开发 - kafka的一次小坑

最新推荐文章于 2025-05-18 17:18:08 发布

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本文探讨了Kafka中消息的生产和消费方式，包括不指定key时如何通过一致性hash算法分配消息到不同的partition，以及这种方式可能导致的热点问题；同时讨论了指定key生产消息时的分配策略及其对数据分布的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在Kafka中进行生产消费，默认kafka有几种生产消费的消息

1.kafka如果不指定key进行生产，会按照kafka自带的一直性算法根据 message的一致性hash算法去进行判断，然后会按照一批一批的信息去传送到每个partition上面，这样会造成热点问题。

单个监听partition的线程有性能问题，可能单个线程需要处理很多的数据

2、kafka去指定key进行生产，会根据这个key进行一致性hash，然后根据hash值去处理，分配，这样不会造成热点问题，但是分配的数据可能不会很均匀

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【kafka异常】使用Spring-kafka遇到的坑

m0_67401920的博客

07-31

3270

因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。手动提交的监听器工厂(使用的消费组工厂必须kafka.consumer.enable-auto-commit=false)//设置提交偏移量的方式当Acknowledgment.acknowledge()侦听器调用该方法时，立即提交偏移量。提交偏移量的方式当Acknowledgment.acknowledge()侦听器调用该方法时，立即提交偏移量。...

kafka消息丢失的一次踩坑排查记录----全量拉取kafka消息的方法

落雨的清晨的博客

09-25

2108

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、问题二、代码 1.引入库 2.代码总结前言公司项目现在使用了kafka，我们这边主要是消费端，其他项目组是生产端，然后kafka的服务器 --broker的集群是使用的aws托管的，运维来管理和配置----一把辛酸泪，开发这边什么权限都没有，连查看kafka的配置的权限都没有，只能去找运维来帮忙查看，这就为后面的问题埋下了伏笔，如果运维的小伙伴不是很靠谱，那这个坑就准备...

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kafka 遇到的坑

chima9545的博客

04-10

500

公司最近在搭建一个kafka服务，根据网上的教程搭建成功之后，客户端死活连不上公司内网的kafka，这里特别记录下解决方式。最终解决方式：是在server.properties 文件中添加 host.name 及advertised.listeners=PLAINTEXT:// 设置上IP ...

Kafka 踩坑记录

Leo's Blog

05-20

4325

1.Java Client Consumer 实现 "--from-beginning": KafkaConsumer JavaDoc 的"Controlling The Consumer's Position"章节中提到,使用" seekToBeginning(Collection) " 可以实现"--from-beginning"的功能,但是却没有告诉我们,这个方法如何调用.如果在"su

Kafka如何解决消息积压、堆积问题

IT之一小佬的博客

05-18

1499

Kafka消息积压问题通常由生产速度过快和消费速度过慢导致，长期失衡可能引发资源紧张、服务延迟或崩溃。解决积压问题的核心在于提升消费者的消费能力和优化Kafka集群性能。常见原因包括消费端过载、生产异常、中间件故障、业务流程复杂、慢查询、第三方服务依赖以及消费者组频繁rebalance等。应对策略包括增加消费者并发处理能力、提升消费能力、优化Kafka集群性能、调整配置参数、处理积压历史数据、分离实时与历史数据、流量控制、动态扩展、数据分流、避免重复消费、建立监控与告警机制以及异常处理机制。通过这些方法，可

Kafka一些非比寻常的坑

xsxy0506的博客

03-02

687

前言我的上家公司是做餐饮系统的，每天中午和晚上用餐高峰期，系统的并发量不容小觑。为了保险起见，公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班，防止出现线上问题时能够及时处理。我当时在后厨显示系统团队，该系统属于订单的下游业务。用户点完菜下单后，订单系统会通过发 Kafka 消息给我们系统；系统读取消息后，做业务逻辑处理，持久化订单和菜品数据，然后展示到划菜客户端；这样厨师就知道哪个订单要做哪些菜，有些菜做好了，就可以通过该系统出菜；系统自动通知服务员上菜；

Kafka踩坑填坑记录

爱是与世界平行

06-17

2941

Kafka踩坑填坑记录一、kafka通过Java客户端，消费者无法接收消息，生产者发送失败消息二、一、kafka通过Java客户端，消费者无法接收消息，生产者发送失败消息在虚拟机上，搭建了3台集群，然后，在虚拟机上，测试kafka，通过创建topic，生成者发送消息，消费者接收消息，全部正常；但是，改用Java客户端在进行测试时，生产者发送的消息，无法发送到虚拟机上，消费者也无法接收到任何消...

kafka当key为null时partition分配策略

u011624157的专栏

04-27

1171

以下代码kafka version=0.11.0.2 kafka默认的partitioner在key不为null时,则执行Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions ,如果key为null,则调用int nextValue = nextValue(topic);生成一个int类型的value,然后Utils.toPositiv...

