文章浏览阅读1.5k次。在Kafka消费过程中，异常处理和重试机制是确保消息可靠消费的重要组成部分。通过合理的异常处理策略和重试机制，我们可以提高消费者的容错性和稳定性。在实际应用中，可以根据具体业务需求和系统情况选择适合的处理方式，并进行合理的监控和报警，以确保及时发现和解决异常情况。可以使用监控工具，如Prometheus和Grafana，来实时监控消费者的状态，并设置相应的报警规则，及时通知运维人员。请注意，上述示例代码仅提供了一种简单的重试机制实现方式，实际应用中可能需要根据具体需求进行定制和优化。1.3. 监控和报警。_kafka消费失败后续处理

文章浏览阅读9.5k次，点赞2次，收藏6次。kafka_org.springframework.kafka.kafkaexception: send failed; nested exception is o

文章浏览阅读1.5k次。【代码】Kafka——配置文件详解。_kafka properties配置

文章浏览阅读3.3k次。下载到本地后，将文件解压到 D:kafka_2.11-2.4.0，该文件夹包括了所有相关的运行文件及配置文件，其子文件夹binwindows 下放的是在Windows系统启动zookeeper和kafka的可执行文件，子文件夹config下放的是zookeeper和kafka的配置文件。注意下载完之后，安装kafka的目录，是不是目录下存在空格了， 例如，我放在了 C:Program Files ，这里面就存在了空格！下载的是否是正确的kafka安装包，千万别下载成源码了。_kafka在windows上的安装、运行

文章浏览阅读4k次。Spring boot 批量消费kafka消息，内容就介绍下各个模式的区别。kafka支持的消费模式等常用代码功能。_kafka手动ack

文章浏览阅读3.9w次，点赞16次，收藏77次。延时队列的技术实现方案有：redis延时队列，Kafka延时队列，rabbit延时队列，Kafka延时队列等本文章springboot kafka 实现延时队列，使用Kafka消费者的pause函数（暂停）和resume函数（恢复）+定时任务+事件监听机制+工厂。延时任务的应用场景：1，订单超时自动取消：用户下单后，如果在指定时间（半小时）内超时未完成支付，系统会自动取消订单，释放库存。2，定时推送：比如消息通知，用户预约某个服务，系统会在服务开始前一定时间发送提醒短信。3，定时任务4，限时抢购_kafka延迟队列

文章浏览阅读1.5k次，点赞19次，收藏13次。注意三个容器都映射了/opt/flink目录。docker-compose运行了一个jobmanager、一个taskmanager和一个sql-client。其次，username和password的双引号不需要写反斜杠，写反斜杠反而会报错。，分别放入上述三个文件夹的lib目录下。⑤后面的username和password需要根据实际情况修改。②标识的字段为topic中存储的字段，根据自己topic来。①标识字段为kafka自带字段，topic中没有也会自带。三个文件夹内容是一样的，只是名字不一样。_flink sql kafka sasl认证

文章浏览阅读1.4k次，点赞31次，收藏22次。主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景。当前比较常见的 MQ 中间件有 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar 等。

文章浏览阅读9.3k次，点赞134次，收藏134次。今天我们学了一些关于Kafka Stream的内容太，知道了它是一种流处理引擎，可以消费Kafka中的数据，进行处理后，还能其转换为输出流。它特点在于不需要额外征用集群资源、易于使用、支持丰富的转换操作。使用场景包括实时数据分析、实时预测等_kafka和kafka streams

文章浏览阅读7.3k次，点赞4次，收藏23次。在Windows系统上启动Kafka服务_windows启动kafka

文章浏览阅读3.5k次，点赞4次，收藏8次。使用 flinksql读取、写入kafka_flinksql读取kafka数据

文章浏览阅读1.1k次，点赞20次，收藏19次。02、Kafka ------配置 Kafka 集群_kafka集群分区从3个改成1个

文章浏览阅读4.9k次。go连接kafka问题报错: panic: Error creating consumer group client: kafka: client has run out of available brokers to talk to: 3 errors occurred:_client has run out of available brokers to talk to

文章浏览阅读1.1k次，点赞23次，收藏20次。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（消息引擎系统），它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

文章浏览阅读1.1k次，点赞20次，收藏16次。Apache Kafka是一个开源流处理平台，由Scala和Java编写，由Apache软件基金会开发。它是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，Kafka是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

文章浏览阅读1.4w次，点赞24次，收藏97次。Hadoop+Spark+Flink+Zookeeper+Kafka+Hbase+Hive完全分布式高可用集群搭建_如何完成hadoop、kafka、flink服务部署

文章浏览阅读1.2k次，点赞4次，收藏4次。Apache Doris Routine Load快速体验之Kafka部署（1）_error: vm option 'useg1gc' is experimental and must be enabled via -xx:+unlo

文章浏览阅读1.5k次，点赞21次，收藏16次。Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据领域的实时计算以及日志收集。

