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...
Kafka会将消费者的offset保存在特殊的topic中,称为__consumer_offsets。 总的来说,partition和consumer之间的关系是:partition对消息进行分区和存储,consumer根据自身配置以consumer组的形式从指定的partition中读取消息,并根据消费的位置进行记录以便后续继续消费。这种方式可以实现高吞吐量、灵活性和容错性。
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.out.printf("partition = %s, offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value()); } } } } 1. 2. ...
System.out.println(Const.TOPIC_MODULE+ "消费端启动成功");try{//4、拉取消息while(true) {//等待多久拉取一次消息//拉取主题里面所有的消息//topic 和 partition 是一对多的关系,一个topic可以有多个partitionConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));//因为消息是在...
• 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。 2.consumer数量最好和partition数量一致 ...
1、topic和partition以及consumer关系 一个topic可以认为一个一类消息,每个topic将被分成多个partition,每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部,每条消息在文件中的位置称为offset(偏移量),offset为一个long型的数字,它唯一标记一条消息。每条消息都被append到partiti...
kafka的数据是可持久化的写在Partition Log文件里。每个topic都可以设置副本数量。副本数量决定了有几个broker来存放写入的数据。 consumer和partition数量的关系是:partition数 >= 同一个消费组里的consumer数。因为一个partition只能被同一个消费组的一个consumer消费(但一个consumer可以消费多个partition)。这是为了消息...
Topic:Producer 向 Kafka 集群 Push 的消息会被归于某一类别,即 Topic。本质上,这只是一个逻辑概念,面向的对象是 Producer 和 Consumer,Producer 只需关注将消息 Push 到哪一个 Topic 中,而 Consumer 只需关心自己订阅了哪个 Topic; Partition:每个 Topic 又被分为多个 Partition,即物理分区。出于负载均衡的考虑...