Kafka锦集(一)：Kafka的介绍 | 下载和安装 | kafka服务无法关闭 | bin/kafka-server-stop.sh无效 | 总结的很详细

血煞长虹的专栏

10-15

4822

本文详细介绍了Kafka的下载和安装，简述zk的安装部署，kafka启动时不识别主界面的解决方案。

大厂消息中间件高频面试题与知识点整理（RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ）

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张彦峰的博客

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kafka学习--初识kafka。

Rose1645的博客

05-24

997

学习背景：公司最近打算将之前的项目改造成分布式的。但我觉得是个坑。。。简单来说就是将之前的单体应用（应用程序、数据库）部署多套在不同的地市上。应用给统一的入口，相互之间的数据同步在应用层面进行同步。（其实数据库层面同步比较不坑，那样的话就不用从繁杂的业务里把数据的操作挑出来进行同步了。）。应用层面进行消息同步，所以选择了kafka这个消息中间件。于是就开始了kafka的学习之路。1、消息队列（...

Kafka的producer生产者发送到Broker分区策略(中级篇一)

点滴记忆，分享成长之路

12-18

2339

导读:本博文重点介绍了生产者发送消息是怎么发得，发送得流程又是什么，生产者配置有哪些常见得配置，代码异步调用得时候怎么知道有没有异常，消息怎么顺序发送和kafka自定义分区规则，让你知其然再知其所以然。

Kafka监控：消息堆积、消息延迟、以及如何处理

07-08

1万+

在日常的工作中，我们发现很多开发对Kafka本身并不太了解，运维由于经验的不足在初期对整体Kafka的管控也不是那么的严格，导致在使用上有很多问题。所以我们整合了内部的Kafka监控服务的数据，结合我们平台的任务血缘，开发了自己的一套Kafka监控服务。目前这套系统整体还比较初级，除了关联了Kafka、流表、和任务之间的关系以外，我们还对以下这几种情况做了主动监控： KafkaTopic的分区数的合理性，主要监控消息队列分区数过少或者过多的情况，主要是过少的情况，防止...

Kafka消息堆积问题排查

Diligence is the mother of success.

09-15

1617

背景业务架构图根据微服务重构：Mysql+DTS+Kafka+ElasticSearch解决跨表检索难题所描述，我们使用了Es解决微服务重构中遇到的Mysql库拆分问题，业务架构图如下所示：Kakfa消息堆积导致的数据一致性问题在下午14:15左右，收到用户反馈，短暂时间内，出现了业务数据一致性问题具体表现是：用户提交了一个页面操作，但是在查询接口里，没有返回最新的操作结果具体校验是：通过问题反...

Kafka消息堆积

weixin_32128491的博客

09-10

1878

Kafka消息堆积

kafka 深入

raoleilei200的博客

11-15

262

一、数据日志进入到日志目录里面有__consumer_offsets_*的文件夹，指的是有一个__consumer_offsets的topic，有50个分区在不同的broker数据目录中，里面有topic_0文件夹有00000000000000000000.index、00000000000000000000.log（数据）等，文件夹名称指的是offset的值，.log数据达到server...

kafka补充

Meiko记录

07-08

666

11.LEO、LSO、AR、ISR、HW 都表示什么含义？讲真，我不认为这是炫技的题目，特别是作为 SRE 来讲，对于一个开源软件的原理以及概念的理解，是非常重要的。 LEO(Log End Offset): 日志末端位移值或末端偏移量，表示日志下一条待插入消息的位移值。举个例子，如果日志有 10 条消息，位移值从 0 开始，那么，第 10 条消息的位移值就是 9。此时，LEO = 10。 LSO(Log Stable Offset): 这是 Kafka 事务的概念。如果你没有使用到事务，那么这个值