文章浏览阅读958次。生产时：producer在把消息发送到partition的时候，当key非空时，用key的hash值对partition个数取模，决定要把消息发送到哪个partition上，可以指定一样的key，这样这个key的消息在单个partition内是有序的。消费时：在一个消费者组中的多个消费者消费一个topic时，一个消费这组中只能有一个消费者消费该消息，topic下的每个分区只属于组中的一个消费者，因此是有序的。因此kafka使用多partition的概念，并且只保证单partition有序。_kafka不同分区怎么保证顺序

文章浏览阅读716次。Windows安装kafka, 详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133067851。Linux 安装kafka，详情见：https://blog.csdn.net/sinat_32502451/article/details/133080353。使用文章开头安装好的 kafka，打开一个 生产者 producer，创建 topic ，并发送消息。设置 broker服务器的ip和端口， 设置 消费者群组id。_kafkatemplate消费数据

文章浏览阅读4.5k次。Kafka tool为kafka 较为通用的客户端连接工具之一，通过连接kafka直接明了的查看kafka数据、创建删除topic，添加kafka数据完成简单流程验证、查看topic消费情况等功能Kafka Tool 工具下载地址:Kafka 连接配置1）启动 Kafka Tool在安装目录下，双击可执行文件 kafkatool.exe，启动 Kafka Tool2）配置 Kafka 连接信息。_kafka tool

文章浏览阅读3k次，点赞34次，收藏37次。在讲Kafka日志源码之前，我们要先对Kafka日志有一个大体的认识这也是阅读源码的关键，一步一步来前面我们聊到了Kafka的生产端的整体架构可以看到，我们每一个Topic都可以分为多个Partition，而每一个Partition对应着一个Log但这里会存在两个问题，如果我们的数据过大一个Log能装下吗？就算能装下，插入/查询速度怎么保证？所以，Kafka在这里引入了日志分段（LogSegment）的概念，将一个Log切割成多个LogSegment进行存储实际上，这里的Log和。

文章浏览阅读2k次，点赞17次，收藏21次。详细阐述了使用OGG传统模式将Oracle数据全量同步到kafka_kafka oracle

文章浏览阅读1k次。使用这一台母机，编写Ansible脚本（在/root目录下创建example目录作为Ansible工作目录，部署的入口文件命名为cscc_install.yaml），编写Ansible脚本使用roles的方式对其他三台云主机进行安装kafka集群的操作（zookeeper和kafka的安装压缩包在gpmall-single.tar.gz压缩包中，将zookeeper和kafka的压缩包解压到node节点的/opt目录下进行安装）。在example文件下面编写cscc_install.yaml文件。_ansible部署kafka集群

文章浏览阅读6.9k次，点赞16次，收藏50次。上一期，我是带着大家入门了SpringBoot整合WebSocket，今天我再来一期kafka的零基础教学吧。不知道大家对kafka有多少了解，反正我就是从搭建开始，然后再加一个简单演示，这就算是带着大家了个门哈，剩下的我再后边慢慢出教程给大家说。/**log . info("topic.group1 消费了： Topic:" + topic + ",Message:" + msg);_springboot kafka

文章浏览阅读2k次。kafka retention 生命周期_kafka设置消息保存时间

文章浏览阅读2.7k次。在本文中，我们将介绍如何使用Kafka进行数据清理。当我们在Kafka集群中处理大量的数据时，及时清理过期、无效或不再需要的数据是非常重要的。首先，我们需要了解Kafka中的数据保留策略。Kafka的数据保留策略决定了消息在主题中保留的时间。默认情况下，Kafka会根据时间来保留数据，也可以根据数据大小进行保留。根据您的需求和数据保留策略，选择适合您的场景的方法进行数据清理。这将将特定分区保留的时间设置为1秒，使消息在下一次清理时被删除。当主题中的数据大小超过指定的阈值时，旧的消息将被删除。_kafka数据清理

文章浏览阅读846次，点赞7次，收藏6次。上面配置是新增了两个用户，admin和tly，这两个用户都是普通用户，KafkaServer中的username、password配置的用户和密码，是用来broker和broker连接认证。在本例中，admin是代理broker间通信的用户。这个时候使用auth.conf已经不能创建topic了，使用admin.conf可以创建，因为admin账号和配置的超级管理员一致；使用权限配置并且超级用户是admin，这个用户和我们上面配置的列表中的admin用户相互映射，每个机器都需要配置然后重启所有节点。_kafka sasl

文章浏览阅读839次。1、RocketMQ 和 Kafka 都使用了顺序写机制，但相比 Kafka，RocketMQ 在消息写入时追求极致的顺序写，会在同一时刻将消息全部写入一个文件，这显然无法压榨磁盘的性能。而 Kafka 是分区级别顺序写，在分区数量不多的情况下，从所有分区的视角来看是随机写，但这能重复发挥 CPU 的多核优势2、Leader 节点承担一个分区的读写，Follow 节点只负责数据备份3、RocketMQ 默认采取的是主从同步架构，即 Master-Slave 方式，其中 Master 节点负责读写，

文章浏览阅读1.2w次，点赞11次，收藏48次。Kafka可视化管理工具kafka-manager部署安装和使用_kafka manager