kafka消费者阅读相同的消息 - 腾讯云开发者社区

上篇我写了一个通用的消息队列(redis,kafka,rabbitmq)--生产者篇,这次写一个消费者篇. 1.消费者的通用调用类： /** * 消息队列处理的handle * @author starmark...* @date 2020/5/1 上午10:56 */ public interface IMessageQueueConsumerService { /** * 处理消息队列的消息...* @param message 消息 */ void receiveMessage(String message); /** * 返回监听的topic...* @return 是否支持该消费者类者 */ boolean support(String consumerType); } 只要实现该类的接口就可以实现监听， redis的消费端...pattern) { messageQueueConsumerService.receiveMessage(message.toString()); } } /** * 消息队列服务端的监听

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Kafka消费者之如何进行消息消费

一、消息消费 1、poll() Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。...Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅主题（或分区）上的一组消息。...在 Kafka 2.0.0之前的版本中，timeout 参数类型为 long ；Kafka 2.0.0之后的版本中，timeout 参数的类型为 Duration ，它是 JDK8 中新增的一个与时间相关的模型...2、ConsumerRecord 消费者消费到的每条消息的类型为 ConsumerRecord（注意与 ConsumerRecords 的区别），这个和生产者发送的消息类型 ProducerRecord...在外观上来看，poll() 方法只是拉取了一下数据，但就其内部逻辑而言并不简单，它涉及消息位移、消费者协调器、组协调器、消费者的选举、分区分配的分发、再均衡的逻辑、心跳等内容，在后面的学习中会陆续介绍这些内容

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Kafka消费者之如何提交消息的偏移量

一、概述在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。...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...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。...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。...本文参考《Kafka权威指南》与《深入理解Kafka：核心设计与实践原理》，也推荐大家阅读这两本书。 ----

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【kafka问题】记一次kafka消费者未接收到消息问题

今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了： A的消息是否发送了？如果A的消息发送成功了; B为何没有消费到？...就行了; 这个命令执行之后会一直在监听消息中;这个时候重新发一条消息查看一下是否消费到了刚刚发的消息；如果收到了,说明发送消息这一块是没有问题的; 查询kafka消息是否被消费要知道某条消息是否被消息...,首先得知道是查被哪个消费组在消费; 比如 B的项目配置的kafka的group.id(这个是kafka的消费组属性)是 b-consumer-group ; 那么我们去看看这个消费者组的消费情况 bin...看到没有,从之前的1694变成了1695; 并且两者相同，那么百分之百可以确定,刚刚的消息是被 xxx.xx.xx.139这台消费者消费了; 那么问题就在139这个消费者身上了经过后来排查, 139这台机器是属于另外一套环境...; 但是该项目的kafka链接的zk跟另外一套环境相同; 如果zk练的是同一个,并且消费者组名(group.id)也相同; 那么他们就属于同一个消费组了; 被其他消费者消费了，另外的消费组就不能够消费了

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进击消息中间件系列（六）：Kafka 消费者Consumer

因为broker决定消息发生速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。...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。...#指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。...max.poll.interval.ms #消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。...两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交；不同点是，同步提交阻塞当前线程，一直到提交成功，并且会自动失败重试（由不可控因素导致，也会出现提交失败）；而异步提交则没有失败重试机制，故有可能提交失败

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【Kafka专栏 09】Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？

文章目录 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...3.2 基于时间点的回溯 04 Kafka回溯消费的实践建议 05 总结 Kafka消费者如何实现如何实现消息回溯与重放：谁说“覆水难收”？...2.2 版本升级当Kafka集群进行版本升级时，可能会导致消费者与生产者之间的兼容性问题。回溯机制可以让消费者回到之前的版本，以便与新版本的Kafka集群进行兼容。...基于消息偏移量的回溯消费很简单，只需要重置偏移量，然后消费者会从该偏移量之后开始消费。具体来说，消费者可以通过Kafka的API来设置或获取偏移量。...3.2 基于时间点的回溯基于时间点的回溯消费是Kafka提供的一种更高级的回溯方式。它允许消费者根据时间点来查找和消费消息。

