kafka的消息一直不消费
社区干货
Kafka 消息传递详细研究及代码实现|社区征文
Kafka 是其中之一。Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,可跨多台计算机读取、写入、存储和处理事件,并有发布和订阅事件流的特性。本文将研究 Kafka 从生产、存储到消费消息的详细过程。 ## Produce... producer 在确认一个请求发送完成之前需要收到的反馈信息。这个参数是为了保证发送请求的可靠性。acks = 0:producer 把消息发送到 broker 即视为成功,不等待 broker 反馈。该情况吞吐量最高,消息最易丢失acks ...
排查Kafka消息堆积的问题
# 问题描述在使用 Kafka 过程中,发现 Kafka 有消息堆积,我们该如何排查此类问题?# 问题分析通常来说,消费堆积有如下原因:1. 生产速度过快,而消费过慢,从而引起堆积。2. 消费端产生了阻塞下面我们会针对上述两种常见原因进行分析。# 解决方案## 消费者消费过慢提高消费者消费速度通常有如下方案:1. 采用多 Consumer 进程或线程同时消费数据。需要注意的是:在理想情况下,Consumer 实例的数量应该等于该 Group 订阅主题...
聊聊 Kafka:Topic 创建流程与源码分析 | 社区征文
一个或多个订阅这些事件的消费者。可以根据需要随时读取主题中的事件——与传统消息传递系统不同,事件在消费后不会被删除。相反,您可以通过每个主题的配置设置来定义 Kafka 应该保留您的事件多长时间,之后旧事件将被丢弃。Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的,因此长时间存储数据是完全没问题的。主题是**分区的**,这意味着一个主题分布在位于不同 Kafka 代理的多个“桶”上。数据的这种分布式放置对于可伸缩性非常重要,...
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分享消息队列选型的一些经验。消息队列即 Message+Queue,消息可以说是一个数据传输单位,它包含了创建时间、通道/主题信息、输入参数等全部数据;队列(Queue)是一种 FIFO(先进先出)的数据结构,编程语言一般都内置(内存中的)队列实现,可以作为进程间通讯(IPC)的方法。使用队列最常见的场景就是生产者/消费者模式:生产者生产消息放到队列中,消费者从队列里面获取消息消费。典型...
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Kafka 概述
3 Kafka 的架构3.1 Kafka 的专用术语术语名称 说明 Broker Kafka 集群包含一个或多个服务器,负责消息的存储、服务等。这种服务器被称为 broker。 Topic 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 topic。不同 topic 的消息分开存储。 Partition Partition 是物理上的概念。每个 topic 包含一个或多个 partition。 Record 生产和消费一条消息,或者记录。每条记录包含:一个 key,一个 value,以及一个 timestamp。 O...
迁移概述
背景信息消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka 构建的分布式消息中间件服务,具备高吞吐、高可扩展性等特性,提供流式数据的发布/订阅和多副本存储机制,广泛应用于日志压缩收集、流式数据处理、消息解耦、流量削峰去谷等应用场景。 在 Kafka 业务迁移过程中,只会迁移消息生产和消费的链路和业务流量。已经持久化的消息不会迁移到新的 Kafka 集群,您需要自行处理。 迁移方案消息队列 Kafka版提供以下两种迁移方案供您选择,请根...
Kafka 消费者最佳实践
本文档以 Confluent 官方 Java 版本客户端 SDK 为例,介绍使用火山引擎 Kafka 实例时的消费者最佳实践。 广播与单播在同一个消费组内部,每个消息都预期仅仅只被消费组内的某个消费者消费一次,因而使用同一个消费组的不同消费者之间,即可实现消息的单播消费。在不同的消费组之间,每个消息都预期可以被每个消费组分别消费一次,因而使用不同消费组的不同消费者之间,即可实现消息的广播消费。 幂等性消息是否被客户端消费,在服务端的认...
重置消费位点
或清除所有堆积消息,可以对 offset 进行重置操作。消息队列 Kafka版控制台支持重置消费位点,改变订阅者当前的消费位置,您可以通过重置消费位点功能直接从某个指定时间点、最新 offset 位点或指定 offset 位点来消费消息。 背景信息消息队列 Kafka版支持重置 Group、Topic 或分区级别的消费位点,支持的重置方式包括以下三种。 根据最新 offset 位点重置:跳过所有堆积消息,从最新位点开始消费。堆积的消息本身并不会因此被删除。 ...
排查Kafka消息堆积的问题
# 问题描述在使用 Kafka 过程中,发现 Kafka 有消息堆积,我们该如何排查此类问题?# 问题分析通常来说,消费堆积有如下原因:1. 生产速度过快,而消费过慢,从而引起堆积。2. 消费端产生了阻塞下面我们会针对上述两种常见原因进行分析。# 解决方案## 消费者消费过慢提高消费者消费速度通常有如下方案:1. 采用多 Consumer 进程或线程同时消费数据。需要注意的是:在理想情况下,Consumer 实例的数量应该等于该 Group 订阅主题...
OpenKafkaConsumer
调用 OpenKafkaConsumer 接口为指定日志主题开启 Kafka 协议消费功能。 使用说明调用此接口为日志主题开启 Kafka 协议消费功能之后,可以将日志主题作为 Kafka 的 Topic 进行消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。通过 Kafka 协议消费日志具体方式和配置请参考通过 Kafka 协议消费日志。此接口调用频率限制为 20 次/s,超出频率限制会报错 ExceedQPSLimit。 说明 消费日志时会产生私网或公网的读流量。价格信息请参考计费指引。 关闭...
聊聊 Kafka:Topic 创建流程与源码分析 | 社区征文
一个或多个订阅这些事件的消费者。可以根据需要随时读取主题中的事件——与传统消息传递系统不同,事件在消费后不会被删除。相反,您可以通过每个主题的配置设置来定义 Kafka 应该保留您的事件多长时间,之后旧事件将被丢弃。Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的,因此长时间存储数据是完全没问题的。主题是**分区的**,这意味着一个主题分布在位于不同 Kafka 代理的多个“桶”上。数据的这种分布式放置对于可伸缩性非常重要,...
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分享消息队列选型的一些经验。消息队列即 Message+Queue,消息可以说是一个数据传输单位,它包含了创建时间、通道/主题信息、输入参数等全部数据;队列(Queue)是一种 FIFO(先进先出)的数据结构,编程语言一般都内置(内存中的)队列实现,可以作为进程间通讯(IPC)的方法。使用队列最常见的场景就是生产者/消费者模式:生产者生产消息放到队列中,消费者从队列里面获取消息消费。典型...
Kafka/BMQ
String 指定 Kafka Topic 的名称。 properties.bootstrap.servers 是 (none) String 指定 Kafka Broker 的地址,格式为host:port。 properties.group.id 是 (none) String 指定 Kafka 消费组的 ID。 注意 在 Flink 中使用 Kafka 连接器消费 BMQ 消息时,需要提前在 BMQ 平台侧创建 Consumer Group。如果没有提前创建 Group,任务可以正常运行,但不能正常提交 Offset。 properties.batch.size 否 16 string 单个 ...