Kafka常见问题及解决方案

qq_50847694的博客

04-21

1164

Kafka问题排查需结合日志分析（如Broker的server.log）、监控指标（吞吐量、延迟、Lag）及集群拓扑。对关键场景（如金融交易）建议采用端到端事务（Exactly-Once语义）保证数据一致性。对于云原生环境，优先选择托管服务（如Confluent Cloud）减少运维负担。

kafka发送消息Key为null时如何选择分区

紫蝶侠的博客

12-03

3607

分区的原则通过分析，建议发送消息时轮询指定分区。我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。（1）指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；（2）没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；（3）既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调

开发一个类似liberlive的app，具体怎么实现

最新发布

06-10

<think>我们之前讨论了快速排序，但现在用户的问题转向了开发类似Liberlive的App。虽然之前的对话内容（快速排序）与当前问题无关，但根据指令需要参考用户上一次的问题和回答。由于本次是全新的主题，我将根据用户当前的问题提供指导。请注意：LiberliveApp的具体细节可能因版本更新而有所不同，因此我会基于通用的直播/视频社交应用开发方法进行说明。开发类似Liberlive的App需要涉及多个技术领域，包括前端、后端、流媒体处理等。下面我将从技术栈、架构设计等方面进行介绍。#技术栈##1.客户端（移动端）-**iOS开发**：Swift（推荐）或Objective-C-**Android开发**：Kotlin（推荐）或Java-**跨平台开发**：如果资源有限，可以考虑跨平台框架，如Flutter或ReactNative。但若追求高性能和原生体验，建议原生开发。##2.服务端-**后端语言**：Java（SpringBoot）、Go（Gin/Golang）、Node.js（Express/Nest.js）或Python（Django/FastAPI）-**数据库**：关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如Redis缓存、MongoDB）-**消息队列**：用于解耦和高并发处理，如RabbitMQ、Kafka##3.流媒体处理-**推流/拉流协议**：RTMP、HLS、WebRTC-**媒体服务器**：可以使用开源的媒体服务器，如SRS（SimpleRTMPServer）、Nginx-RTMP模块，或商业解决方案如Agora、腾讯云直播等。-**CDN加速**：使用CDN分发直播流，降低延迟，提高稳定性。##4.实时通信-**即时通讯（IM）**：可使用第三方服务（如融云、环信、腾讯云IM）或自研（基于WebSocket）。-**实时弹幕/互动**：WebSocket或第三方服务。#架构设计##1.整体架构采用微服务架构，将不同功能拆分成独立的服务，如用户服务、直播服务、消息服务、礼物服务等。-**用户服务**：处理用户注册、登录、资料管理等。-**直播服务**：处理直播流的创建、推流地址生成、状态管理等。-**消息服务**：处理即时消息、弹幕等。-**礼物服务**：处理送礼物的逻辑，包括扣费、广播送礼消息等。##2.直播推流与播放-**推流端**：移动端采集音视频，编码后推送到媒体服务器。可以使用开源的推流SDK（如librtmp）或第三方SDK（如腾讯云、七牛云）。-**媒体服务器**：接收推流，进行转码、录制、截图等处理，并支持多种协议输出。-**播放端**：从媒体服务器或CDN拉流，进行解码播放。推荐使用成熟的播放器SDK（如ijkplayer、ExoPlayer）。##3.互动功能-**弹幕**：通过WebSocket或长连接实现弹幕的实时推送。-**礼物**：礼物需要实时显示，同时涉及支付和通知。使用消息队列处理高并发的礼物消息。-**连麦**：支持主播与观众互动连麦，可以使用WebRTC技术。##4.性能与扩展性-**负载均衡**：使用Nginx或云服务商的负载均衡器。-**弹性伸缩**：根据流量自动扩展服务器资源（如使用Kubernetes部署微服务）。-**缓存**：使用Redis缓存热点数据，如用户信息、直播间状态。#开发步骤概述1.**需求分析**：明确App的核心功能（如直播、聊天、礼物系统）。2.**技术选型**：根据团队熟悉的技术和资源选择合适的技术栈。3.**架构设计**：设计微服务划分、数据库设计、API接口。4.**环境搭建**：搭建开发、测试和生产环境。5.**开发与测试**：迭代开发，注意音视频测试和压力测试。6.**部署上线**：使用云服务部署，持续集成与交付。#注意事项-**音视频同步**：确保音视频同步播放，避免延迟和卡顿。-**安全**：防止非法推流、盗播，使用鉴权机制（如推流URL带token）。-**成本优化**：直播流量费用较高，需要合理选择CDN和转码策略。##参考资料-媒体服务器：SRS项目（https://github.com/ossrs/srs）-WebRTC：官方文档（https://webrtc.org/）-CDN加速：各云服务商（如腾讯云、阿里云）的直播解决方案##相关问题§§相关问题§§1.