Kafka之Consumer获取消费数据全过程图解

最新推荐文章于 2025-03-17 21:26:43 发布

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本文详尽解读了Kafka客户端程序如何通过Consumer接口获取消息的全过程，以图解形式呈现源码级别梳理，助您深入理解Kafka消息消费机制。

这篇文章是作为：[跟我学Kafka源码之Consumer分析](http://flychao88.iteye.com/blog/2268481) 的补充材料，看过我们之前源码分析的同学可能知道。

本文将从客户端程序如何调用Consumer获取到最终Kafka消息的全过程以图解的方式作一个源码级别的梳理。

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Kafka消费者数据清洗与数据转换

AI天才研究院

07-07

921

Kafka消费者数据清洗与数据转换作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：Kafka消费者, 数据清洗, 数据转换, 大数据处理, Apache Kafka 1.背景介绍

详解大数据领域Kafka的消息生产与消费机制

最新发布

AI智能探索者的博客

08-27

872

Broker收到消息后，会做什么？Leader副本先写入消息（Append to Log）；Follower副本从Leader同步消息（Fetch Request）；当所有ISR副本都写入消息后，Leader向生产者返回确认响应，包含Topic、Partition、Offset）。Offset的作用：每个Partition中的消息都有一个唯一的Offset（偏移量），用于标记消息的位置（比如Offset=100表示这是Partition中的第101条消息）。

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kafka生产消费流程

m0_62645012的博客

06-09

1691

1.生产者先从zookeeper的"/brokers/topic/主题名/partitions/分区名/state"节点找到该partition的leader。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费。kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者相互独立的顺序拉取消息。leader接收到所有的ISR中的Replica的ACK中，并向生产者返回ACK。broker进程上的leader将消息写入到本地log中。

【大数据之Kafka】十、Kafka消费者工作流程

阿宁的博客

09-11

1006

（1）pull（拉）模式：消费者从broker中主动拉取数据。（Kafka中使用）不足：如果Kafka中没有数据，消费者可能会陷入循环，一直返回空数据。（2）push（推）模式：Kafka中不适用此种方式，因为broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速度。

Kafka 消费者之消费方式、工作流程、消费者案例（订阅主题、订阅分区）、消费者组案例、分区的分配以及再平衡、offset 位移、消费者事务、数据积压（消费者如何提高吞吐量）

花&败

04-10

1052

一、Kafka 消费方式二、Kafka 消费者工作流程 1、消费者总体工作流程 2、消费者组原理消费者组初始化流程：先选出使用哪台服务器的coordinator，根据groupid的hashcode值进行50求模处理，就得到了分区编号，该分区编号在哪个broker节点上，则该节点的coordinator就负责本次消费者组的事务协调。 3、消费者重要参数 bootstrap.servers 向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。...

【Python】【Kafka】kafka读取所有数据——使用消费群组+offset

little_stupid_child的专栏

06-26

1万+

kafka为分布式消息队列，队列中的消息可以保存7天。当使用消费者读取kafka中数据时，会面临这样的问题：当消费者进程中断后，再次进行消费时会发现，读取的位置当前获取的新数据，如果配置offsetauto_offset_reset='earliest'会从kafka初始的数据消费，重复消费之前的数据。如果想要使消费者像下载文件一样，可以“设置断点继续重传”我们可以在定义consumer时候这样做...

Kafka的消费流程

励志成为一名优秀的全能型软件开发工程师。

02-25

2214

我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、多线程安全问题2、群组协调3、分区再均衡。

KafkaConsumer 架构设计剖析和源码全流程详解（一）

DraGon_HooRay的博客

07-17

1393

Kafka 作为一个分布式事件暂存和中转系统，最重要的两个功能便是，往 Kafka 生产数据的生产者 KafkaProducer，和从 Kafka 拉取数据消费的消费者 KafkaConsumer。今天我们主要讲解消费者，KafkaConsumer。

