kafka学习五：kafka之Consumer API

最新推荐文章于 2024-08-09 18:00:00 发布
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分类专栏： 消息队列面试突击
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  • 熟练掌握kafka之Consumer客户端
  • 了解kafka Consumer客户端配置
  • 掌握kafka Consumer高级特性

Consumer客户端

Consumer之API

/**
* 自动提交
*/
public static void consumPractic(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //自动提交配置
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //消费订阅哪一个topic或者几个topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }

	/**
     * 手动提交，如果失败则不手动提交再次消费，如果成功则手动进行提交
     */
    public static void commitOffset(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //设置手动提交
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //消费订阅哪一个topic或者几个topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
               //把数据保存到数据库，成功就成功，失败、、、、、
                //如果提交则回滚，不要提交offset
                System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
            }
            //如果成功手动通知offset提交
            consumer.commitAsync();
        }
    }

	/**
     * 手动提交，针对每个partition进行提交，多线程处理每个Partition进行处理，可能会成功或失败，失败	的就不提交了
     */
    public static void commitOffsetWithPartition(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //设置手动提交
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //消费订阅哪一个topic或者几个topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (TopicPartition partition:records.partitions()){
                List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition);
                for (ConsumerRecord record : pRecord){
                    System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                        record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
                }
                //针对单独的Partition进行提交offset
                Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offset = new HashMap<>();
                long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset();
                //服务器上记录的offset是下一次消费的起点，每次从下一个位置查
                offset.put(partition,new OffsetAndMetadata(lastOffset+1));
                consumer.commitSync(offset);
            }

        }
    }

	/**
     * 订阅某个topic下的某个Partition
     */
    public static void commitTopicWithPartition(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //设置手动提交
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        //kafka_study-topic下有两个Partition 0 1
        TopicPartition p0 = new TopicPartition(TOPIC_NAME,0);
        TopicPartition p1 = new TopicPartition(TOPIC_NAME,1);
        //消费订阅哪一个partittion 这里消费分区0
        consumer.assign(Arrays.asList(p0));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (TopicPartition partition:records.partitions()){
                List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition);
                for (ConsumerRecord record : pRecord){
                    System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                            record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
                }
                //针对单独的Partition进行提交offset
                Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offset = new HashMap<>();
                long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset();
                //服务器上记录的offset是下一次消费的起点，每次从下一个位置查
                offset.put(partition,new OffsetAndMetadata(lastOffset+1));
                consumer.commitSync(offset);
            }

        }
    }

package com.sun.kafka.consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndMetadata;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.errors.WakeupException;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;

public class ConsumerThreadSample {
    public final static String  TOPIC_NAME = "kafka_study-topic";

    /**
     * Consumer不是线程安全的，这种类型是经典模式，每一个线程单独创建一个KafkaConsumer,用于保证线程安全
     * 创建多个Consumer分别消费不同的partition分区的数据
     * @param args
     * @throws InterruptedException
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        KafkaConsumerRunner r1 = new KafkaConsumerRunner();
        Thread t1 = new Thread(r1);

        t1.start();

        Thread.sleep(15000);

        r1.shutdown();
    }

    public static class KafkaConsumerRunner implements Runnable{
        private final AtomicBoolean closed = new AtomicBoolean(false);
        private final KafkaConsumer consumer;

        public KafkaConsumerRunner() {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
            props.put("group.id", "test");
            props.put("enable.auto.commit", "false");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
            props.put("session.timeout.ms", "30000");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

            consumer = new KafkaConsumer<>(props);

            TopicPartition p0 = new TopicPartition(TOPIC_NAME, 0);
            TopicPartition p1 = new TopicPartition(TOPIC_NAME, 1);
            TopicPartition p2 = new TopicPartition(TOPIC_NAME, 2);

            consumer.assign(Arrays.asList(p0,p1,p2));
        }


        public void run() {
            try {
                while(!closed.get()) {
                    //处理消息
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));

                    for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
                        List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition);
                        // 处理每个分区的消息
                        for (ConsumerRecord<String, String> record : pRecord) {
                            System.out.printf("patition = %d , offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                                    record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
                        }

                        // 返回去告诉kafka新的offset
                        long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset();
                        // 注意加1
                        consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
                    }

                }
            }catch(WakeupException e) {
                if(!closed.get()) {
                    throw e;
                }
            }finally {
                consumer.close();
            }
        }

        public void shutdown() {
            closed.set(true);
            consumer.wakeup();
        }
    }

