kafka-文章-Go语言中文社区

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Kafka源码深度解析－序列7 －Consumer －coordinator协议与heartbeat实现原理

单线程的consumer 在前面我们讲过，KafkaProducer是线程安全的，同时其内部还有一个Sender，开了一个后台线程，不断从队列中取消息进行发送。而consumer，是一个纯粹的单线程程序，后面所讲的所有机制，包括coordinator，rebalance,heartbeat等，都是在这个单线程的poll函数里面完成的。也因此，在consumer的代码内部，没有锁的出现。 //客户端线程 while(true){ ConsumerRecords<String,String&g

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Kafka环境搭建及与Spring的整合测试

【前言】Kafka作为一种分布式消息队列的实现，采用发布订阅的消息模型。通过生产者把消息Topic存储在broke,消息者可以订阅多个感兴趣的topic进行消费。消费者需要自己保留一个offset，从kafka获取消息时，只拉去当前offset以后的消息。 Kafka相比于其他MQ（activemq、rabbitmq）优点： 1.高性能高吞吐量； Kafka集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。高性能。Kafka的性能大大超

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Kafka史上最详细原理总结

KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级

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KAFKA源码阅读——FetchRequestPurgatory, ProducerRequestPurgatory

RequestPurgatory purgatory,炼狱的意思。第一次看RequestPurgatory类的代码时，一头雾水，不明白是干什么的。要理解这个，需要先理解kafka处理FetchRequest和ProduceRequest的思路： 1.请求到达，先判断该请求执行完成的条件是否满足（例如ProduceRequest，需要判断是否有足够多的Follower都已经同步了指定的offset），如果满足，则直接返回响应，否则请求就由Purgatory来处理了。 2.对于进入到Purgato

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Kafka科普系列 | 什么是LW和logStartOffset?

很多读者对Kafka中的HW的概念并不陌生，但是却并不知道还有一个LW的概念。HW是HighWatermark的缩写，俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量(offset)，消费者只能拉取到这个offset之前的消息。如上图所示，它代表一个日志文件，这个日志文件中有9条消息，第一条消息的offset(logStartOffset)为0，最后一条消息的offset为8，offset为9的消息用虚线框表示，代表下一条待写入的消息。

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KAFKA源码阅读———处理ProduceRequest,FetchRequest

KafkaApis类中有个handle函数，这里是消息分发中心，根据request中的requestId采用不同的处理方式。当requestId==RequestKeys.produceKey时，通过函数handleProducerOrOffsetCommitRequest处理request。这个函数中把ProducerRequest和OffsetCommitRequest请求都作为生产消息进行处理。 //如果requestId==OffsetCommitKey，则该请求是offsetCommit

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小白学习Linux下的Kafka+Zookeeper使用以及配置1.1(有待完善)

Linux下的Kafka+Zookeeper使用以及配置1.1(有待完善)1. 开发环境Linux版本Ubuntu16.04.1（虚拟机）Kafka版本kafka_2.12-1.1.0（二进制版本）Zookeeper版本zookeeper-3.4.102. 占用内存推荐服务器内存>300M3. 准备工作下载zookeeper主页网址：http://zookeeper.apache.org/直接下载地址：http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookee

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大数据技术之Kafka

Kafka概述 1.1消息队列（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。（2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给

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kafka源码解析之十七消费者流程(客户端如何获取topic的数据)

Kafka消费数据的角色分为普通消费者和高级消费者，其介绍如下： 17.1普通消费者特点：1）一个消息读取多次 2）在一个处理过程中只消费某个broker上的partition的部分消息 3）必须在程序中跟踪offset值 4）必须找出指定TopicPartition中的leadbroker 5）必须处理broker的变动客户端编程必须按照以下步骤： 1）从所有活跃的broker中找出哪个是指定TopicPartition中的leaderbroker

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Kafka Consumer接口

KafkaConsumer接口 http://www.cnblogs.com/fxjwind/p/3794255.html 对于kafka的consumer接口，提供两种版本， high-level 一种high-level版本，比较简单不用关心offset,会自动的读zookeeper中该Consumergroup的lastoffset 参考，https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example 不

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Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （下）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 【原创声明】本文属作者原创，已授权InfoQ中文站首发，转载请务必在文章开头标明出自“Jason'sBlog”，并附上原文链接http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3/ 同时欢迎关注作者微信公众号【大数据架构】摘要　　本文在上篇文章基础上，更加深入讲解了Kafka的HA机制，主要阐述了HA相关各种场景，如Brokerfailover，Controllerfailover，T

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kafka_工作中遇到的问题

1. 启动报错VerifyErrorjava.lang.VerifyError:Uninitializedobjectexistsonbackwardbranch146ExceptionDetails: 网上说是jdk版本的问题，当前使用的版本是：jdk-8u11-linux-x64 上网重新下载一个：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 重新安装后启动正常。 2. UseCo

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Kafka 设计详解之网络通信

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 前言 Kafka是LinkedIn开发的一个分布式的消息中间件。由于其高吞吐量、可水平扩展等特性，目前被广泛使用，已经是目前大数据生态系统中不可或缺的一环，有关其详细介绍可以查看官方的文档。Kafka的流行源于他优秀的设计，如依靠磁盘（以及操作系统的PageCache）而不是内存来存储队列数据、充分使用零拷贝（zero-copy）以减少数据

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java自己手动控制kafka的offset

之前使用kafka的KafkaStream：http://blog.csdn.net/qq_20641565/article/details/60810174，让每个消费者和对应的patition建立对应的流来读取kafka上面的数据，如果comsumer得到数据，那么kafka就会自动去维护该comsumer的offset，例如在获取到kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。但是kafka

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记一次线上Kafka消息堆积踩坑总结

年后上线的系统，与其他业务系统的通信方式采用了第三代消息系统中间件Kafka。由于是第一次使用，踩了很多坑，通过这篇博客和大家分享一下，也算是做个总结，以便以后温故而知新。一、线上问题系统平稳运行两个多月，基本上没有问题，知道最近几天，突然出现Kafka手动提交失败，堆栈信息如下：通过堆栈信息可以看出，有两个重要参数：session.timeout 和max.poll.rec

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