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📆 最近更新：2023年4月15日🍊 新专栏筹备中，还是熟悉的源码，还是熟悉的感觉！
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在同一个Consumer Group中，同一个Topic的不同分区会分配给不同的消费者进行消费，那么为消费者分配分区的操作是在Kafka服务端完成的吗?分区是如何进行分配呢?下面来分析Rebalance操作的原理。 Kafka最开始的解决方案是通过ZooKeeper的Watcher实现的。 每个Consumer Group在ZooKeeper下都维
最近有点不走运，老是遇到基础服务的问题，还是记着点儿解决方法，以后再遇到快速解决吧，今天遇到这个问题倒不算紧急，但也能通过这个问题熟悉一下Kafka的配置。 正在开会的时候突然收到一连串的报警，赶忙看看是为啥 没过一会儿基础服务报警也来了 Kafka 自身的异
上手第一关，手把手教你安装kafka与可视化工具kafka-eagle Kafka是什么，以及如何使用SpringBoot对接Kafka 架构必备能力——kafka的选型对比及应用场景 Kafka存取原理与实现分析，打破面试难关 防止消息丢失与消息重复——Kafka可靠性分析及优化实践 我们上一期从可靠性分析了消息
我们日常使用kafka客户端消费kafka主题的消息时，当消费者退出/加入消费者组，kafka主题分区数有变等事件发生时，都会导致rebalance的发生，此时一般情况下，如果我们不自己处理offset，我们不需要理会这个rebalance的，当rebalance完成后，每个消费者会从__consumer_offsets中获取每个
01. Kafka 消费者分区再均衡是什么？ 消费者群组里的消费者共享主题分区的所有权。当一个新消费者加入群组时，它将开始读取一部分原本由其他消费者读取的消息。当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它将离开群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者读取。 分区
创建一个消费者网络连接客户端，主要用于与kafka集群进行交互，如下图所示： 调用sendFetches发送消费请求，如下图所示： (1)、Fetch.min.bytes每批次最小抓取大小，默认1字节 (2)、fetch.max.wait.ms一批数据最小值未达到的超时时间，默认500ms (3)、Fetch.max.bytes每批次最大抓取大小，默
角色划分：生产者、zookeeper、kafka集群、消费者、消费者组。如下图所示: 生产者发送消息给leader，followerr主动从leader同步数据，一个消费者可以消费某一个分区数据或者一个消费者可以消费多个分区数据。如下图所示: 每个分区的数据只能由消费者组中一个消费者消费。如下
消费者分组是 Apache RocketMQ 系统中承载多个消费行为一致的消费者的负载均衡分组。 和消费者不同，消费者分组并不是运行实体，而是一个逻辑资源。在 Apache RocketMQ 中，通过消费者分组内初始化多个消费者实现消费性能的水平扩展以及高可用容灾。 在消费者分组中，统一定
每个consumer都发送JoinGroup请求，如下图所示： 选出一个consumer作为leader，如下图所示： 把要消费的topic情况发送给leader 消费者，如下图所示： leader会负责制定消费方案，并把消费方案发给coordinator，如下图所示： Coordinator就把消费方案下发给各个consumer，如下图所示： 每个消
Apache RocketMQ 支持 PushConsumer 、 SimpleConsumer 以及 PullConsumer 这三种类型的消费者，本文分别从使用方式、实现原理、可靠性重试和适用场景等方面为您介绍这三种类型的消费者。 Apache RocketMQ 面向不同的业务场景提供了不同消费者类型，每种消费者类型的集成方式和控制方式都
