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一、简介 Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。 流处理平台有以下3个特性： 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。 可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。 可以在流式
同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区，不同消费组的消费组可以消费同一个分区 （即同一个消费组里面的消费者只能在一个分区中） 用过 Kafka 的同学用过都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer
kafka有三种分区分配策略 1.RoundRobin 2.Range 3.Sticky 一、RoundRobin RoundRobin策略很简单~假设我们有三个Topic10个Partition，上图！ 假设顺序为A-0,A-1,A-2...C-2 不难看出轮询策略是将partition当做最小分配单位，将所有topic的partition都看作一个整体。然后为消费者轮询分配partition。当然得到
一个consumer group有多个consumer，一个topic有多个partition，所以就会设计到分区分配的问题，需要确定哪些分区由哪些消费者消费。 当消费者组中的消费者发生变化，减少或者增加的时候，就会执行分区分配策略，需要重新洗牌。 分区分配策略主要有两种，第一种是Range范围分区
Range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。 注意：Rangle范围分配策略是针对每个Topic的。 配置 配置消费者的partition.assignment.strategy为org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。 算法公式 n = 分区数量 / 消费者数量 m = 分区数量 % 消费
1、一个 consumer group 中有多个 consumer 组成，一个 topic 有多个 partition 组成，现在的问题是，到底由哪个 consumer 来消费哪个 partition 的数据。 2、Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、CooperativeSticky。 可以通过配置参数 partition.assignment.strategy ，修改分区的分配
最近在学习kafka相关的知识，特将学习成功记录成文章，以供大家共同学习。 首先要注意的是， Kafka 中的 Topic 和 ActiveMQ 中的 Topic 是不一样的。 在 Kafka 中， Topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 Kafka 集群的消息都有一个类别。 物理上
在Apache Kafka中，确定哪个Consumer消费哪个Partition的数据是由Kafka的Group Coordinator和Partition Assignment策略来管理的。以下是一些关于这个过程的详细解释： Consumer Group：Consumer Group是一组Consumer的集合，它们协作地消费一个或多个Kafka Topic中的数据。Consumer Group通常用于实现消息处理
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
粘性分区定义：可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前，考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。 粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略， 首先会尽量均衡的放置分区到消费者上面， 在出现同一消
