使用多线程提升Kafka消费能力

最新推荐文章于 2025-09-07 16:05:41 发布
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kafka 专栏收录该内容
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本文探讨了如何通过创建线程池和实现Runnable的Kafka消费者线程来提高Kafka消费能力。通过并发处理消息，可以显著提升系统的吞吐量。同时，文章提醒注意线程协调、资源管理和线程池大小的调整以达到最佳性能。

在处理大量数据时，Kafka是一个广泛使用的分布式消息系统。为了提高Kafka消费者的性能和吞吐量，可以使用多线程来并发处理消息。本文将介绍如何使用多线程来增加Kafka消费能力，并提供相应的源代码。

首先，我们需要创建一个Kafka消费者，并配置相应的参数。以下是一个基本的Kafka消费者配置示例：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache
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面对Kafka消费不给力，如何轻松解决呢？
架构精进之路
01-24 4023
我是架构精进之路，点击上方“关注”，坚持每天为你分享技术干货，私信我回复“01”，送你一份程序员成长进阶大礼包。 一、背景随着目前业务复杂度的增加，项目中经常需要有大量的跨系统异步任...
kafka使用_使用多线程增加kafka消费能力
weixin_39921504的博客
12-03 1667
原创：小姐姐味道(微信公众号ID：xjjdog)，欢迎分享，转载请保留出处。前提：本例适合那些没有顺序要求的消息主题。kafka通过一系列优化，写入和读取速度能够达到数万条/秒。通过增加分区数量，能够通过部署多个消费者增加并行消费能力。但还是有很多情况下，某些业务的执行速度实在是太慢，这个时候我们就要用到多线程去消费，提高应用机器的利用率，而不是一味的给kafka增加压力。使用Spring创建一个...
分布式微服务系统架构第170集：Kafka消费者并发-多节点消费-可扩展性
最新发布
程序员哆啦A梦，蓝胖子
09-07 1287
（Leader）：顺序写入日志（先入页缓存→追加到 segment，更新索引），并向 ISR 中的 Follower 复制。举例：峰值 5,000 msg/s，每条处理 20 ms（0.02s），单分区能稳态 500 msg/s，：原 topic/partition/offset/timestamp、异常类名、异常消息等，方便排查。topic、key（可选，决定有序性）、value、headers、timestamp。：把 DLT 导出到仓库（ClickHouse/ES/S3），数据修复后按批重投。
kafka提高消费能力
weixin_43950558的博客
11-23 3086
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。
kafka消费能力优化解决方案
热门推荐
一个天秤座的架构师
05-01 2万+
简介 由于项目中需要使用kafka作为消息队列，并且项目是基于spring-boot来进行构建的，所以项目采用了spring-kafka作为原生kafka的一个扩展库进行使用。先说明一下版本： spring-boot 的版本是1.4.0.RELEASE kafka 的版本是0.9.0.x 版本 spring-kafka 的版本是1.0.3.RELEASE 用过kafka的人都知道，对于使用...
Kafka系列之如何提高消费者消费速度
ToBeMaybe_的博客
07-22 3451
在实际开发过程中，如果使用Kafka处理超大数据量(千万级、亿级)的场景，Kafka消费者的消费速度可能决定系统性能瓶颈。
Kafka——多线程开发消费者实例
从知识输入到知识输出
07-25 1574
Kafka——多线程开发消费者实例
kafka多线程顺序消费
nsa65223的专栏
07-17 1131
为了避免有的小伙伴第一次接触顺序消费的概念，我还是先介绍一下顺序消费是个什么东西。双十一，大量的用户抢在0点下订单。为了用户的友好体验，我们把订单生成逻辑与支付逻辑包装成一个个的MQ消息发送到Kafka中，让kafka积压部分消息，防止瞬间的流量压垮服务。那么这里的问题就出现了，订单生成与支付都被包装成了消息。这两个消息是有严格的先后顺序的，订单生成逻辑肯定在支付之前。如果支付与订单生成对应不同的topic，你只能在consumer层面去处理了。
Kafka优势剖析-无锁设计与多线程模型
Lin_Miao_09的博客
01-07 1350
Kafka 通过 无锁设计 和 高效的多线程模型，在处理高并发、高吞吐量的消息传递时表现出色。这两种设计不仅减少了系统的上下文切换和锁竞争，还提高了 I/O 操作的效率，确保了 Kafka 在大规模分布式环境下的高性能和低延迟。
kafka 消费能力小小见解及解决方案
大东的博客
06-28 2066
