Kafka进阶篇-消费者详解&Flume消费Kafka原理
Kafka进阶篇-消费者详解&Flume消费Kafka原理
【复盘】记录一次类型不一致导致的Kafka消费异常问题
记录一次生产事故
大数据技术之Kafka
入门Kafka消息队列，基础架构，分区 ，生产者 ，KafKa Broker , 消费者 ，偏移量offset，精确一致性消费
Apache Kafka - 灵活控制Kafka消费_动态开启/关闭监听实现
在实际应用中，往往需要根据业务需求动态开启/关闭Kafka消费者监听。例如，在某些时间段内，可能需要暂停对某个Topic的消费，或者在某些条件下才开启对某个Topic的消费。在Spring Boot中，要实现动态的控制或关闭消费以及动态开启或关闭监听，可以使用Spring Kafka提供的一些功能。
springcloud(nacos)集成Kafka
Autowired/*** kafka发送手机短信的方法*/log.info("功能名称:发生验证码的方法,请求路径:[{}],请求方法:[{}],请求参数:[{}]",request.getRequestURI()// 获取短信验证码// 存入redis// 异步发生kaklog.info("功能
使用批处理文件(.bat)启动多个CMD窗口并执行命令
由于每次启动本机的kafka都需要打开2个cmd窗口，分别启动zookeeper服务和kafka服务，操作相对繁琐，于是想起了批处理来帮忙一键启动。4. 使用choice命令来延时3秒，也可用ping命令作延时，ping 127.0.0.1 -n 5。2. cmd /k 表示cmd后面的命令执行完后
关于kafka连接超时的解决思路
kafka启动出现超时的一种解决思路
kafka消费失败重试机制
kafka批量消费时，消息消费失败处理
kafka基础
kafka是一个消息队列的中间件，那什么是消息队列？生产者：负责生产消息，将消息发送给broker，是全部消息的发起者。broker：是消息的服务端，负责消息的存储、投递等功能，是最核心的部分。消费者：负责消息的消费，根据消息承载的信息处理对应逻辑。它的应用场景有：消息的异步处理：比如用户注册发送验
SpringBoot中使用Kafka报错：Failed to construct kafka consumer
报错内容在SpringBoot项目中使用了Kafka，在启动的过程中报错2022-02-26 11:44:10.422 ERROR 26148 --- [ main] o.s.boot.SpringApplication : Application r
Kafka 为什么那么快？
批量发送：减少了与服务端。
Windows操纵kafka
【代码】Windows操纵kafka。
关于kafka消费者超时配置
1. 在 Spring Boot 的配置文件（如 `application.properties` 或 `application.yml`）中添加 Kafka 消费者相关的配置项。在上述示例中，`spring.kafka.consumer.properties.max.poll.interval.m
【项目实战】Kafka 重平衡 Consumer Group Rebalance 机制
Kafka重平衡是指Apache Kafka分布式消息系统中的一个过程。在Kafka中，消息被分区并分布在不同的主题中的多个分区中。每个消费者组可以订阅一个或多个主题，并从分区中消费消息。当消费者加入或离开消费者组时，或者主题的分区数量发生变化时，Kafka会触发重平衡过程。重平衡的目的是重新分配分
【项目实战】Kafka 的 Leader 选举和负载均衡
Kafka的Leader选举和负载均衡是保证高可用性、故障恢复、负载均衡和性能优化的重要机制。它们能够确保Kafka集群的稳定运行和高效处理大量数据的能力
pylink消费kafka写入ES
"enable.auto.commit": "false", # 关闭kafka 自动提交，此处不能传bool 类型会报错。(\d{26}).*?).name(f"消费{TEST_KAFKA_TOPIC}主题数据")# 创建 StreamExecutionEnvironment 对象。# id表示
kafka提高消费能力
因业务约束，发送到kafka的单条消息的大小达到了125k。并且存在远程调用瓶颈，目前阶段无法解耦。在此条件下，系统上了生产第一天就遇到了消费瓶颈，并且10分钟积压消息达到了100w+，为此记录问题发现过程以及解决方案。
springboot kafka配置与使用
可以根据情况只配置生产着或消费者；每个groupId都可以完整消费指定topic的所有数据，要想重新消费所有数据可以更换groupid组
Kafka学习---4、消费者（分区消费、分区平衡策略、offset、漏消费和重复消费）
Kafka学习---4、消费者（分区消费、分区平衡策略、offset、漏消费和重复消费）
kafka生产者api和数据操作
kafka生产者api和数据操作
