订阅主题 （1）订阅主题的全部分区 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties...", "dev3-yangyunhe-topic002"}; // 订阅指定主题的全部分区 consumer.subscribe(Arrays.asList(topics...", 0), new TopicPartition("dev3-yangyunhe-topic002", 1) }; // 订阅"dev3-yangyunhe-topic001"的分区...Kafka 有两个默认的分配策略。 Range：该策略会把主题的若干个连续的分区分配给消费者。假设消费者 C1 和消费者 C2 同时订阅了主题 T1 和主题 T2，并且每个主题有 3 个分区。...一般来说，如果所有消费者都订阅相同的主题（这种情况很常见），RoundRobin 策略会给所有消费者分配相同数量的分区（或最多就差一个分区）。
Kafka 消费者总共有 3 种 API，新版 API、旧版高级 API、旧版低级 API，新版 API 是在 kafka 0.9 版本后增加的，推荐使用新版 API，但由于旧版低级 API 可以对消息进行更加灵活的控制...，所有在实际开发中使用的也较多，本文讨论消费者旧版低级 API 的基本使用。...; import kafka.api.FetchRequestBuilder; import kafka.api.PartitionOffsetRequestInfo; import kafka.common.ErrorMapping...旧版消费者API——低级API * @Author YangYunhe * @Date 2018-06-26 13:16:29 */ public class SimpleConsumerTest...配置获取offset的策略为，获取分区最开始的消费偏移量 long offset = getOffset(consumer, topic, partition, kafka.api.OffsetRequest.EarliestTime
Consumer之自动提交 在上文中介绍了Producer API的使用，现在我们已经知道如何将消息通过API发送到Kafka中了，那么现在的生产者/消费者模型就还差一位扮演消费者的角色了。...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。...0.0.1:9092"); // 指定group.id，Kafka中的消费者需要在消费者组里 props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG...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。...在之前的例子中，我们都是针对Topic去订阅并消费数据，实际上也可以更细粒度一些针对Partition进行订阅，这通常应用在一个Consumer多线程消费的场景下。
Apache Kafka 消费者 API 详解 Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的分布式流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。...在 Kafka 中，消费者负责从 Kafka 集群中读取消息。本文将详细演示 Kafka 消费者 API 的使用，包括配置、消息消费、错误处理和性能优化等内容。 1....消息消费 消费者订阅一个或多个主题，并定期调用 poll 方法从 Kafka 中拉取消息。poll 方法返回一个包含多个消息的 ConsumerRecords 对象。...运行效果 当运行以上代码时，消费者将从 Kafka 集群中的 my-topic 主题中消费消息。每条消息的键和值将被打印到控制台。如果消息消费成功，控制台将打印出消息的偏移量、键和值。 10....总结 本文详细介绍了 Apache Kafka 消费者 API 的使用，包括配置、消息消费、偏移量管理、错误处理和性能优化。
：https://kafka.apache.org/documentation/#consumerconfigs二、订阅主题与分区1、订阅主题消费者可使用 subscribe() 方法订阅一个主题。...kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("test1","test2","...")); 2、订阅分区消费者还可以直接订阅某些主题的特定分区，在KafkaConsumer...补充说明一下 TopicPartition 类，在 Kafka 的客户端中，它用来表示分区，该类的部分内容如下图所示：TopicPartition 类只有两个属性：topic 和 partition ，...比如需要订阅 test 主题分区编号为 0 的分区，示例如下： kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("test", 0))); Kafka...当消费组内的消费者增加或减少时，分区分配关系会自动调整，以实现消费负载均衡及故障自动转移，而通过 assign() 方法订阅分区时，是不具备消费者自动均衡的功能的，其实这一点从 assign() 方法的参数中就可以看出端倪
生产消费者模式，指的是由生产者将数据源源不断推送到消息中心，由不同的消费者从消息中心取出数据做自己的处理，在同一类别下，所有消费者拿到的都是同样的数据；订阅发布模式，本质上也是一种生产消费者模式，不同的是...这边是典型的订阅发布模式。 ? Kafka基本概念 Kafka是一个分布式流数据系统，使用Zookeeper进行集群的管理。...与其他消息系统类似，整个系统由生产者、Broker Server和消费者三部分组成，生产者和消费者由开发人员编写，通过API连接到Broker Server进行数据操作。...生产消费者模式 搞清楚了Kafka的基本概念后，我们来看如何设计生产消费者模式来实现上述的“数据接入”场景。...这种方式适用于事件个数可以明确评估并且数量较少，如果事件种类很多，会导致topic的数量过多，创建过多的topic和partition则会影响到Kafka的性能，因为Kafka的每个Topic、每个分区都会对应一个物理文件