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kafka的消费者组（下）

【偏移量在服务端的存储】 kafka服务端对于消费者偏移量提交请求的处理，最终是将其存储在名为"__consumer_offsets"的topic中（其处理流程本质上是复用了向该topic生成一条消息的流程...：kafka在运行过程中仅在内存中记录了消费者组的相关信息（包括当前成员信息、偏移量信息等）。...2）消费的偏移量大于实际消息的偏移量一种可能出现该情况的场景是：生产者往topic发送消息的同时，消费者也在进行消费，并且最新消息均消费后进行了offset的提交，服务端在对消费者偏移量的记录完成刷盘动作后...earliest 将消费者的偏移量重置为最早（有效）的消息的偏移位置，从头开始消费。这可能会引起消息的重复消费。 latest 将消费者的偏移量重置为最新的消息的偏移位置，从最新的位置开始消费。...【小结】本文主要介绍了kafka消费者组中消费者偏移量的相关内容，并通过一些实际例子对原理分析进行论证，感兴趣的小伙伴们也可以对其中的内容自行测试分析。

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Kafka分区与消费者的关系kafka分区和消费者线程的关系

分区（partition） kafka中的topic可以细分为不同的partition，一个topic可以将消息存放在不同的partition中。...kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区，分别保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。...使用RoundRobin分配策略时会出现两种情况：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 策略的分区分配会是均匀的。...如果同一消费者组内，所订阅的消息是不相同的，那么在执行分区分配的时候，就不是完全的轮询分配，有可能会导致分区分配的不均匀。...因此在使用RoundRobin分配策略时，为了保证得均匀的分区分配结果，需要满足两个条件：同一个消费者组里的每个消费者订阅的主题必须相同；同一个消费者组里面的所有消费者的num.streams必须相等

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kafka的消费者组（上）

【消费者组的基本原理】在kafka中，多个消费者可以组成一个消费者组（consumer group），但是一个消费者只能属于一个消费者组。...这种方式除了强依赖于zk，导致zk压力较大之外，还容易引发其他问题，例如：一个被监听的zk节点发生变化，导致大量的通知消息推送给所有监听者（即消费者），另外就是脑裂引起的不一致问题，引发rebalance...基于以上原因，从0.9版本开始，kafka重新设计了名为group coordinator的协调者负责管理消费者的关系，以及消费者的offset。...5）最后，消费者进入轮询阶段，向服务端发送消息获取（fetch）请求进行消息的消费。...【小结】小结一下，本文主要讲述了kafka中，消费者组的基本概念与原理，在阅读源码过程中，其实发现还有很多内容可以再展开单独分析，例如服务端在处理加入消费者组请求时，采用了延时处理的方式，更准确的说，

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Kafka消费者的使用和原理

关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了，消费组使得消费者的消费能力可横向扩展，这次再介绍一个新的概念“再均衡”，其意思是将分区的所属权进行重新分配，发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候...我们先了解再均衡的概念，至于如何再均衡不在此深究。我们继续看上面的代码，第3步，subscribe订阅期望消费的主题，然后进入第4步，轮循调用poll方法从Kafka服务器拉取消息。...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。 ?...而为了应对消费者宕机情况，偏移量被设计成不存储在消费者的内存中，而是被持久化到一个Kafka的内部主题__consumer_offsets中，在Kafka中，将偏移量存储的操作称作提交。...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。