}


package com.sun.kafka.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ConsumerRecordThreadSample {
    public final static String  TOPIC_NAME = "kafka_study-topic";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        String brokerList = "192.163.124.3:9092";
        String groupId = "test";
        int workerNum = 5;

        CunsumerExecutor consumers = new CunsumerExecutor(brokerList, groupId, TOPIC_NAME);
        consumers.execute(workerNum);

        Thread.sleep(1000000);

        consumers.shutdown();

    }

    // Consumer处理
    public static class CunsumerExecutor{
        private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
        private ExecutorService executors;

        public CunsumerExecutor(String brokerList, String groupId, String topic) {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", brokerList);
            props.put("group.id", groupId);
            props.put("enable.auto.commit", "true");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
            props.put("session.timeout.ms", "30000");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
        }

        public void execute(int workerNum) {
            executors = new ThreadPoolExecutor(workerNum, workerNum, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                    new ArrayBlockingQueue<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(200);
                for (final ConsumerRecord record : records) {
                    executors.submit(new ConsumerRecordWorker(record));
                }
            }
        }

        public void shutdown() {
            if (consumer != null) {
                consumer.close();
            }
            if (executors != null) {
                executors.shutdown();
            }
            try {
                if (!executors.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("Timeout.... Ignore for this case");
                }
            } catch (InterruptedException ignored) {
                System.out.println("Other thread interrupted this shutdown, ignore for this case.");
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }


    }

    // 记录处理
    public static class ConsumerRecordWorker implements Runnable {

        private ConsumerRecord<String, String> record;

        public ConsumerRecordWorker(ConsumerRecord record) {
            this.record = record;
        }

        @Override
        public void run() {
            System.out.println("Thread - "+ Thread.currentThread().getName());
            System.err.printf("patition = %d , offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                    record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
        }

    }
}


package com.sun.kafka.consumer;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ConsumerRecordThreadSample {
    public final static String  TOPIC_NAME = "kafka_study-topic";

    /**
     * 创建多个Consumer会导致每个线程中对象过重
     * 一个Consumer监听多个分区，针对每一条数据进行多线程处理
     * @param args
     * @throws InterruptedException
     */
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        String brokerList = "192.163.124.3:9092";
        String groupId = "test";
        int workerNum = 5;

        CunsumerExecutor consumers = new CunsumerExecutor(brokerList, groupId, TOPIC_NAME);
        consumers.execute(workerNum);

        Thread.sleep(1000000);

        consumers.shutdown();

    }

    // Consumer处理
    public static class CunsumerExecutor{
        private final KafkaConsumer<String, String> consumer;
        private ExecutorService executors;

        public CunsumerExecutor(String brokerList, String groupId, String topic) {
            Properties props = new Properties();
            props.put("bootstrap.servers", brokerList);
            props.put("group.id", groupId);
            props.put("enable.auto.commit", "true");
            props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
            props.put("session.timeout.ms", "30000");
            props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            consumer = new KafkaConsumer<>(props);
            consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
        }

        public void execute(int workerNum) {
            executors = new ThreadPoolExecutor(workerNum, workerNum, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                    new ArrayBlockingQueue<>(1000), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());

            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(200);
                for (final ConsumerRecord record : records) {
                    executors.submit(new ConsumerRecordWorker(record));
                }
            }
        }

        public void shutdown() {
            if (consumer != null) {
                consumer.close();
            }
            if (executors != null) {
                executors.shutdown();
            }
            try {
                if (!executors.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS)) {
                    System.out.println("Timeout.... Ignore for this case");
                }
            } catch (InterruptedException ignored) {
                System.out.println("Other thread interrupted this shutdown, ignore for this case.");
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
        }


    }

    // 记录处理
    public static class ConsumerRecordWorker implements Runnable {

        private ConsumerRecord<String, String> record;

        public ConsumerRecordWorker(ConsumerRecord record) {
            this.record = record;
        }

        @Override
        public void run() {
            System.out.println("Thread - "+ Thread.currentThread().getName());
            System.err.printf("patition = %d , offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                    record.partition(), record.offset(), record.key(), record.value());
        }

    }
}


	/**
     * 手动指定offset的起始位置，及手动提交offset
     */
    public static void controlOffset(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //设置手动提交
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);