直播推流和拉流延迟高有哪些优化方法？2.开发直播App时如何确保音视频同步？3.如何设计一个高并发的礼物消息系统？4.使用WebRTC实现连麦功能需要注意什么？</think> ### 开发类似Liberlive App的实现方法 Liberlive是一款综合直播社交应用（含实时互动、弹幕、礼物等功能）。以下是完整技术栈和架构设计指南，分五个核心模块展开： --- #### 一、技术栈选择 1. **移动端** - **Android**：Kotlin + Jetpack Compose（声明式UI） - **iOS**：Swift + SwiftUI（跨屏适配） - **跨平台方案**（可选）：Flutter（Dart语言）或 React Native（TypeScript） - *依赖库*：WebRTC（实时音视频）、FFmpeg（流处理）、Socket.IO（实时通信） 2. **服务端** - **语言**：Go（高并发）或 Node.js（事件驱动） - **数据库**： - PostgreSQL（关系型数据：用户/订单） - Redis（缓存：会话状态/弹幕队列） - MongoDB（NoSQL：动态内容存储） - **流媒体服务器**： - SRS（Simple RTMP Server）或 Nginx-RTMP（开源方案） - *商业方案*：Agora/腾讯云直播（CDN加速） 3. **基础设施** - **云服务**：AWS/Aliyun（全球部署） - **容器化**：Docker + Kubernetes（弹性伸缩） - **监控**：Prometheus + Grafana（性能指标） --- #### 二、架构设计（微服务架构） ```mermaid graph LR A[客户端] --> B(API网关) B --> C[用户服务] B --> D[直播服务] B --> E[支付服务] D --> F[流媒体集群] D --> G[弹幕分发系统] E --> H[第三方支付接口] ``` 1. **核心模块** - **直播服务**： - 推流：RTMP协议 + H.265编码（节省带宽） - 拉流：HLS/DASH协议（自适应码率） - *关键优化*：边缘计算节点减少延迟[^1] - **互动系统**： - WebSocket长连接（弹幕/礼物实时推送） - 消息队列（Kafka/RabbitMQ）削峰填谷 - **安全机制**： - 推流鉴权（JWT令牌） - 内容审核（阿里云内容安全API） 2. **高并发设计** - 横向扩展：无状态服务（Stateless Design） - 读写分离：MySQL主从架构 + Redis集群 - 冷热数据分离：OSS存储历史直播回放 --- #### 三、关键功能实现 1. **直播推流** ```kotlin // Android端推流示例（使用Camera2 API） val rtmpUrl = "rtmp://your-server/live/stream_key" val videoEncoder = MediaCodec.createEncoderByType("video/avc") val rtmpPublisher = RtmpClient().publish(rtmpUrl) cameraSurface.setPreviewCallback { frame -> videoEncoder.processFrame(frame) rtmpPublisher.pushVideo(videoEncoder.output) } ``` *注：需处理硬件编码优化与网络抖动缓冲[^2]* 2. **弹幕分发** ```go // Go服务端弹幕广播 func handleBarrage(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { msg := decode(r.Body) redis.LPush("room:"+msg.RoomID, msg.Text) // 写入消息队列 socket.Broadcast("barrage_update", msg) // WebSocket实时推送 } ``` --- #### 四、成本优化建议 1. **流量控制**： - 动态码率调整（网络差时降至480P） - P2P传输（WebRTC DataChannel减少服务器压力） 2. **运维策略**： - CDN按量计费（节省跨国流量成本） - 自动缩容（夜间流量低时关闭50%实例） --- #### 五、开发流程 1. **MVP阶段**（最小可行产品）： - 核心直播流 + 基础弹幕功能（2个月周期） 2. **迭代扩展**： - 阶段1：礼物系统 + 支付集成 - 阶段2：美颜滤镜（OpenGL ES） + 连麦PK - 阶段3：AI推荐算法（用户画像分析） > **避坑指南**： > - iOS端需处理后台音视频权限[^3] > - Android避免WebRTC的CPU过热问题（限制帧率至30fps） > - 严格遵守GDPR/CCPA数据隐私法规 [^1]: SRS边缘节点部署文档：https://github.com/ossrs/srs [^2]: WebRTC网络适配方案：RFC 8830 Transport Protocol Standards [^3]: Apple后台任务规范：AVFoundation Framework Guidelines ---