（Pub-Sub）模型和点对点（Point to Point）模型，发布-订阅支持生产者消费者之间的一对多关系，而点对点模型中有且仅有一个消费者。...作为聚类部署到多台服务器上，Kafka处理它所有的发布和订阅消息系统使用了四个API，即生产者API、消费者API、Stream API和Connector API。...消费者：Consumer。从主题订阅新消息的应用程序。 消费者位移：Consumer Offset。表示消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。...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。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。...消费消息： 在 Kafka 中消息通过服务器推送给各个消费者，而 Kafka 的消费者在消费消息时，需要提供一个监听器（Listener）对某个 Topic 实现监听，从而获取消息，这也是 Kafka
Kafka有4个核心的API： Producer API允许应用向一个或多个topic发送信息流。 Consumer API允许应用订阅一个或多个topic并处理产生的信息流。...一个topic是一个消息发布时的分类。Kafka中的topic总是有0个、1个、或多个消费者订阅写入其中的数据。 对于每一个topic，Kafka集群保存着分区日志： ?...作为发布-订阅，Kafka允许你发布消息到所有的消费组。 Kafka模型的优点是每一个topic都有这两个属性，它可以扩展处理和有多个订阅者，不需要选择其中的一种。...写入Kafka的数据写入磁盘并进行复制以实现容错。Kafka允许生产者等待确认，以便写入在完全复制之前不会被认为是完成的，并且即使写入的服务器失败也能保证持续。...流API基于Kafka提供的核心原语构建：它使用生产者API和消费者API输入，使用Kafka进行有状态存储，并在流处理器实例之间使用相同的组机制来实现容错。
Kafka有4个核心的API： Producer API允许应用向一个或多个topic发送信息流。 Consumer API允许应用订阅一个或多个topic并处理产生的信息流。...Kafka中的topic总是有0个、1个、或多个消费者订阅写入其中的数据。...作为发布-订阅，Kafka允许你发布消息到所有的消费组。 Kafka模型的优点是每一个topic都有这两个属性，它可以扩展处理和有多个订阅者，不需要选择其中的一种。...写入Kafka的数据写入磁盘并进行复制以实现容错。Kafka允许生产者等待确认，以便写入在完全复制之前不会被认为是完成的，并且即使写入的服务器失败也能保证持续。...流API基于Kafka提供的核心原语构建：它使用生产者API和消费者API输入，使用Kafka进行有状态存储，并在流处理器实例之间使用相同的组机制来实现容错。
消费者也就从这个topic进行消费 Broker 用来实现数据存储的主服务器 当我们把订单信息发送到队列中的时候，kafka会将这个消息分批次此久化，消息发送给page cache 然后broker一批一批的进行存储...kafka的消息队列 kafka的消息队列分为两种： 点对点模式（生产者的消息只由一个用户来消费） ? 发布订阅模式（一个生产者或者多个生产者对应一个或者多个消费者（消费者群组）） ?...kafka核心API 核心 API Kafka 有四个核心API，它们分别是 Producer API，它允许应用程序向一个或多个 topics 上发送消息记录 Consumer API，允许应用程序订阅一个或多个...Connector API，它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。例如，关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改 ?...容错性： 允许集群中的节点失败，某个节点宕机，Kafka 集群能够正常工作 高并发： 支持数千个客户端同时读写 参考：https://juejin.im/post/5ddf5659518825782d599641
Kafka有四个核心的API: The Producer API ：允许应用程序发布流式的数据到 topic。...The Consumer API ：允许应用程序订阅 topic ，和对流式数据进行处理。...Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。...直到完全备份，Kafka才让生产者认为完成写入，即使写入失败Kafka也会确保继续写入。...简单的数据处理可以直接用生产者和消费者的API。对于复杂的数据变换，Kafka提供了Streams API。 Stream API 允许应用做一些复杂的处理，比如将流数据聚合或者join。
本篇要点 介绍kafka的特性、概念、API及专业术语。 介绍Windows环境下kafka的安装配置，启动测试。 Java客户端连接kafka的案例演示。...四个核心API Producer API：发布消息到一个或多个topic主题上。 Consumer API：订阅一个或多个topic，处理产生的消息。...Connector API：可构建或运行可重用地生产者或消费者，将topic连接到现有地应用程序或数据系统。 基本术语 Topic：kafka将消息分类，每一类的消息都有一个主题topic。...组中的每个消费者都通过subscribe API动态的订阅一个topic列表。kafka将已订阅topic的消息发送到每个消费者组中。并通过平衡分区在消费者分组中所有成员之间来达到平均。...总结 kafka作为一个消息系统，它设计了partition分区，提供了负载均衡能力，保证了消息分区内的顺序。 kafka拥有消费者组的概念，很好地实现发布订阅和队列式的消息模型。
发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息） 消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。...Broker 地址的 Producer 0.9 #增加了基础的安全认证 / 权限，Java 重写了新版本消费者 API 0.10.0.0 #引入了 Kafka Streams 0.11.0.0 #...提供幂等性 Producer API 以及事务（Transaction） API，对 Kafka 消息格式做了重构。...5、容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）。 6、高并发：支持数千个客户端同时读写。...用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索记录、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析