        //kafka_study-topic下有两个Partition 0 1
        TopicPartition p0 = new TopicPartition(TOPIC_NAME,0);
        //消费订阅哪一个partittion 这里消费分区0
        consumer.assign(Arrays.asList(p0));

        while (true) {
            //手动指定offset起始位置
            /**
             * 1.第一次从0消费
             * 2.比如第一次消费了100条，offset置为101并且存入redis
             * 3.每次poll之前，从redis中获取最新offset位置
             * 4.每次从这个位置开始消费
             */
            consumer.seek(p0,200);
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            for (TopicPartition partition:records.partitions()){
                List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition);
                for (ConsumerRecord record : pRecord){
                    System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                            record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
                }
                //针对单独的Partition进行提交offset
                Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offset = new HashMap<>();
                long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset();
                //服务器上记录的offset是下一次消费的起点，每次从下一个位置查
                offset.put(partition,new OffsetAndMetadata(lastOffset+1));
                consumer.commitSync(offset);
            }

        }
    }

	/**
     * kafka消费限流
     */
    public static void controllPause(){
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("bootstrap.servers", "192.163.124.3:9092");
        props.setProperty("group.id", "test");
        //设置手动提交
        props.setProperty("enable.auto.commit", "false");
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
        //kafka_study-topic下有两个Partition 0 1
        TopicPartition p0 = new TopicPartition(TOPIC_NAME,0);
        //消费订阅哪一个topic或者几个topic
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPIC_NAME));
        long totalNum = 40;
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10000));
            long num =0;
            for (TopicPartition partition:records.partitions()){
                List<ConsumerRecord<String, String>> pRecord = records.records(partition);
                for (ConsumerRecord record : pRecord){
                    System.out.printf("partition = %d,offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                            record.partition(),record.offset(), record.key(), record.value());
                    /**
                     * 1.接受到record信息以后，去令牌桶中拿去令牌
                     * 2.若获取到令牌，则继续业务处理
                     * 3.若获取不到令牌，则pause等待令牌
                     * 4.当令牌桶中令牌足够，则将Consumer置为resume状态
                     */
                    num++;
                    if (record.partition()==0){
                        if (num >= totalNum)
                            consumer.pause(Arrays.asList(p0));
                    }
                    if (record.partition()==1){
                        if (num == 50)
                            consumer.resume(Arrays.asList(p0));
                    }
                }
                //针对单独的Partition进行提交offset
                Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offset = new HashMap<>();
                long lastOffset = pRecord.get(pRecord.size() - 1).offset();
                //服务器上记录的offset是下一次消费的起点，每次从下一个位置查
                offset.put(partition,new OffsetAndMetadata(lastOffset+1));
                consumer.commitSync(offset);
            }

