在之前版本中,kafka开源时候是由scala语言编写consumer客户端,我们这里称为scala consumer或者old consumer,旧版本的consumer。随着时间推移,发现旧版本的 consumer有很多设计缺陷,例如在旧版本中如果不使用 consumer group,而直接使用low-level consumer,用户必须实现错误处理和故障转移。因此在新版本退出new consumer,由java...
这个参数需要根据实际业务处理时间进行设置,一旦Consumer处理不过来,就会被踢出Consumer Group 。 注意:如果业务平均处理逻辑为1分钟,那么max. poll. interval. ms需要设置稍微大于1分钟即可,但是session. timeout. ms可以设置小一点(如10s),用于快速检测Consumer崩溃。 auto.offset.reset 该属性指定了消费者在读取一个...
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-consumer-group"); // 设置消费者组ID props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESE...
对于Consumer Group ,Offset是一组 KV 对,Key 是分区,V 对应 Consumer 消费该分区的最新位移。 老版本的 Consumer Group 把位移保存在 ZooKeeper 中,因为比较流行的提法是将服务器节点做成无状态的,这样可以自由地扩缩容,实现超强的伸缩性,存储的格式路径是/kafka/consumers/consumer group名字/offsets/topic名字/pa...
确定consumer group位移信息写入__consumers_offsets的哪个分区。具体计算公式: __consumers_offsets partition# = Math.abs(groupId.hashCode() % groupMetadataTopicPartitionCount) 注意:groupMetadataTopicPartitionCount由offsets.topic.num.partitions指定,默认是50个分区。
Group ID是一个字符串,在一个Kafka集群中,它标识唯一的一个Consumer Group。 Consumer Group下所有实例订阅的主题的单个分区,只能分配给组内的某个Consumer实例消费。这个 分区当然也可以被其他的Group消费。 消费者组作用 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费,就会从队列中被删除,而且只能被下游的一个Consumer...
每个Consumer Group 都有其对应的 GroupCoordinator,当一个新的 Consumer 要寻找和它交互的 GroupCoordinator 时,需要先对它的 GroupId 进行 hash,然后取模 __consumer_offsets 的 partition 数量,最后得到的值就是对应 partition,那么这个 partition 的 leader 所在的 broker 即为这个 Consumer Group 要交互的 Group...
Java 消费者 Consumer0 连接到主题“tweets”和来自控制台的另一个消费者,该消费者与前一个消费者属于同一组 ID。第一个具有组 ID 'group1'。来自控制台的 kafka 消费者的组 ID 为“控制台”。然后我们将两个消费者添加到消费者组“group1”中。因为只有一个partition,所以我们看到组内三个消费者,只有一个...
Consumer group(消费者组) Kafka官方一句话是:消费者使用一个消费组名(groupId)来标记自己,topic的每条消息都只会被发送到每个订阅它的的消费者组的一个消费实例上。 总结: 1、消费者组 可以 包含多个消费者实例,也可以包含一个消费者实例。 2、对于同一个group,每条消息只发送到一个group的实例下。
kafka-console-consumer --topic test-seek12 --bootstrap-server ds-bigdata-002:9092 --group seek11 --consumer-property client.id=ds-kafka 我们再来看看显示的详细会多哪些信息? 可以发现没有了之前“no active members”的提示了,另外通过describe,我们非常清晰的看到某个消费者组订阅了哪些topic,每个topic...