批量发送消息Kafka采用了批量发送消息的方式，通过将多条消息按照分区进行分组，然后每次发送一个消息集合，看似很平常的一个手段，其实它大大提升了Kafka的吞吐量。消息压缩消息压缩的目的是为了进一步减少网络传输带宽。而对于压缩算法来说，通常是数据量越大，压缩效果才会越好。因为有了批量发送这个前期，从而使得Kafka的消息压缩机制能真正发挥出它的威力。对比压缩单条消息，同时对多条消息进行压缩，能大幅减少数据量，从而更大程度提高网络传输率。多分区Kafka使用的是多分区策略，消息被组织成一个一个的主题（topic），而主题可以划分为多个分区（partition）。每个分区都是一个有序、持久化的日志
背景已知rabbitmq和kafka作为消息中间件来给程序之间增加异步消息传递功能，这两个中间件都是专业的，功能也很强，但是有的时候过于复杂，对于只有一组消费者的消息队列，使用Redis就可以轻松搞定。异步消息队列读者可以思考一下他的几种数据结构哪种更适合，string，hash，set，zset，list 是的很明显list'，使用rpush/lpush进队列，rpop/lpop出队列队列空了怎么办消费者重复快速从队列中消费，那么队列很快就会空，那么就会重复pop操作。浪费生命的空轮询，拉高无用的能耗，通常的解决方案就是让消费线程睡一会，一般1s就够了。但是又有新问题，如果消费者数量过多，睡
kafka尚硅谷视频：10_尚硅谷_Kafka_生产者_原理_哔哩哔哩_bilibili 1.producer初始化：加载默认配置，以及配置的参数，开启网络线程 2.拦截器拦截 3.序列化器进行消息key,value序列化 4.进行分区 5.kafkabroker集群获取metaData 6.消息缓存到RecordAccumulator收集器，分配到该分区的DQueue(RecordBatch) 7.batch.size满了，或者linker.ms到达指定时间，唤醒sender线程，实例化networkClient RecordBatc
1、Kafka介绍Kafka是一款开源的分布式消息系统，最初由LinkedIn公司开发并开源。它被设计用于处理海量的实时数据流，可以支持高吞吐量和低延迟的数据传输。Kafka的设计主要目标是提供一个持久化的、高吞吐量的、可扩展的、分布式发布/订阅消息系统，以解决实时数据处理的需求。它基于发布/订阅模型，通过将消息发布到主题（Topic）并让订阅者订阅相关主题，实现了消息的生产者和消费者之间的解耦。Kafka的架构和设计思想非常灵活，主要由以下几个核心组件组成：Producer（生产者）:负责将消息发布到Kafka集群中的指定主题。Consumer（消费者）:订阅并消费特定主题的消息。Topic
Kafka保证消息的消费顺序一、1个Topic（主题）只创建1个Partition(分区)，这样生产者的所有数据都发送到了一个Partition(分区)，保证了消息的消费顺序；二、生产者在发送消息的时候指定要发送到哪个Partition，这样同一个Partition的数据会被同一个消费者消费，从而保证了消息的消费顺序。实现思路在Kafka中，只保证Partition(分区)内有序，不保证Topic所有分区都是有序的。所以Kafka要保证消息的消费顺序，可以有2种方法：一个Topic（主题）只创建1个Partition(分区)，这样生产者的所有数据都发送到了一个Partition(分区)，保证了
kafka设置消息存放时间有两种配置通过kafkaserver.properties配置文件log.retention.hours=8新建topic的时候添加参数fromconfluent_kafka.adminimportAdminClient,NewTopic#ConfigureKafkaadminclientadmin_conf={'bootstrap.servers':'localhost:9092'}admin_client=AdminClient(admin_conf)#Definetopicconfigurationtopic_config={'retention.ms':'60
1、应用场景RabbitMQ：适用于易用性和灵活性要求较高的场景：异步任务处理：RabbitMQ提供可靠的消息传递机制，适用于处理异步任务，例如将耗时的任务放入消息队列中，然后由消费者异步处理，提高系统的响应速度和可伸缩性。解耦系统组件：通过使用RabbitMQ作为消息中间件，不同的系统组件可以通过消息进行解耦，实现松耦合的架构，提高系统的可维护性和灵活性。事件驱动架构：RabbitMQ的发布-订阅模式可以用于构建事件驱动架构，将系统中的事件作为消息发布到相应的主题，不同的消费者可以订阅感兴趣的主题进行相应的处理。RocketMQ：适用于大规模数据处理和高吞吐量的场景：分布式事务：Rocket
目录一、独立消费者消费某一个主题中某个分区数据案例1.1、案例需求1.2、案例代码1.3、测试一、独立消费者消费某一个主题中某个分区数据案例1.1、案例需求创建一个独立消费者，消费firstTopic主题0号分区的数据，所下图所示：1.2、案例代码生产者往firstTopic主题0号分区发送数据代码packagecom.xz.kafka.producer;importorg.apache.kafka.clients.producer.*;importorg.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;importjava.util.Pr
上一章主要说明了安装kafka前期的一些步骤，包括安装jdk1.8、zookeeper等，接下来主要就是通过源码编译安装emqx了，由于emqx是由erlang语言编写的，要想通过源码来编译安装emqx，那指定少不了erlang了。1、安装erlang（这里推荐Erlang/OTP22及以上） （1）下载otp_src_23.3.tar.gz压缩包，通过wget下载很慢，可以去网上找一下百度网盘资源，也可以私信我发给你wgethttp://erlang.org/download/otp_src_23.3.tar.gz （2）解压到当前文件夹tar-zxvfotp_src_2
区别自动提交偏移量（AutoCommitOffset）和手动提交偏移量（ManualCommitOffset）是两种不同的消费者偏移量管理方式。自动提交偏移量：在自动提交模式下，消费者会定期自动将已消费的消息偏移量提交给Kafka。消费者无需显式调用提交偏移量的方法，Kafka会在后台自动处理。自动提交偏移量可以简化代码，减少了手动提交的复杂性。然而，自动提交偏移量可能会导致一些问题。例如，如果消费者在处理消息之前发生故障，那么已经消费但尚未提交的偏移量将丢失，造成消息重复或丢失。手动提交偏移量：在手动提交模式下，消费者需要显式地调用提交偏移量的方法，将已消费的消息偏移量提交给Kafka。手动
