這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Kafka-消費(fèi)者組消費(fèi)流程。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。
消費(fèi)者向kafka集群發(fā)送消費(fèi)請(qǐng)求，消費(fèi)者客戶端默認(rèn)每次從kafka集群拉取50M數(shù)據(jù)，放到緩沖隊(duì)列中，消費(fèi)者從緩沖隊(duì)列中每次拉取500條數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)。?
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Kafka 消費(fèi)者負(fù)載均衡策略？ Kafka 消費(fèi)者分區(qū)分配策略？ 1. 環(huán)境準(zhǔn)備 創(chuàng)建主題 test 有5個(gè)分區(qū)，準(zhǔn)備 3 個(gè)消費(fèi)者并進(jìn)行消費(fèi)，觀察消費(fèi)分配情況。然后再停止其中一個(gè)消費(fèi)者，再次觀察消費(fèi)分配情況。 ① 創(chuàng)建主題 test，該主題有5個(gè)分區(qū)，2個(gè)副本： ② 創(chuàng)建3個(gè)消費(fèi)者CustomConsu
01. Kafka 消費(fèi)者分區(qū)再均衡是什么？ 消費(fèi)者群組里的消費(fèi)者共享主題分區(qū)的所有權(quán)。當(dāng)一個(gè)新消費(fèi)者加入群組時(shí)，它將開(kāi)始讀取一部分原本由其他消費(fèi)者讀取的消息。當(dāng)一個(gè)消費(fèi)者被關(guān)閉或發(fā)生崩潰時(shí)，它將離開(kāi)群組，原本由它讀取的分區(qū)將由群組里的其他消費(fèi)者讀取。 分區(qū)
消費(fèi)者向kafka集群發(fā)送消費(fèi)請(qǐng)求，消費(fèi)者客戶端默認(rèn)每次從kafka集群拉取50M數(shù)據(jù)，放到緩沖隊(duì)列中，消費(fèi)者從緩沖隊(duì)列中每次拉取500條數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)。? ?
pull(拉)模式： consumer采用從broker中主動(dòng)拉取數(shù)據(jù)。 Kafka采用這種方式。 push(推)模式： Kafka沒(méi)有采用這種方式，因?yàn)橛蒪roker決定消息發(fā)送速率，很難適應(yīng)所有消費(fèi)者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就來(lái)不及處理消息 pull模式不足之處是，如果kafka沒(méi)有數(shù)據(jù)，消費(fèi)者
創(chuàng)建一個(gè)消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)連接客戶端，主要用于與kafka集群進(jìn)行交互，如下圖所示： 調(diào)用sendFetches發(fā)送消費(fèi)請(qǐng)求，如下圖所示： (1)、Fetch.min.bytes每批次最小抓取大小，默認(rèn)1字節(jié) (2)、fetch.max.wait.ms一批數(shù)據(jù)最小值未達(dá)到的超時(shí)時(shí)間，默認(rèn)500ms (3)、Fetch.max.bytes每批次最大抓取大小，默
角色劃分：生產(chǎn)者、zookeeper、kafka集群、消費(fèi)者、消費(fèi)者組。如下圖所示: 生產(chǎn)者發(fā)送消息給leader，followerr主動(dòng)從leader同步數(shù)據(jù)，一個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)某一個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)或者一個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)多個(gè)分區(qū)數(shù)據(jù)。如下圖所示: 每個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)只能由消費(fèi)者組中一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)。如下
pull(拉)模式： consumer采用從broker中主動(dòng)拉取數(shù)據(jù)。 Kafka采用這種方式。 push(推)模式： Kafka沒(méi)有采用這種方式，因?yàn)橛蒪roker決定消息發(fā)送速率，很難適應(yīng)所有消費(fèi)者的速率。例如推送速度是50m/s，consumer1，consumer2就來(lái)不及處理消息 pull模式不足之處是，如果kafka沒(méi)有數(shù)據(jù)，消費(fèi)者
每個(gè)consumer都發(fā)送JoinGroup請(qǐng)求，如下圖所示： 選出一個(gè)consumer作為leader，如下圖所示： 把要消費(fèi)的topic情況發(fā)送給leader 消費(fèi)者，如下圖所示： leader會(huì)負(fù)責(zé)制定消費(fèi)方案，并把消費(fèi)方案發(fā)給coordinator，如下圖所示： Coordinator就把消費(fèi)方案下發(fā)給各個(gè)consumer，如下圖所示： 每個(gè)消
1.1.1 消費(fèi)者群組 ????????Kafka 里消費(fèi)者從屬于消費(fèi)者群組，一個(gè)群組里的消費(fèi)者訂閱的都是同一個(gè)主題，每個(gè)消費(fèi)者接收主題一部分分區(qū)的消息。 ????????如上圖，主題 T 有 4 個(gè)分區(qū)，群組中只有一個(gè)消費(fèi)者，則該消費(fèi)者將收到主題 T1 全部 4 個(gè)分區(qū)的消息。 ?????
消費(fèi)者API的核心類是 KafkaConsumer，它提供了如下常用方法： 下面這些方法都體現(xiàn)了Kafka是一個(gè)數(shù)據(jù)流平臺(tái)，消費(fèi)者通過(guò)這些方法可以從分區(qū)的任意位置、重新開(kāi)始讀取數(shù)據(jù)。 根據(jù)KafkaConsumer不難看出，使用消費(fèi)者API拉取消息很簡(jiǎn)單，基本只要幾步： 1、創(chuàng)建KafkaConsumer對(duì)象，創(chuàng)建
