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在这几秒时间里，“死掉”的消费者不会读取分区里的消息。对于分区数固定的情况，如果消费者过多，出现了消费者的个数大于分区个数的情况，就会有消费者分配不到任何分区。在进行主动再均衡期间，所有消费者都会停止读取消息，放弃分区所有权，重新加入消费组，并获得重新分配到的分区。协作再均衡（也称为增量再均衡）是指将一个消费者的部分分区重新分配给另一个消费者，其他消费者则继续读取没有被重新分配的分区。这种再均衡包含两个或多个阶段。消费组：每个消费者都有一个对应的消费组，每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费。

Kafka集群版本搭建(一键启动)

kafka是分布式的高并发的基于发布/订阅模式的消息队列软件系统。

大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天我们将探讨如何在Spring Boot应用中实现与Apache Kafka的深度集成，利用其强大的消息传递能力来构建高效可靠的分布式系统。

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了解常用MQ消息中间件Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ的基础知识，对三者特性进行对比，选取合适的MQ。着重讲解RabbitMQ详解。

又是经历了一段不太平的变动，最近算是稳定了点，工作内容又从后端开发转换成了sql boy，又要开始搞大数据这一套了。不同的是之前写实时任务的时候都是用的java代码，新环境却更加偏向与使用flink sql 解决，所以记录下使用flink sql 的一些感悟和遇到的问题吧。

使用 KafkaTemplate发送消息。使用 @KafkaListener 注解。基础配置：以下是必须的配置。

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，具有HTTP Web界面和无模式JSON文档。Elasticsearch以其可扩展性、易用性和对海量数据的处理能力而闻名，是许多大型企业和项目的首选数据存储和搜索解决方案。Apache Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn公司开发和维护。它允许发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息系统。

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于处理无界和有界数据流。它是一个分布式处理引擎，支持实时数据流处理和批处理任务。Flink 被广泛应用于大数据分析、机器学习、实时监控和复杂事件处理等领域。

kafka在window上的启动

虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。

Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综合考虑。通过合理的配置和策略，结合监控和及时的应对措施，可以大幅降低消息丢失的风险，确保数据在分布式系统中的可靠传递。

新建SparkKafkaProducer （注意选择的是object而不是class）控制台可以消费到数据，可见spark作为消费者集成Kafka成功。能接收到信息，可见spark作为生产者集成Kafka成功。运行，开启Kafka 消费者消费数据。开启Kafka 生产者生产数据。

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。架构特点是分区、多副本、多生产者、多订阅者，性能特点主要是高吞吐，低时延。Kafka主要设计特征如下：通过时间复杂度为O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量 ：即使是非常普通的硬件机器，Kafka也可以支持每秒数百万的消息。

kafka作为flume的source，扮演生产者角色。kafka作为flume的sink，扮演消费者角色。可见Kafka集成flume生产者成功。可见Kafka集成flume消费者成功。往被监控文件输入数据。查看Kafka消费者。查看flume监控台。

ISR（In-Sync Replicas）是一个分区副本集合，这些副本被认为是与领导副本保持同步的。具体来说，ISR中的副本是那些能够在一定时间内（由参数replica.lag.time.max.ms指定）将数据同步到与领导副本相同位置的副本。Kafka的ISR机制通过维护一个与领导副本同步的副本集合，确保了数据的一致性和高可用性。通过合理配置和使用ISR机制，Kafka能够在面对节点故障时，仍然保证数据的安全和系统的稳定。

在Kafka中，DLT通常指的是 。Dead Letter Topic（DLT）的定义与功能：DLT的使用与意义：总之，在Kafka中，DLT是一个用于处理无法被成功消费的消息的特殊Topic，它提供了一种灵活且可靠的机制来保障Kafka系统的稳定性和可靠性。3.2、引入spring-kafka依赖3.3、创建SpringBoot启动类3.4、创建生产者发送消息3.5、创建消费者消费消息

kafka-消费者-消费异常处理。

副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。