kafka 0.8 0.9 offset 问题

最新推荐文章于 2022-04-19 19:47:16 发布
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本文探讨了使用Flume 1.7从Kafka抽取数据时遇到的问题：为何Kafka Manager无法显示groupID。文章指出，消费者及groupID、offset管理由客户端API操作，而Flume将offset维护在_consumer_offsets主题中，这与旧版Kafka Manager不兼容。
为啥flume1.7那边抽取kafka里面的数据，kafkamanage 里面看不到groupID
消费者及groupID、以及offset 管理，都是由客户端API操作的？ 
我们那边虽然升级了kafka从0.8到0.9，但是客户端还是老的API，将OFFSET维护在ZK中

FLUME将OFFSET维护在 _consumer_offsets  这个topic中，而老的kafkamanage   不读取这个信息的，只读取ZK的


新API 客户端将offset写入_consumer_offsets，兼容老的API 还是写offset在ZK中。

【kafka】kafka offset 的存储 (存储zookeeper 与 存储 kafka)
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flink实战--flink整合kafka (kafka source 与 kafka sink)
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主要包括以下：（大方面） 1、使用外部存储保存offset 2、不保存offset 1、使用外部存储保存offset 包括Checkpoints、ZooKeeper、HBase 、Kafka、HDFS等 模型展示： 详细介绍： 使用外部存储保存offset博文链接：https://blog.csdn.net/murphyZ/article/details/88241458 2、Kafka Off...
8.Kafka offset机制
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8-kafka消费者0.8 0.9 版本高级API和简单API
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消息中间件kafka（0.9以及0.10版本）学习及实践
aoho求索
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kafka 0.9 0.10 版本 特点 介绍 消息队列 pull模型 持久化 性能 负载均衡 Topic模型 消息传输一致kafka 分布式 Leader的选择 消息中间件kafka（0.9以及0.10版本）学习及实践kafka kafka分区kafka partition consumer producer broker kafka kafka kafka kafka kafka kafka
kafka源码解读系列：深入生产者核心
RIGHTSONG的博客
03-15 712
本文档基于kafka client 0.8.2.2 版本api进行代码详细说明，通过对该代码的深入剖析，可以加深对kafka生产者的理解，并且能够避免该版本坑点（说实话，该版本挺坑，建议升级到0.9以上） 1、版本：0.8.2.2 2、结构图 首先，对kafka生产者内部结构进行剖析，如下图所示 上图表示kafka生产者生产消息，缓存消息，发送消息的内部流程与结构说明图，按官方的说法，send方法是异步执行的，从上图可以看到在KafkaProducer的send方法被调用后，数据将缓存进入Record.
读取Kafka topic 的最新offset
u012556143的博客
09-20 3590
写在前面：通过spark-streaming消费kafka，spark 1.6.2 kafka 0.9；spark-streaming 1.6 默认整合kafka0.8；尝试过单独整合kafka0.9 不成功（java.lang.ClassCastException: kafka.cluster.BrokerEndPoint cannot be cast to kafka.cluster.Brok...
Kafka 0.8 Producer (0.9以前版本适用)
weixin_30416497的博客
08-20 149
Kafka旧版本producer由scala编写，0.9以后已经废除，但是很多公司还在使用0.9以前的版本，所以总结如下： 要注意包Producer是 kafka.javaapi.producer.Producer 这个才是java api使用的包 示例代码如下： import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.produ...
Kafka 0.8.2 新的offset管理
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02-05 9411
之前Kafka存在的一个非常大的性能问题(隐患)就是利用ZK来记录各个Consumer Group的消费进度。当然JVM Client帮我们自动做了这些事情，但是Consumer需要和ZK频繁交互，而利用ZK Client API对ZK频繁写入是一个低效的操作，并且从水平扩展性上来讲也存在问题。所以ZK抖一抖，集群吞吐量就跟着一起抖，严重的时候简直抖的停不下来。 当然某些非JVM端的API压根就不
修改kafka topic的offset几种方法
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奔向新世界
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查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:test broker:suna:9092的offset的最小值： bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list suna:9092 -topic test --time -2 输出 test:0:1288 查询offset
关于怎么获取kafka指定位置offset消息
小白杨
08-11 3万+
1.在kafka中如果不设置消费的信息的话，一个消息只能被一个group.id消费一次，而新加如的group.id则会被“消费管理”记录，并指定从当前记录的消息位置开始向后消费。如果有段时间消费者关闭了，并有发送者发送消息那么下次这个消费者启动时也会接收到，但是我们如果想要从这个topic的第一条消息消费呢？ public class SimpleConsumerPerSonIndex2 {
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小弟近日用kafka测试传输数据设置的单消费者，不料消费者头天晚上就挂掉了 ，重启消费者，因为auto.offset.reset 默认为latest，所以消费者从昨天晚上的数据接着消费，因为差了一晚上了，消费者一时半会追不上生产者的步伐，而我又需要实时展示数据，且又不能每次重启消费者重新赋予group.id。所以需要手动修改偏移量到最新。 最后通过以下代码解决问题 　　 Propertie...