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Kafka分区与消费者的关系

前言我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，生产者将消息投递到哪个分区...我们知道，Kafka它在设计的时候就是要保证分区下消息的顺序，也就是说消息在一个分区中的顺序是怎样的，那么消费者在消费的时候看到的就是什么样的顺序，那么要做到这一点就首先要保证消息是由消费者主动拉取的（...倘若，两个消费者负责同一个分区，那么就意味着两个消费者同时读取分区的消息，由于消费者自己可以控制读取消息的offset，就有可能C1才读到2，而C1读到1，C1还没处理完，C2已经读到3了，则会造成很多浪费...阅读代码，更有助于理解：如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。...与前面的range策略最大的不同就是它不再局限于某个主题如果所有的消费者实例的订阅都是相同的，那么这样最好了，可用统一分配，均衡分配例如，假设有两个消费者C0和C1，两个主题t0和t1，每个主题有

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【转载】Kafka的消费者分区策略

消费方式 consumer采用pull（拉）的模式从broker中读取数据。 push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。...它的目标是尽可能以最快的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。...pull模式的不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。...协调者选择其中的一个消费者来执行这个消费组的分区分配并将分配结果转发给消费组内所有的消费者。Kafka默认采用RangeAssignor的分配算法。...如果消费组内，消费者订阅的Topic列表是相同的（每个消费者都订阅了相同的Topic），那么分配结果是尽量均衡的（消费者之间分配到的分区数的差值不会超过1）。

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Kafka消费者接收数据异常，contentType标头始终附加到消息正文

场景使用Spring Cloud Stream 1.3.2.RELEASE向Kafka发布String消息。...当使用命令行Kafka使用者或Spring Kafka @KafkaListener使用消息时，contentType标头始终附加到消息正文 kafka生产者，Spring Cloud Stream as...仅适用于不支持消息头的消息中间件，并且需要头部嵌入。在非Spring Cloud Stream应用程序生成数据时很有用。...brokers: kafka:9092 参考 1、在Spring Cloud Stream消息主体中找到嵌入的标头(Embedded headers found in Spring Cloud Stream...遇到的坑导致传递对象，消费者读消息内容为空的解决方案：https://blog.csdn.net/bufegar0/article/details/108416509 6、Spring Cloud中通过

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kafka 消息队列的原理

topic 一个分区推送的消息保证顺序性 - 消费者看到消息的顺序与日志的顺序一致 - 假如有N台消息服务器 , kafka能容忍宕机了N-1台服务器并且不会丢失数据 kafka 是一个消息系统,...存储系统, 流处理系统作为消息系统, kafka的特点与优势消息队列有两种: 队列(queue) 一群消费者消费同一个队列, 每个消息被其中一个消费者消费....优点: 消息可以同时被多个消费者消费缺点:消息处理慢, 一次只能消费一个消息 kafka 的消费者组(consumer group)泛化了这两种消息队列, 一个消费者组就是queue, 订阅是跨消费者组的...注意, 消费者组里的消费者实例不能多于分区作为存储系统, kafka的特点与优势 - 数据会写在硬盘上并且复制到其它机器上备份. kafka允许生产者等收到复制回应才认为是消息推送成功 - 性能高....不管服务器上有数据上50K,还是50T, 写入性能是一样的 kafka 存储系统设计原理作为流处理系统, kafka的特点与优势可以使用生产者与消费者api来处理, 但是更复杂的流可以使用kafka

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kafka中消费者消费消息之每个线程维护一个KafkaConsumer实例

1、首先启动自己的kafka集群哟。 1 启动zk： 2 bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg。...5 启动kafka： 6 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties。 2、生产者生产消息，模拟生产一百条数据。...中消费者消费消息之每个线程维护一个KafkaConsumer实例： ConsumerRunnable，消费线程类，执行真正的消费任务 1 package com.bie.kafka.kafkaThrea...多线程多消费者实例 24 consumerGroup.execute(); 25 } 26 27 } 效果如下所示：生产者生产消息的案例： ?...消费者消费消息的案例： ? 待续......

