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解决方法：Failed to acquire lock on file .lock in /var/log/kafka-logs.--问题原因是有其他的进程在使用kafka，ps -ef|grep kafka，杀掉使用该目录的进程即可；
原因分析：producer向不存在的topic发送消息，用户可以检查topic是否存在 或者设置auto.create.topics.enable参数
用java客户端消费topic的数据的时候,会报错The fetch session encountered inconsistent topic ID usage Caused by: org.apache.kafka.common.KafkaException: Unexpected error in join group response: The fetch session encountered inconsistent topic ID usage
kafka0.9版本以后用java重新编写了producer，废除了原来scala编写的版本。
今天在使用代码编写kafka 生产者发送消息的时候，因为我的手误出现的搞笑的事情。
kafka版本是0.10.2.1 本地java客户端版本是0.8.1.1 主要两个错误 第一个是连接拒绝 kafka Connection refused: no further information 然后发现第二个错误 Selector.poll(Selector.java:276) - Error in I/O with localhost/127.0.0.1 怀疑是ip绑定有问题，编辑server.properties，指定ip地址 advertised.host.name=ip地址 重启后，运行
可以看到提供的内容，对应进行maven pom文件去掉flink-connector-kafka就可以了，引用flink-sql-connector就可以解决这个问题。
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现，这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些，幂等性实现是事务性实现的基础，幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-Once 语义的实现，正是因为 Idempotent Producer 不提供跨多个 Partition 和跨会话场景下的保证，因此，我们是需要一种更强的事务保证，能够原子处理多个 Partition 的写入操作，数据要么全部写入成功，要么全部失败，不期望出现中间状态。这就是 Kafka Transactions 希望解决的问题，简单来说就是能够实现 atomic writes across partitions，本文以 Apache Kafka 2.0.0 代码实现为例，深入分析一下 Kafka 是如何实现这一机制的。
这篇文章主要讲述 Kafka 事务性相关原理，从 Kafka EOS 语义、幂等性、事务性等几个方面阐述。
org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer
在前面已经完成win环境下zk（3.4.12版本）的运行，并对kafka源码编译， 参考：本地kafka源码的编译和调试，在idea的run-->debug-->中新增configuration来创建topic：yzg（3分区1备份），本地启动运行效果：
一，demo及相关类 1，基本介绍 KafkaProducer是线程安全的，多线程间共享一个实例比共享多个实例更加高效。首先搞一个demo Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linge
ProducerBatch#completeFutureAndFireCallbacks
在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。特别是在消息队列领域，Apache Kafka 作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。本文将深入探讨 Kafka 的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。
上篇文章说了，kafka新版旧版的区别，producer全部异步发消息，并且提供回调机制callback，判断是否成功，通过分批次发送batching保证吞吐量，分区策略更加合理，旧版本默认是在一段时间内把消息发到固定区域，新版本采用轮询，消息更加均匀。Consumer新版为单线程执行，单个consumer线程管理多个socker，在10版本后，加入了心跳线程，这最多也就算了是双线程。偏移量 在新版本交给kafka处理，舍弃了zookeeper，这样可以依赖kafka备份机制天然实现高可用原理。
本文将学习Kafka生产者的使用和原理，文中使用的kafka-clients版本号为2.6.0。下面进入正文，先通过一个示例看下如何使用生产者API发送消息。
#kafka 生产者配置 #kafka 集群 kafka.bootstrap.servers=ip：端口 #发送端确认模式 kafka.acks=all #发送失败重试次数 kafka.retries =10 #批处理条数 kafka.batch.size=16384 #延迟统一收集，产生聚合，然后批量发送 kafka.linger.ms=100 #批处理缓冲区 kafka.buffer.memory=33554432 #key 序列化 kafka.key.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #value序列化 kafka.value.serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer #消费端 集群 kafka.bootstrap.servers=IP：端口 #一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同 kafka.client.id=MesSystem #Consumer归属的组ID kafka.group.id=debtorInfo #限制每回返回的最大数据条数 kafka.max.poll.records=1000 #是否自动提交 kafka.enable.auto.commit=false #自动提交的频率 kafka.auto.commit.interval.ms=1000 #会话的超时限制 kafka.session.timeout.ms=15000 kafka.key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer kafka.value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