Kafka有四个核心的API: The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。...The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。...Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。 对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示： ?...直到完全备份，Kafka才让生产者认为完成写入，即使写入失败Kafka也会确保继续写入 Kafka使用磁盘结构，具有很好的扩展性—50kb和50TB的数据在server上表现一致。...简单的数据处理可以直接用生产者和消费者的API。对于复杂的数据变换，Kafka提供了Streams API。Stream API 允许应用做一些复杂的处理，比如将流数据聚合或者join。
发布/订阅模式下包括三个角色： 角色主题（Topic）：消息得分类，分组（王者荣耀，QQ飞车） 发布者(Publisher)：生产者 订阅者(Subscriber)：消费者 ?...发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。 发布/订阅模式特点： • 每个消息可以有多个订阅者； • 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。...针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。...2、消费者API 允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流。...3、topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的；也就是说，一个主题可以有零个，一个或者多个消费者订阅写入的数据。
发布者发布的每条消息只在 Topic 中存储一次；存储的过程中，BookKeeper 会将消息复制存储在多个存储节点上；Topic 中的每条消息，可以根据消费者的订阅需求，多次被使用，每个订阅对应一个消费者组...主题（Topic）是消费消息的真实来源。尽管消息仅在主题（Topic）上存储一次，但是用户可以有不同的订阅方式来消费这些消息： 消费者被组合在一起以消费消息，每个消费组是一个订阅。...独占订阅（Stream 流模型） 顾名思义，独占订阅中，在任何时间，一个消费者组（订阅）中有且只有一个消费者来消费 Topic 中的消息。下图是独占订阅的示例。...仅确认消息 M7 和 M12 - 在消费者失败的情况下，除了 M7 和 M12 之外，其他所有消息将被重新传送。...应用程序可以将此统一的 API 用于高性能队列和流式传输，而无需维护两套系统：RabbitMQ 进行队列处理，Kafka 进行流式处理。
消费者可以订阅一个或多个 Topic，然后通过拉取的方式从 Topic 中获取消息。...建立消费者与主题的订阅关系： 在 Kafka 中，建立消费者与主题的订阅关系通常包括以下步骤： 创建消费者： 首先，需要创建一个 Kafka 消费者。...这可以通过编写消费者应用程序并使用 Kafka 消费者 API 进行实现。 配置消费者： 在创建消费者时，需要配置一些基本的属性，例如 Kafka 服务器地址、消费者组ID、反序列化器等。...Kafka 主题建立了订阅关系，可以开始消费消息。...失败处理： 手动提交： 消费者有机会在处理失败时执行一些补救措施，然后再提交偏移量。 自动提交： 处理失败后，可能会造成已经处理过的消息被再次提交。
Kafka 中的 Topics 总是多订阅者模式，一个 topic 可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。...通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个”逻辑订阅者”。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。...Producer API：允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个 Kafka topic。...Consumer API：允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。...通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个”逻辑订阅者”。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。
除此之外你还需要指明你需要想订阅的主题，可以使用如下两个 API : consumer.subscribe(Collection topics) ：指明需要订阅的主题的集合； consumer.subscribe...基于这个原因，Kafka 也提供了手动提交偏移量的 API，使得用户可以更为灵活的提交偏移量。...而按照 Kafka API，手动提交偏移量又可以分为同步提交和异步提交。...基于这个原因，Kafka 还提供了异步提交的 API。 4.2 异步提交 异步提交可以提高程序的吞吐量，因为此时你可以尽管请求数据，而不用等待 Broker 的响应。...在这种情况下，就不需要订阅主题， 取而代之的是消费者为自己分配分区。一个消费者可以订阅主题（井加入消费者群组），或者为自己分配分区，但不能同时做这两件事情。
订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。...Kafka的消费者是消费者组的一部分，当多个消费者订阅相同的主题并属于同一消费者组的时候，同组的每个消费者将从topic的不同分区读取消息。...一旦用户订阅了topic,轮询的循环就会封装处理协调、分区重平衡，心跳和数据获取的所有细节，给开发人员留下一个干净简单的API，只会返回所取得分区中的数据。...默认情况下，kafka有两种分配策略： Range 每个订阅主题向每个消费者分配连续的分区子集，如果消费者C1订阅了两个topic T1 和T2,每个topic有三个分区，那么C1将被分配T1和T2的0...最简单的提交api是commitSync().这个API将poll返回的最新偏移量，并在偏移量提交后返回，如果由于某种原因提交失败，则抛出异常。
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