁定然后从队列中删除，并且不再可用。...在物联网场景中，我们可能希望将每个生产者的身份不断映射到特定分区。确保来自同一逻辑流的所有消息映射到同一分区，以保证它们按顺序传递给消费者。...Kafka consumers 使用 Kafka 实现消息传递 Kafka 的内部实现其实很好地反映了 pub/sub 模式。 生产者可以向特定主题发送消息，多个消费者组可以消费同一条消息。...由于消费者维护其分区偏移量，因此他们可以选择持久订阅（在重新启动时维持其偏移量）或临时订阅（即丢弃偏移量并在每次启动时从每个分区中的最新记录重新启动）。 Kafka 其实是不太适合队列模式的消息传递。...最后 虽然 RabbitMQ 和 Kafka 有时可以互换，但它们的实现却截然不同。因此，我们不能将它们视为同一类别工具的成员。一个是消息代理，另一个是分布式流平台。
至于要如何实现，那也简单，只要让生产者发送的时候指定key就行。欸刚刚不是说默认的是轮询策略吗？其实啊，kafka默认是实现了两个策略，没指定key的时候就是轮询策略，有的话那激素按键保存策略了。...上面有说到一个场景，那就是要顺序发送消息到kafka。前面提到的方案是让所有数据存储到一个分区中，但其实更好的做法，就是使用这种按键保存策略。...kafka提供了两种让我们自己选择分区的方法，第一种是在发送producer的时候，在ProducerRecord中直接指定，但需要知道具体发送的分区index，所以并不推荐。...比如你现在写入一条数据到kafka主题a，消费者b从主题a消费数据，却发现消费不到，因为消费者b去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。...这时候如果设置unclean.leader.election.enable参数为true，那么kafka会在非同步，也就是不在ISR副本集合中的副本中，选取出副本成为leader，但这样意味这消息会丢失
Kafka 将确保给定分区中的任何消息将始终由组中的同一消费者实例读取。 在微服务中使用 Kafka Kafka 非常强大。所以它可用于多种环境中，涵盖众多用例。...我们不能一直重试那条消息吗？ 默认情况下，如果消费者没有成功消费一条消息（也就是说消费者无法提交当前偏移量），它将重试同一条消息。...在有界上下文中处理一条命令后，我们会将一个对应的事件发布到一个 Kafka 主题。重要的是，我们会将聚合的 ID 指定为分区键。 为什么这很重要？它确保的是对任何给定聚合的更改都会发布到同一分区。...因此，在实现重试主题解决方案之前，我们应 100％确定： 我们的业务中永远不会有消费者来更新现有数据，或者 我们拥有严格的控制措施，以确保我们的重试主题解决方案不会在此类消费者中实现 我们如何改善这种模式...如有疑问，我们可能应该假设错误是不可恢复的——为此要冒的风险是将其他好的消息发送给隐藏主题，从而延迟它们的处理……但这也能避免我们无意间陷入泥潭，无休止地尝试处理不可恢复错误。
分区：主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现 kafka 的伸缩性，单一主题中的分区有序，但是无法保证主题中所有的分区有序...我们从创建一个ProducerRecord 对象开始，ProducerRecord 是 Kafka 中的一个核心类，它代表了一组 Kafka 需要发送的 key/value 键值对，它由记录要发送到的主题名称...如果发送的过程中既没有分区号也没有，则将以循环的方式分配一个分区。选好分区后，生产者就知道向哪个主题和分区发送数据了。...batch.size 当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量） 消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的
Topic（主题）：在Kafka中消息以主题为单位进行归类，每个主题都有一个Topic Name，生产者根据Topic Name将消息发送到特定的Topic，消费者则同样根据Topic Name从对应的...主题和分区都是逻辑上的概念，举个例子，消息1和消息2都发送到主题1，它们可能进入同一个分区也可能进入不同的分区（所以同一个主题下的不同分区包含的消息是不同的），之后便会发送到分区对应的Broker节点上...Offset（偏移量）：分区可以看作是一个只进不出的队列（Kafka只保证一个分区内的消息是有序的），消息会往这个队列的尾部追加，每个消息进入分区后都会有一个偏移量，标识该消息在该分区中的位置，消费者要消费该消息就是通过偏移量来识别...第三种是设为All（或者-1），意思是生产者把消息发送出去之后，不仅Leader要接收到，ISR列表中的Follower也要同步到，生产者才会任务消息发送成功。...进一步思考，Acks=All就不会出现丢失消息的情况吗？答案是否。当ISR列表只剩Leader的情况下，Acks=All相当于Acks=1，这种情况下如果节点宕机了，还能保证数据不丢失吗？
分区：主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现 kafka 的伸缩性，单一主题中的分区有序，但是无法保证主题中所有的分区有序...需要发送的 key/value 键值对，它由记录要发送到的主题名称（Topic Name），可选的分区号（Partition Number）以及可选的键值对构成。...如果发送的过程中既没有分区号也没有，则将以循环的方式分配一个分区。选好分区后，生产者就知道向哪个主题和分区发送数据了。...batch.size 当有多个消息需要被发送到同一个分区时，生产者会把它们放在同一个批次里。该参数指定了一个批次可以使用的内存大小，按照字节数计算。当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量） 消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的
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