kafka为了保证同一类型的消息顺序性(FIFO),一个partition只能被同一组的一个consumer消费,不同组的consumer可以消费同一个partition。但是一个consumer可以消费多个partition 消费者多于partition Topic: T1只有1个partition Group: G1组中启动2个consumer 消费者数量为2大于partition数量1,此时partition和消费者进程对应关系...
场景1:partition数量< Broker个数 当Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升。 Kafka 会将所有 Partition 均匀分布到所有Broker 上,所以当只有2个 Partition 时,会有2个 Broker 为该 Topic 服务。 3个 Partition 时,同理会有3个 Broker 为该 Topic 服务。 场景2:partitio...
• 当broker数量大于partition数量,则有些broker空闲,此时增加partition会带来性能提升。而且是线性增长。 • 当两者相等,则所有broker都启用,吞吐达到瓶颈。 • 继续增加,则broker会不均衡,有点会分到更多的partition。 顺序IO退化成随机IO。 consumer数量最好和partition数量一致 假设有一个 T1 主题,该主题有 4...
当Consumer Group完成Rebalance之后,每个Consumer实例都会定期地向Coordinator发送心跳请求,表明它还存活着。如果某个Consumer实例不能及时地发送这些心跳请求,Coordinator就会认为该Consumer实例已经挂了,从而将其从Group中移除,然后开启新一轮Rebalance Consumer端的相关参数: session.timeout.ms:默认是10秒,即如果Coordinator在...
1个partition只能被同组的一个consumer消费,同组的consumer则起到均衡效果 消费者多于partition topic: test 只有一个partition 创建一个topic——test, bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test ...
Consumer是Kafka中的消息消费者,它可以从topic的一个或多个partition中读取消息。每个partition只能被一个consumer组中的一个consumer实例消费,不同的consumer组可以同时消费同一个topic的不同partition。Kafka使用消费者组的概念来实现负载均衡和高可用性。 每个consumer在消费消息时,会维护一个当前消费的位置(offset),以便...
Kafka中扩展topic 数据的消费的方式主要是通过增加其partition数量,以便于设定更多的consumer来并行消费。 Kafka Consumer通常会进行高延迟操作,例如写入数据库或对数据进行耗时的计算。 在这些情况下,单个Consumer的消费速度可能跟不上数据流入主题的速率。 因此我们可以通过增加Kafka topic的分区数量,同时添加更多共享负载的...
topic与partition 上文提到:一个Topic的一个Partition,只能被同一个ConsumerGroup的一个消费者消费,这里主要介绍Consumer启动时指定topic和partition的使用。 只指定topic 即每个consumer只指定需要消费的topic,高级消费,对应kafka-clients中的Consumer.subscribe()方法 ...
// 只对指定的 topic-partition 列表进行 commit public void commitSync(final Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {} 而对于异步的 commit,最后调用的都是doCommitOffsetsAsync方法,其具体实现如下: //org.apache.kafka.clients.consumer.internals.ConsumerCoordinator ...
Kafka中消息是以topic进行分类的,Producer生产消息,Consumer消费消息,都是面向topic的。 Topic是逻辑上的改变,Partition是物理上的概念,每个Partition对应着一个log文件,该log文件中存储的就是producer生产的数据,topic=N*partition;partition=log Producer生产的数据会被不断的追加到该log文件的末端,且每条数据都有自己的...