        }
    }

Consumer注意事项

  • 单个分区的消息只能由ConsumerGroup中的某个Consumer消费（在同一个ConsumerGroup中Consumer和Partition可以是一对一或者其他的ConsumerGroup中的consumer依然可以消费这个partition，但是一个Partition不能对应多个Consumer）
  • Consumer从Partition中消费消息是顺序，默认从头开始消费
  • 单个ConsumerGroup会消费所有Partition中的消息
MOSFET的SOA
sinat_15677011的博客
07-06 5110
Safe Operating Area（SOA）有的厂家将他称之为 “Area of Safe Operation (ASO)”安全工作区：SOA(Safe operating area)是由一系列(电压，电流)坐标点形成的一个二维区域，开关器件正常工作时的电压和电流都不会超过该区域。简单地讲，只要器件工作在SOA区域内就是安全的，超过这个区域就存在危险。SOA（Safe operating area）是指安全工作区，由一系列限制条件组成的一个漏源极电压VDS和漏极电流ID的二维坐标图，开关器件正常工作时的
MOS管安全工作区SOA及根据SOA选择MOS管
lzscan的专栏
12-22 2264
本文介绍了MOS管的安全工作区（SOA）的定义以及如何使用SOA选择MOS管，最终给出常用的热插拔场景下的MOS管。
【顾邦小讲堂】第五期 带你深入理解功率MOSFET规格书中参数和图表（4）
最新发布
GBupupup的博客
08-09 750
“今天我就给大家详细讲述下SOA曲线簇各部分都是怎么形成的，希望对大家以后使用SOA曲线评估极限工况时有所帮助”
【电介质】SiC MOSFET栅极电介质的安全工作区
荷塘阅色
04-09 1691
这篇文章介绍了关于SiC MOSFETs栅介质的安全工作区（SOA）概念。文章首先定义了SOA为在应力时间—电场—温度空间内晶体管保持在数据表规格内的参数，这比传统的失效率（tfail）更有用。文章通过Weibull统计分析，得出在5ppm，20年，175°C条件下，onsemi SiC MOSFET产品的SOA大约是Vgs=21.5V。
MOS管测试方案Q&A
qq_42563312的博客
02-04 994
A：VGS两端的10V不能持续加载，按照Pulse width≤300us，Duty cycle≤2%来加载。A：S极加载的电压波形需要满足 Pulse width≤300us,Duty cycle≤2%A：保证环境温度25℃，D极浮空（目的是不加电流），加载的12V无波形和时间限制。A：MOS管体表温度不超过46℃，基本可以判定合格。
MOSFET的SOA或者ASO是什么？
huxyc的博客
06-10 2427
Safe Operating Area（SOA）有的厂家将他称之为 “Area of Safe Operation (ASO)”安全工作区：SOA(Safe operating area)是由一系列(电压，电流)坐标点形成的一个二维区域，开关器件正常工作时的电压和电流都不会超过该区域。简单地讲，只要器件工作在SOA区域内就是安全的，超过这个区域就存在危险。SOA（Safe operating area）是指安全工作区，由一系列限制条件组成的一个漏源极电压VDS和漏极电流ID的二维坐标图，开关器件正常工作时的
MOS 管 datasheet 阅读（1）- 安全工作曲线 SOA
paper_tigers的博客
01-14 2517
了解 MOS 管的 SOA 安全工作曲线，包括温度降额，不同脉宽电流估算。
MOSFET安全工作区域SOA
粟米茶
11-28 1290
Safe Operating Area（SOA）即安全工作区：描述了当MOSFET工作在饱和区时可以处理的最大功率。超出安全工作区，则可能导致元件损坏。
详解MOS管发热的原因
08-21
因此，在进行电路设计时，必须仔细考量MOS管的导通电阻RDS(ON)、额定电流及安全工作区（SOA），确保MOS管的参数能够应对电路实际的工作条件。 综上所述，MOS管发热的原因主要包含非理想开关状态下的工作、过高的...
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01-16
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这是由器件超出安全工作区（SOA）导致的过热所造成的。过热可以由直流功率和瞬态功率两个方面引起。 - **直流功率原因**：主要是由于导通电阻RDS(on)的损耗，当RDS(on)随着温度升高而增加时，即使在相同的电流下，...
MOS管安全工作区SOA
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05-01 1万+
注：内容转自广州致远电子有限公司《如何确保MOS管工作在安全区》 一、引出 开关器件长期工作于高电压大电流状态，承受着很大的功耗，一但过压或过流就会导致功耗大增，晶圆结温急剧上升，如果散热不及时，就会导致器件损坏，甚至可能会伴随爆炸，非常危险。这里就衍生一个概念，安全工作区。  安全工作区：SOA（Safe operating area）是由一系列（电...
安全工作区SOA是什么？有什么作用？（MOS管篇）
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04-15 2000
⑤ 在MOS管正常工作时，测量其外壳温度，并利用降额公式计算出温度影响下的调整后电流值：I(降额)=Isoa×温度调整系数。这是因为它们分别对应了不同脉冲时间的限制，如果脉冲持续的时间越长，MOS管承受的电、热应力就会更大，并且容易发生损坏。当硅芯片上面某块区域的温度高于其它地方，并且处于正温度系数区域，那么它的电流也会高于其它地方。在固定的Vds的情况下，Vgs的电压不变，不同的Vgs，ID电流是不同的。曲线是线性的，一般厂家给出的SOA曲线，是指在某一特定工作条件下使用的。
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MOSFET SOA評估與Tj溫度的計算
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[电路/定理]MOS管SOA区间分析
ic2121的博客
09-06 2673
以上图中的SOA安全区域是在一定的特定条件下的要求，在实际的应用中，环境温度会发生变化，也就是MOS的TJ温度发生变化，安全区域也会随之发生变化，所以在实际的应用中一定要考虑对SOA区域进行降额使用，保证MOS完全工作在合理的安全的工作区间内。功率MOS在使用过程中是否能够安全持续的工作，是设计者必须要考虑的问题，设计者在应用MOS时，必须考虑MOS的SOA区间，我们知道开关电源中的MOS长期工作在高电流高电压下，很容易出现过热烧毁的情况，如果散热不及时的话，很容易发生爆炸。
MOS管开关电路设计详解
本文主要探讨了MOS管开关电路设计的关键要素和注意事项，涵盖了MOS管的种类、结构、导通特性以及在开关电路中的应用。MOSFET，即金属-氧化物-半导体场效应晶体管，是电子工程中常用的开关元件，常用于开关电源和电机...
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