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Kafka 新版消费者 API（三）：以时间戳查询消息和消费速度控制

以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...如以下需求：从半个小时之前的offset处开始消费消息，代码示例如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.text.DateFormat...Date(timestamp))+ ", offset = " + offset); // 设置读取消息的偏移量...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中以下为一个通用的，spark读取kafka...，例如，这个参数为 3，那么取此刻和3天之前相同时刻范围内的数据 * @param kafkaParams Kafka的配置参数，用于创建生产者和作为参数传给 KafkaUtils.createRDD

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【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组

消费者就是从Kafka集群消费数据的客户端，下图展示了一个消费者从主题中消费数据的模型。上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。...如果Kafka上游生产的数据很快，超过了单个消费者的消费速度，那么就会导致数据堆积。视频讲解如下：为了解决单消费者存在的问题，Kafka提出了消费者组的概念。所谓消费者组就是一组消费者的集合。...在同一个时间点上，主题中分区的消息只能由一个消费者组中的一个消费者进行消费，而同一个分区的消息可以被不同消费者组中的消费者进行消费，如下图所示。...Kafka使用消费者分组的概念来允许多个消费者共同消费和处理同一个主题中的消息。...组中消费者成员是动态维护的，如果一个消费者处理失败了，那么之前分配给它的分区将被重新分配给分组中其他消费者；同样，如果分组中加入了新的消费者，也将触发整个分区的重新分配，每个消费者将尽可能的分配到相同数目的分区以达到新的均衡状态

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kafka发送消息的简单理解

必要的配置servers服务的集群key和value的serializer 线程安全的生产者类KafkaProducer发送的三种模型发后既忘同步异步消息对象实际发送的kafka消息对象ProducerRecord...对象的属性topic主题partion分区haders消息头Key 键Value 值timestamp时间戳消息发送前的操作序列化key,value的序列化分区器分区生产者拦截器onSend发送拦截onAcknowledgement...回调前的逻辑整体结构图图片重要参数Acks 1 主节点写入的消息即可 0 不需等待响应 -1 所有节点响应max.request.size 最大1Mretries重试次数和retry.backoff.ms...消息之间的间隔linger.ms生产者发送消息之前等待多长时间，默认0receive和send buffer.bytes 缓冲区大小request.timeout 请求超时时间

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消息队列 | 拿捏 Kafka 的秘籍

不得不感叹，熟练使用 Kafka，已经是 Java 开发、大数据开发者的必备杀手锏之一。 Kafka 确实牛。作为一个高度可扩展的消息系统，因其可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。...、内容原理剖析，以及消息系统常见疑难问题，都讲得清晰透彻。...这意味着，阅读源码正在从“加分项”向“必选项”转变。两个专栏的作者都是「胡夕」，在 Kafka 领域，他相当有发言权了。...他还主导过多个十亿级/天的消息引擎业务系统的设计与搭建，具有丰富的线上环境定位和诊断调优经验，也曾给多家大型公司提供企业级 Kafka 培训。所以，对于传授知识，经验很是丰富。...而胡夕也在加餐中分享了他阅读源码的方法，而且是直接将源码在 IDE 中展示出来，并且对着实际代码描述阅读代码的方式，实操性很强。另外，每一篇文章结束，都有一个知识卡片的总结，时时回顾，常看常新。

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Kafka 消息的生产消费方式

主要内容： 1. kafka 整体结构 2. 消息的生产方式 3....消息的读取方式整体结构在 kafka 中创建 topic（主题），producer（生产者）向 topic 写入消息，consumer（消费者）从 topic 读取消息 ?...当主题中产生新的消息时，这个消息会被发送到组中的某一个消费者上，如果一个组中有多个消费者，那么就可以起到负载均衡的作用组中的消费者可以是一台机器上的不同进程，也可以是在不同服务器上 ? ?...读取消息时，消费者自己维护读取位置，kafka不负责，消费者自己决定从哪个 offset 开始读取 ?...消息被读取后，不会被删除，所以可以重复读取，kafka会根据配置中的过期时间来统一清理到期的消息数据小结 Kafka 中包含多个主题，每个主题被分成多个部分，每个部分被均匀复制到集群中的不同服务器上

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