Kafka Consumer 是 Kafka 事件(消息)的消费端客户端,它是 Kafka 的关键组件之一。为了确保 Kafka 集群的高效运行,Kafka 的客户端被设计为富客户端,例如,消费者组中的分区分配就是在客户端完成的。无论你是 Kafka 的用户还是开发者,都有必要了解 Kafka Consumer 的基本工作原理。 02 消费者的角色 Kafka consumer ...
我们知道 Kafka 是一款高吞吐量,低延迟,高并发, 高可扩展性的消息队列产品, 那么如果某个 Topic 拥有数百万到数千万的数据量, 仅仅依靠 Consumer 进程消费, 消费速度可想而知, 所以需要一个扩展性较好的机制来保障消费进度, 这个时候 Consumer Group 应运而生,Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性...
props.put("connections.max.idle.ms","540000");//Kafka定期关闭socket连接的时间,默认9分钟18try(Consumer<String,String> consumer =newKafkaConsumer<>(props);){19//订阅具体topic20consumer.subscribe(Arrays.asList("topic-test"));21//也可采用正则订阅22consumer.subscribe(Pattern.compile("topic-*"));...
Kafka—— 消费者Consumer 1.消费者和消费者组的关系Kafka并不删除已消费的消息，为了实现传统Message Queue消息只被消费一次的语义，Kafka保证每条消息在同一个Consumer Group里只会被某一个Consumer消费。与传统Message Queue不同的是，Kafka还允许不同Consumer Group同时消费同一条消息，这一特性可以为消息的多元化处理...
Java Consumer是非线程安全的,如果把它用到多线程中,会抛出KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access异常。 超时参数的用处: 假设用户除了获取数据以外还需要定期执行其他的常规任务(每隔10s需要把消费情况记录到日志中),用户就可以设置consumer.poll(10000),让consumer在等待kafka消息的同时还可以定期执行其他...
Kafka)消费方式 1、pull(拉)模式:consumer采用从broker中主动拉取数据。 2、push(推)模式:Kafka没有采用这种方式。因为broker决定消息发生速率,很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s,Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。 pull模式不足之处是如果Kafka没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空...
别问,问就是有相应的算法和策略。那我们就来看下是啥算法和策略实现 Consumer 正确找到 GroupCoordinator 的,这就和 Kafka 内部的 Topic__consumer_offsets有关系了。 2.1 __consumer_offsets __consumer_offsets 这个内部 Topic,专门用来存储 Consumer Group 消费的情况,默认情况下有 50 个 partition,每个 partiti...
FlinkKafkaConsumer是FlinkKafkaConsumerBase类型的,openFunction方法会调用到org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase#open方法,在该方法中会使用partitionDiscoverer获取到分区信息,然后尝试去state中获取,如果restoreState不为空则将partition信息与restoreState进行同步,将放入到subscribedPartitionsTo...
二、Consumer 的示例 下面我们来看一个 KafkaConsumer 的示例程序: /*** @author: 微信公众号【老周聊架构】*/public class KafkaConsumerTest {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();// kafka地址,列表格式为host1:port1,host2:port2,..props.put("bootstrap.serv...
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...