org.springframework.kafka.core.KafkaProducerException: Failed to send; nested exception is org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) for zhaochaotest-0: 30031 ms has passed since batch creation plus linger time at org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate$1.onCompletion(KafkaTemplate.java:365) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerBatch.completeFutureAndFireCallbacks(ProducerBatch.java:204) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.ProducerBatch.done(ProducerBatch.java:187) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.failBatch(Sender.java:627) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.sendProducerData(Sender.java:287) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:238) at org.apache.kafka.clients.producer.internals.Sender.run(Sender.java:163) at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 1 record(s) for zhaochaotest-0: 30031 ms has passed since batch creation plus linger time
是不是觉得很简单？虽然使用起来是很简单，但是要使用好也不是那么容易噢。。。这里请注意以下几点： 1、一定要记得close producer,以免造成资源浪费 2、send() 是异步的，所以上面的代码是有点问题的，producer.close();应该在合适的机会调用，而不是代码末尾 3、如果你想使用同步发送，那么只需要简单的producer.send().get() 使用get()函数就可以了
1、刚才未启动zookeeper集群的时候，直接启动kafka脚本程序，kafka报错了，但是进程号启动起来来，再次启动出现如下所示的问题，这里先将进程号杀死，再启动脚本程序。 1 [hadoop@slaver1 script_hadoop]$ kafka-start.sh 2 start kafkaServer... 3 [2018-05-22 09:37:26,926] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于处理实时数据流。它可以用于日志收集、数据流处理、消息队列等场景。在大数据处理、实时数据分析等领域，Kafka被广泛应用。
Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python，Apache Kafka®的一个python客户端，提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka 、Confluent Cloud和Confluent Platform兼容的高阶级生产者、消费者和AdminClient。
Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。
本文主要解析一下spring for apache kafka对原生的kafka client producer的封装与集成。
参考文章：https://www.cnblogs.com/angelyan/p/10800739.html
只管发送， 不管结果： 只调用接口发送消息到 Kafka 服务器， 但不管成功写入与否。 由于 Kafka 是高可用的， 因此大部分情 况下消息都会写入， 但在异常情况下会丢消息。
1、生产者连接kafka有reset的报错： write curve kafka failed ， write: connection reset by peer
问题导读 1.安装kafka是否需要安装zookeeper？ 2.kafka安装需要哪些步骤？ 3.如何验证kafka是否安装成功？ 4.flume source目录是哪个？ 5.flume在kafka中扮演什么角色？ 6.如何测试整合配置是否成功？ kafka安装 flume与kafka整合很多人都用到，但是网上却没有一份详细可靠的教程。说的都是些只言片语。这里整理份flume与kafka整合的教程。 flume原先并不兼容kafka。后来兼容添加上去。对于flume及与kafka的相关知识，推荐
Apache Kafka是一个分布式数据流处理平台，可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。Kafka Connect是一种用于在kafka和其他系统之间可扩展、可靠的流式传输数据的工具。攻击者可以利用基于SASLJAAS 配置和SASL 协议的任意Kafka客户端，对Kafka Connect worker 创建或修改连接器时，通过构造特殊的配置，进行JNDI 注入来实现远程代码执行。
在客户现场和一些特殊环境下被下划线坑过N次方，同时也帮很多人解决很多次主机名带下划线的坑的事件，在这里记录两个典型案例分析一下，希望正在采坑的你可以看到。
Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
以下kafka集群的节点分别是node01,node02,node03 习题一： 在kafka集群中创建student主题 副本为2个，分区为3个 生产者设置： 设置key的序列化为 org.apache.kafka.common.serialization. StringSerializer 设置value的序列化为org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer 其他都是默认设置 消费者设置： 消费者组id为test 设置key
转载请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7131626.html
短信报警堆内存GC后依然超过4G内存，跟上篇文章所说情况相同。只是上次情况告警短信没发出来。这次介入前，dump了该节点的堆照，方便定位引起的问题。 告警GC日志，回收后依然在4G内存，回收前后只减少了几百M。
最近测试跟我说，某个应用消费不到交易的消息。登录到Kafka Broker看下了下日志，发现一直在报错：
将 log4j.properties 配置文件放入到 resources 文件夹中
除了 Oracle 对微服务已经全面的支持之外，新功能还使跨服务事务的实现变得更加简单。
修改kafka的配置文件server.properties,按照自己的IP和主机名称修改下面的配置并且打开
截至2019年7月8日 最新版本为 2.3.0 2.12为编译的scala版本 2.3.0为kafka版本
（1）在IDEA底部找到Terminal （2）确认项目根目录，执行mvn clean package （3）编译成功，看到BUILD SUCCESS （4）找到编译好的jar包
项目实例：https://github.com/windwant/kafka-demo
本文简单解析一下kafka0.8.2.2版本中的java producer的异常处理。
前面说了kafka的topic有分区的概念，每个分区又有leader 和 follower，kafka听过ack机制保证消息的可靠性。
在平常开发测试中，使用docker或者k8s快速部署某个组件会是一个不错的选择。kafka 3.3.1作为kraft第一个生产可用版本，本文介绍使用k8s快速部署基于kraft运行的kafka 3.3.1。
点对点消息系统：生产者发送一条消息到queue，一个queue可以有很多消费者，但是一个消息只能被一个消费者接受，当没有消费者可用时，这个消息会被保存直到有 一个可用的消费者，所以Queue实现了一个可靠的负载均衡。
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