1.kafka 消费能力低的原因 kafka的速度是很快，所以一般来说producer的生产消息的逻辑速度都会比consumer的消费消息的逻辑速度快,查看topic情况发现： MUC_EMP_CHANGE_NOTIFY MUC_ORG app_action h5_action topic的分区数partitions都是1 副本数replication-factor都是1，如下图 查看topic情况 ./kafka-topics.sh --zookeeper 172.28.21.250:2181,172.2
kafka 消费并行度提升
weixin_46825193的博客
03-29 1687
本文介绍 Kafka 消费的一个例子，以及如何优化提升消费的并行度。例子Kafka 消费一般使用github.com/Shopify/sarama包实现，现已支持消费组消费。下面是一个消费组消费的例子：funcconsume(){ //定义一个消费者，并开始消费 consumer:=Consumer{} ConsumerHighLevel.Consume(ctx...
Kafka消费者能力扩展指南
MoneyHacksPro的博客
08-16 1162
在当今大数据时代，消息队列已经成为处理高并发、高吞吐量数据流的重要工具。Kafka作为一款高性能、可扩展的消息队列系统，在处理大规模数据流时，其消费者的能力扩展显得尤为重要。以下是一个与Kafka知识点之消费者能力扩展相关的场景问题。场景问题：假设我们正在开发一个实时数据分析平台，该平台需要从多个数据源实时收集数据，并对数据进行实时处理和分析。随着数据量的不断增长，原本的消费者在处理数据时开始出现瓶颈，导致数据处理延迟增加，甚至出现数据丢失的情况。
5种kafka消费端性能优化方法
华为云官方博客
08-04 4695
本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。
16-kafka消息数据积压，kafka消费能力不足怎么处理
huaxing_ba的博客
05-29 3028
题目：kafka消息数据积压，kafka消费能力不足怎么处理 答案： 1.提高生产者吞吐量 （1）buffer.memory：发送消息的缓冲区大小，默认值是32m，可以增加到64m （2）batch.size：默认是16k。如果batch设置太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果batch太大，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时 （3）linger.ms：这个值默认是0，意思是消息立即被发送。一般设置一个5-100ms。如果linger.ms设置的太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下
springboot + @KafkaListener 手动提交及消费能力优化
weixin_33939380的博客
01-09 4583
转载https://blog.youkuaiyun.com/asd5629626/article/details/82776450https://blog.youkuaiyun.com/asd5629626/article/details/82746771 spring-boot 版本 1.5.12 依赖使用spring-kafka1.3.3（对应kafka-clients版本0.11.0.0，请使用于kafk...
【Kafka笔记】5.Kafka 多线程消费消息
菜鸟sdut的博客
11-24 3318
Kafka多线程消费理解 Kafka Java Consumer设计 Kafka Java Consumer采用的是单线程的设计。其入口类KafkaConsumer是一个双线程的设计，即用户主线程和心跳线程。 用户主线程，指的是启动Consumer应用程序main方法的线程，心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期给对应的Broker机器发送心跳请求，以表示消费者应用的存活性。 官网...
Kafka多线程消费实现：提高消息处理效率
LmzActionscript的博客
09-21 373
接着，我们通过实现多线程消费的逻辑，将消息数据分配给多个线程来并行处理。最后，我们提供了相应的源代码示例，并说明了程序的运行方法。上述代码中，我们创建了一个Kafka消费者，并设置了相关的配置参数，包括Kafka集群的地址、消费者组ID以及消息的反序列化器。然后，我们订阅了指定的主题，并使用一个无限循环来持续消费消息。下面我们将详细介绍如何使用多线程消费来提高Kafka消息处理效率，并提供相应的源代码示例。在实际应用中，我们常常需要处理大量的消息数据，为了提高处理效率，可以采用多线程消费的方式。
python 多线程/多进程消费kafka
06-14
同时，引用[2]和[3]提到了多线程消费Kafka的情况，但需要注意的是，Kafka消费者本身不是线程安全的，因此不能直接在多个线程中共享同一个消费者实例。但是，我们可以通过创建多个消费者实例（每个线程一个）来实现多...
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