Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织, 所以可以保证FIFO的顺序。不同partition之间不能保证顺序。但是绝大多数用 户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发 送到同一个partition。 Kafka中发送1条消息的时候,可以指定(topic, partition, key) 3个参数。
消费者在处理完一批消息后,可以显式地调用commitSync()或commitAsync()方法来提交偏移量。这种方式需要消费者自己管理偏移量的提交,但可以确保消息被准确处理且只被消费一次。 四.kafka分布式(不是单机)的情况下,如何保证消息的顺序消费? 在Kafka分布式环境下保证消息的顺序消费主要依赖于其分区(Partition)机制。Kafka通...
在这方面,Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计:producer 将消息推送到 broker,consumer 从broker 拉取消息。 一些消息系统比如 Scribe 和 Apache Flume 采用了 push 模式,将消息推送到下游的 consumer。这样做有好处也有坏处:由 broker 决定消息推送的速率,对于不同消费速率的 consumer 就不太好处理了。
通过ACK 机制保证消息送达。Kafka 采用的是至少一次(At least once),消息不会丢,但是可能会重复传输。 复制机制 Kafka 保证可靠性依赖的是复制机制,因为单机容易出现故障。Kafka 以Topic 为单位进行设置复制因子,以 Partition 为单位进行复制,允许一份数据复制到集群中的多个节点上。通过复制,Kafka 在Broker 集群中的...
消费者通过偏移量来区分已经读过的消息,从而消费消息。把每个分区最后读取的消息偏移量保存在Zookeeper 或Kafka上,如果消费者关闭或重启,它的读取状态不会丢失。 消费组ComsumerGroup 消费组保证每个分区只能被一个消费者使用,避免重复消费。如果群组内一个消费者失效,消费组里的其他消费者可以接管失效消费者的工作再平衡...
Consumer:消息读取者。消费者订阅主题,并按照一定顺序读取消息。Kafka 保证每个分区只能被一个消费者使用。 Offset:偏移量是一种元数据,是不断递增的整数。在消息写入时 Kafka 会把它添加到消息里。在分区内偏移量是唯一的。消费过程中,会将最后读取的偏移量存储在 Kafka 中,消费者关闭偏移量不会丢失,重启会继续从...
kafka的不同的分区上是无法保证顺序的,所以要保证顺序消费消息,需要做到生产者保证消息每次都发到一个分区,有两种方式,一种是一个topic只创建一个分区,第二种是生产者发送消息时指定发送到哪个分区。 kafka如何保证单个分区有序的,是通过加锁保证有序。
注意这里的Topic是逻辑概念,落到硬件上,应该叫partition(分区),为了提升吞吐量,Kafka将一个主题分成了多个区,就像MongoDB 和 Elasticsearch 中的 Sharding、HBase 中的 Region,这是分布式的前提。 值得注意的是,kafka只保证单个partition上的顺序。谈到顺序,我们了解一下offest,它标记了消费者在这个partiotion上读到了...
以时间复杂度为O (1)的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间的访问性能。 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条消息的传输。 支持Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 partition 内的消息顺序传输。