Kafka3.0.0版本——消费者（消费者组详细消费流程图解及消费者重要参数）

小志的博客

09-07

1373

Kafka3.0.0版本——消费者（消费者组详细消费流程图解及消费者重要参数）

超详细图解kafka生产消费流程

m0_74931226的博客

11-15

787

一条消息在kafka是如何生产的？一条消息在kafka是如何存储的？一条消息在kafka是如何消费的？Kafka为什么高性能？Kafka为什么高可用？

Kafka组件的消费者流程解析，图文详解

程序源日志的博客

12-05

2500

消费者：消费组：⼀个拥有四个分区的主题，包含⼀个消费者的消费组此时，消费组中的消费者消费主题中的所有分区。并且没有重复的可能。如果在消费组中添加⼀个消费者2，则每个消费者分别从两个分区接收消息如果消费组有四个消费者，则每个消费者可以分配到⼀个分区如果向消费组中添加更多的消费者，超过主题分区数量，则有⼀部分消费者就会闲置，不会接收任何消息向消费组添加消费者是横向扩展消费能⼒的主要⽅式。必要时，需要为主题创建⼤量分区，在负载增⻓时可以加⼊更多的消费者。但是不要让消费者的数量超过主题分区的数量。除了通过增加消费

Kafka消息消费流程详解

三哥无邪

07-16

2041

Kafka消费者的流程可以概括为以下几个步骤：创建Kafka消费者实例；订阅一个或多个主题；拉取消息记录；处理消息；提交消费位移；控制消费速率；错误处理和重试；关闭消费者。下面将详细介绍每个步骤及其相关代码。

Kafka之消费全流程

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人生若只初相见@的博客

01-09

2万+

大家好我是月夜枫，我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。

【Kafka原理】生产、消费数据工作流程

行为产生结果

05-07

581

一、Kafka数据写入流程获取对应分区leader的位置：生产者先从zookeeper的“/brokers/topics/主题名称/partitions/分区名称/state”节点找到该分区的leader位置获取对应的broker信息：生产者在zookeeper中找到该id对应的broker broker进程上的leader将消息写入到本地log中 follower从leader上拉取消息，写入本地log，并向leader发送ack leader接收到所有的ISR中的replica的ack后，并

三、Kafka的消费全流程

来xghuang666的专栏

06-20

3896

我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、多线程安全问题2、群组协调3、分区再均衡。

Kafka篇——消费者实现流程，详细的消费者创建和使用流程！

我热爱学习，也乐于分享。无论是科技前沿的洞见，还是生活中的小技巧，我都会在这里与你分享。我相信，知识就是力量，而分享则能让这份力量得到更好的传递。

01-12

1269

Kafka消费者是Kafka消息队列系统的一部分，用于从Kafka集群中读取和处理消息。作为一个分布式流平台，Kafka被设计为高性能、可扩展且可靠的消息传递系统。Kafka消费者允许应用程序实时订阅并消费Kafka中的消息流。下面是Kafka消费者的一些关键特点和功能：1. 可扩展性：Kafka消费者可以水平扩展，从而支持大规模的消息处理和高吞吐量。2. 消息流订阅：Kafka消费者可以订阅一个或多个主题（topics）中的消息流，并实时地读取和处理这些消息。

二、Kafka生产与消费全流程

来xghuang666的专栏

06-13

2326

代码见：代码中使用到了自定义序列化。id的长度4个字节，字符串的长度描述4个字节，字符串本身的长度nameSize个字节自定义序列化容易导致程序的脆弱性。举例，在我们上面的实现里，我们有多种类型的消费者，每个消费者对实体字段都有各自的需求，比如，有的将字段变更为long型，有的会增加字段，这样会出现新旧消息的兼容性问题。特别是在系统升级的时候，经常会出现一部分系统升级，其余系统被迫跟着升级的情况。解决这个问题，可以考虑使用自带格式描述以及语言无关的序列化框架。

消息中间件之Kafka生产消费流程

qq_34825955的博客

03-17

558

一个主题下的一个分区只能被同一个消费者组的某一个消费者消费。但是可以被多个消费者组消费。2.发起同步组的请求（消费者分区分配情况，leader客户端负责计算，分配策略）2.调用分区器确定消息属于topic下的哪一个分区。消费者组B下的消费者1 消费分区 0 和分区 1。4.发起已经提交的消费者偏移量（ack确认）1.向组协调器发送入组请求,第一个成为群主。消费者组A下的消费者1 消费分区 0。消费者组A下的消费者2 消费分区 1。5.管理消费者已经消费的偏移量。3.与组协调器维持心跳。

Kafka消息中间件（二）（生产与消费全流程）

qq_41449402的博客

04-20

1319

key.serializer必须设置为实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer的接口类，Kafka的客户端默认提供了ByteArraySerializer,IntegerSerializer,StringSerializer，也可以实现自定义的序列化器。可以通过生成者的send方法进行发送。在发送消息时，实现kafkaClient的Callback方法，可以以异步的方式接收到RecordMetadata，从而获得消息的各种属性。