Kafka源代码阅读（3）：拉取和写入

最新推荐文章于 2025-06-17 15:27:12 发布
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分类专栏： java
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/define_us/article/details/81103841
本文详细介绍了在何种条件下拉取请求会立刻返回：一是请求本身要求立即响应；二是请求不需要任何数据；三是已有足够数据量来回应请求；四是处理过程中出现错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

四种情况下拉取请求回立刻返回：
+ 请求要求立刻返回
+ 请求不要求任何数据
+ 由足够数据量回应请求
+ 处理时发生错误。
+

Kafka 消息数据结构原理与实际应用——Kafka 消息发送和接收代码实例讲解
AI天才研究院
04-15 233
/ 1. 定义一个用于传输的用户类@Override// 2. 创建用户对象的序列化器@Override// 3. 创建用户对象的反序列化器@Override// 4. 使用自定义序列化器的生产者// 创建并发送用户对象i <= 5;// 5. 使用自定义反序列化器的消费者生产者最佳实践使用适当的批处理设置（batch.size。
【Flink】从Kafka写入Kafka（带完整源码，直接可使用）
一杯咖啡半杯糖的博客
11-14 1384
本博客基于1.13.6版本Flink，在Flink实际生产过程中需要把数据从kafka中读取，处理后写入kafka中继续其他的逻辑，本博客支持精准一次写入flink操作，适用于建设实时数仓过程中以及一些需要flink处理kafka的需求中，本程序可以在本地运行，也可提交到yarn上运行，有完整的Flink代码，已完成编译，开箱简单修改即可用，避免了大家编程、编译、提交yarn上的一些错误。 本工程提供 1、项目源码及详细注释，简单修改即可用在实际生产代码 2、成功编译截图 3、linux提交命令
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08-24
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kafka消费者：从kafka读取数据（性能提升、JAVA示例）
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以第三章中的序列化器示例，如下写一个反序列化器。try {Customer@Override消费者端也需要实现Customer类，类和序列化器都需要在生产者和消费者的应用程序上匹配。在又许多消费者和生产者共享数据访问权限的大型组织中，这可能会非常有挑战性。反序列化器只是颠倒了了序列化器的逻辑，从字节数字中将Customer对象的ID和名称获取出来，重新构造一个对象。
Kafka数据写入流程源码深度剖析（Broker篇）
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qq_42773076的博客
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【kafka】高吞吐源码分析-顺序写入与刷盘机制
一只皮皮熊
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kafka作为一个处理实时数据和日志的管道,每秒可以处理几十万条消息。其瓶颈自然也在I/O层面，所以其高吞吐背后离不开如下几个特性: - NIO - 磁盘顺序读写 - Queue数据结构的极致使用 - 分区提高并发 - 零拷贝提高效率 - 异步刷盘 - 压缩提高数据传输效率
【Kafka】从kafka中读取最新数据
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Spark-Streaming-Apache-Kafka-Apache-HBase:Spark Streaming示例项目，它从Kafka中提取消息并写入HBase Table
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2. **建立 Spark Streaming 应用**：编写 Java 代码，初始化 Spark Streaming 上下文，设置 DStream（Discretized Stream）从 Kafka 主题中拉取数据。这通常通过 `KafkaUtils.createDirectStream` 方法完成，指定 ...
kafka基础学习（六）：kafka 代码示例
F道人
08-20 2267
kafka 代码示例 生成者API在不同版本间无较大变动；消费者（Consumer）提供了两套API 低版本（8.0版本及其以前）API 高版本（8.0版本后）API 两种API的优缺点： 高版本Consumer API 优点： 高级API写起来简单，易用。 不需要自行去管理offset，API已经封装好了offset这块的东西，会通过zookeeper自行管理 不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理 消费者断线后会自动根据上次记录在zookeeper中的offset接着消费消息。 高版本Cons
Kafka消息确认机制：确保消息可靠传递消息确认机制详解
AI天才研究院
05-31 765
Kafka消息确认机制：确保消息可靠传递-消息确认机制详解 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在当今大数据时代,消息队列已成为分布式系统中不可或缺的重要组件。Kafka作为一个高性能、高吞吐量的分布式消息队列系统,广泛应用于实时数据处理、
springBoot整合kafka和elasticSearch,实现批量拉取日志以及批量更新到es里
01-15
从Kafka中批量拉去数据，然后批量更新到es里。一次拉取的数量可以设置，现在是10000，轻松运转，更新到es内部也是，目标是百万日志秒处理
kafka基础代码实现
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kafka实现的基本代码，包括客户端是服务端。代码运行的时候请务必保证运行环境已经搭好。
图解 Kafka 生产者元数据拉取管理全流程
JavaShark的博客
07-02 1008
今天这篇我们就来聊聊 生产者是会如何拉取和管理元数据的 ，带你梳理生产者元数据管理整体的源码分析脉络。认真读完这篇文章，我相信你会对 Kafka 生产获取和管理元数据源码有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。消息想从 Producer 端发送到 Broker 端，必须要先知道 Topic 在 Broker 的分布情况，才能判断消息该发往哪些节点，比如：「 Topic 对应的 Leader 分区有哪些 」、「 Leader分区分布在哪些 Broker 节点 」、「 Topic 分区动态变更
一文读懂kafka消息拉取机制｜线程拉取模型
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03-31 638
又是一年求职季，在这里，我为各位准备了一套Java程序员精选高频面试笔试真题，来帮助大家攻下BAT的offer，题目范围从初级的Java基础到高级的分布式架构等等一系列的面试题和答案，用于给大家作为参考以下是部分内容截图《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门即可获取！试题和答案，用于给大家作为参考以下是部分内容截图[外链图片转存中…(img-onpAMIUb-1711868214199)]
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Kafka源码和文档阅读与体会(一)
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新的一天，新的技术今天的技术，先讲解Kafka的内容，再结合源码细细品味 带着问题去理解 >Kafka是什么、做什么 >Kafka的设计Kafka是什么、做什么 kafka是一个分布式、分区、副本提交的日志服务，它提供了一个消息系统的功能 , 但是有独特的设计 (官方 ： Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log
kafka--consumer拉取消息的方式
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consumer拉取消息的方式，主要Kafka的索引文件和log文件有关系，.index是通过offset来拉取，.timeindexl通过时间戳的方式来拉取，那么，从这个角度出发，consumer拉取消息的方式主要为按offset拉取和按时间戳拉取，默认是从broker服务器中记录的offset拉取，一般代码中不用指出，broker服务器的offset文件会为大家记录。
Java Kafka交互工具类：操作封装与集群集成
资源摘要信息:"java_kafka交互工具类.rar" 该资源是一个关于Java与Kafka交互的工具类...由于该工具类没有使用说明文档，开发者在使用时可能需要对Kafka的相关API有一定的了解，并能够通过阅读源代码来掌握其使用方法。
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