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需求： 获取kafka 最新的offset 方法： 获取kafka每个分区的offset method1 使用consumer.seektoend() method2 使用consumer.endOffsets() 版本 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> ...
kafka的offset是如何记录的
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<think>我们正在讨论Kafka的offset记录机制。根据引用内容，我们可以总结如下：1.**offset的存储模型**：引用[1]明确指出offset是按照`groupid-topic-partition->offset`的方式存储的。这意味着每个消费者组(group)对每个主题(topic)的每个分区(partition)都会记录一个offset值，表示该消费者组在这个分区上已经消费到的位置。2.**offset的查询**：Kafka只提供了根据offset读取消息的模型，不支持根据key读取。那么如何支持offset的查询呢？实际上，Kafka将消费者组的offset信息存储在一个特殊的内部主题（默认是`__consumer_offsets`）中。当消费者启动或需要提交offset时，会向这个主题写入消息（即offset提交）。当需要查询某个消费者组的offset时，就可以从这个主题中读取。3.**offset管理的发展**：引用[3]提到，早期版本的Kafka使用ZooKeeper来存储offset，但新版本中逐渐弱化了ZooKeeper的作用。新的消费者使用了Kafka内部的groupcoordination协议，将offset存储在Kafka内部主题（`__consumer_offsets`）中，减少了对ZooKeeper的依赖。4.**offset的含义**：引用[4]解释了offset是标识消息在分区内位置的一个唯一标识符，每个消息都有一个对应的offset值，表示消息在分区中的相对位置。它是消费的位置偏移量，对于确保消息处理的顺序性和容错性非常重要。5.**offset的提交方式**：消费者可以选择自动提交或手动提交offset。自动提交是定期提交，手动提交则由应用程序控制（如在处理完一批消息后提交）。手动提交又分为同步提交和异步提交。6.**offset的清理**：引用[5]提到日志的清理策略，但这里主要针对消息日志的清理。对于存储offset的内部主题`__consumer_offsets`，Kafka同样会应用清理策略（根据保留时间或大小）。默认情况下，offset信息会保留一段时间（如7天），以防止消费者长时间未运行后重新启动时无法找到offset。因此，Kafkaoffset的记录机制可以概括为：-**存储位置**：存储在Kafka内部主题`__consumer_offsets`中（新版本），早期版本存储在ZooKeeper。-**存储格式**：以消费者组、主题、分区作为唯一标识，存储对应的offset值。-**管理方式**：由消费者组协调器（GroupCoordinator）负责管理offset的提交和查询。-**提交方式**：消费者可以自动或手动提交offset。-**保留策略**：与普通主题类似，根据时间和大小进行清理。下面我们将详细解释这些内容。</think>### Kafka Offset 记录机制详解 Kafka 的 offset 机制是其实现精确一次语义（exactly-once）和消费者容错的核心，存储和管理机制如下： #### 1. **存储位置** - **新版 Kafka（0.9+）** 使用内部主题 `__consumer_offsets` 存储 offset，格式为： $$ \text{groupid-topic-partition} \rightarrow \text{offset} $$ 例如消费者组 `group1` 在主题 `orders` 分区 `0` 的 offset 存储为键值对： `group1-orders-0` → `15230`[^1][^3][^4]。 - **旧版 Kafka（0.8）** Offset 存储在 ZooKeeper 的节点路径： `/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[partition_id]`[^3]。 #### 2. **管理机制** - **提交方式** - **自动提交**：消费者定期提交（默认 5 秒） - **手动提交**：开发者调用 `commitSync()` 或 `commitAsync()` 精确控制[^2][^4]。 ```java // 手动提交示例 consumer.commitSync(); // 同步提交 consumer.commitAsync(); // 异步提交 ``` - **Group Coordinator** 每个消费者组分配一个协调器（Broker 节点），负责： - 分区分配（Rebalance） - Offset 提交验证 - 消费者状态监控[^3][^4]。 #### 3. **数据清理策略** 内部主题 `__consumer_offsets` 遵循 Kafka 标准清理策略： - **时间触发**：默认保留 7 天（`log.retention.hours=168`）[^5]。 - **空间触发**：超过设定日志大小时删除旧数据（`log.retention.bytes`）[^5]。 #### 4. **容错与恢复** - **消费者重启**：从 `__consumer_offsets` 读取最后提交的 offset 继续消费。 - **Offset 丢失保护**：通过 `auto.offset.reset` 配置（`earliest`/`latest`）决定从何处开始消费[^4]。 #### 5. **查询机制** 由于 Kafka 仅支持按 offset 读取，查询特定消费者组的 offset 需通过 API： ```shell # 查询消费者组偏移量 kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 \ --describe --group group1 ``` 输出示例： ``` TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET orders 0 15230 18320 ``` > **设计优势**：将 offset 存储为内部主题，利用 Kafka 自身的高可用和分区特性，避免 ZooKeeper 成为单点瓶颈[^3][^4]。 --- ### 相关问题 1. Kafka 的 `__consumer_offsets` 主题如何保证高可用性？ 2. 手动提交 offset 时，同步 (`commitSync`) 和异步 (`commitAsync`) 方式有何性能差异？ 3. 当消费者组长时间未使用时，其 offset 数据会被删除吗？依据是什么策略[^5]？ 4. 如何监控 Kafka 消费者组的 offset 滞后（lag）情况？ 5. 在 Kafka 事务机制中，offset 提交如何实现原子性？
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