Kafka - Primie Number of Partitions Issue & Consumer Group Rebalance

简介: Kafka - Primie Number of Partitions Issue & Consumer Group Rebalance

029629bdcc3847a185b2c50da6106db4.png



   生产者:将数据写入 Kafka 的客户端。


   消费者:从 Kafka 中读取数据的客户端。


   Topic:Kafka 中用于组织和存储数据的逻辑概念,类似于数据库表。


   Record:发送到 Topic 的消息称为 Record。


   Partition:Topic 的分区,用于水平扩展和提高并发性能。


   Offset:表示 Record 在 Partition 中的顺序。


   Consumer Group:一组消费者共同消费一个 Topic 中的数据。


   Broker:Kafka 集群中的一个节点,用于存储和处理数据。


   Consumer Group State:由 Broker 写入名为 __consumer_offsets 的内部 Kafka topic 的消费者组状态。


   Consumer Group ID:标识具有独立状态的消费者组的参数。


   Consumer Group Coordinator:负责管理 Consumer Group State 的 Broker。


   Consumer Group Assignment Strategy:确定如何将分区分配给 Consumer Group 中的消费者。


       Kafka 提供了两种 Consumer Group Assignment Strategy:


       Range Assignment Strategy:该策略将 Topic 的每个 Partition 按照 Partition ID 进行排序,然后将它们平均分配给 Consumer Group 中的每个消费者。这样,每个消费者都会消费一些连续的 Partition。


       Round Robin Assignment Strategy:该策略将 Topic 的所有 Partition 均匀地分配给 Consumer Group 中的每个消费者。这样,每个消费者都会按照顺序消费一些 Partition,然后再从头开始。


       可以通过在 Consumer Group 中设置 partition.assignment.strategy 参数来选择使用哪种 Consumer Group Assignment Strategy。


       默认情况下,Kafka 使用 Range Assignment Strategy。


   Primie Number of Partitions Issue:如果 Topic 中的分区数为质数,则可能会导致某些 Consumer Group 中的消费者比其他 Consumer Group 中的消费者消耗更少的分区。


   Multiple Consumer Groups:多个 Consumer Group 可以独立地读取同一个具有自己独立状态的 Topic。


   Consumer Group Rebalance:在 Consumer Group 中添加或删除消费者时,分配策略会重新平衡分区分配。


   在 Kafka 中,Consumer Group Rebalance 是指在 Consumer Group 中添加或删除消费者时,重新分配 Topic 的分区的过程。Consumer Group Rebalance 由 Consumer Group Coordinator(负责管理 Consumer Group State 的 Broker)触发,并使用 Consumer Group Assignment Strategy(确定如何将分区分配给 Consumer Group 中的消费者)重新平衡分区分配。


   Consumer Group Rebalance 的过程如下:


   当 Consumer Group 中添加或删除消费者时,Consumer Group Coordinator 触发 Consumer Group Rebalance。


   Consumer Group Coordinator 使用 Consumer Group Assignment Strategy 重新平衡分区分配。


   Consumer Group Coordinator 将新的分区分配方案写入名为 __consumer_offsets 的内部 Kafka topic。


   消费者使用 __consumer_offsets topic 中的信息来恢复其消费进度,并继续消费数据。


   Consumer Group Rebalance 是 Kafka 中一个重要的概念,它可以帮助实现高可用性和伸缩性。但是,如果 Consumer Group Rebalance 发生过于频繁,就可能会影响 Kafka 集群的性能和稳定性。因此,在使用 Kafka 时,需要合理地设置 Consumer Group 的数量和消费者数量,以避免过于频繁的 Consumer Group Rebalance。

相关文章
|
29天前
|
消息中间件 Kafka
使用kafka consumer加载数据加载异常并且报source table and destination table are not same错误解决办法
使用kafka consumer加载数据加载异常并且报source table and destination table are not same错误解决办法
|
2月前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-53 Kafka 基本架构核心概念 Producer Consumer Broker Topic Partition Offset 基础概念了解
大数据-53 Kafka 基本架构核心概念 Producer Consumer Broker Topic Partition Offset 基础概念了解
86 4
|
3月前
|
消息中间件 安全 大数据
Kafka多线程Consumer是实现高并发数据处理的有效手段之一
【9月更文挑战第2天】Kafka多线程Consumer是实现高并发数据处理的有效手段之一
349 4
|
4月前
|
消息中间件 大数据 Kafka
Kafka消息封装揭秘:从Producer到Consumer,一文掌握高效传输的秘诀!
【8月更文挑战第24天】在分布式消息队列领域,Apache Kafka因其实现的高吞吐量、良好的可扩展性和数据持久性备受开发者青睐。Kafka中的消息以Record形式存在,包括固定的头部与可变长度的消息体。生产者(Producer)将消息封装为`ProducerRecord`对象后发送;消费者(Consumer)则从Broker拉取并解析为`ConsumerRecord`。消息格式简化示意如下:消息头 + 键长度 + 键 + 值长度 + 值。键和值均为字节数组,需使用特定的序列化/反序列化器。理解Kafka的消息封装机制对于实现高效、可靠的数据传输至关重要。
124 4
|
4月前
|
消息中间件 监控 Java
【Kafka节点存活大揭秘】如何让Kafka集群时刻保持“心跳”?探索Broker、Producer和Consumer的生死关头!
【8月更文挑战第24天】在分布式系统如Apache Kafka中,确保节点的健康运行至关重要。Kafka通过Broker、Producer及Consumer间的交互实现这一目标。文章介绍Kafka如何监测节点活性,包括心跳机制、会话超时与故障转移策略。示例Java代码展示了Producer如何通过定期发送心跳维持与Broker的连接。合理配置这些机制能有效保障Kafka集群的稳定与高效运行。
103 2
|
4月前
|
消息中间件 Java Kafka
"Kafka快速上手:从环境搭建到Java Producer与Consumer实战,轻松掌握分布式流处理平台"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊,凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性,在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer(生产者)、Broker(服务器)和Consumer(消费者)。Producer发送消息到Topic,Broker负责存储与转发,Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka,并启动服务。接着可通过命令行创建Topic,并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
90 8
|
4月前
|
消息中间件 Java 大数据
"深入理解Kafka单线程Consumer:核心参数配置、Java实现与实战指南"
【8月更文挑战第10天】在大数据领域,Apache Kafka以高吞吐和可扩展性成为主流数据流处理平台。Kafka的单线程Consumer因其实现简单且易于管理而在多种场景中受到欢迎。本文解析单线程Consumer的工作机制,强调其在错误处理和状态管理方面的优势,并通过详细参数说明及示例代码展示如何有效地使用KafkaConsumer类。了解这些内容将帮助开发者优化实时数据处理系统的性能与可靠性。
111 7
|
4月前
|
消息中间件 安全 Kafka
"深入实践Kafka多线程Consumer:案例分析、实现方式、优缺点及高效数据处理策略"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka是一款高性能的分布式流处理平台,以高吞吐量和可扩展性著称。为提升数据处理效率,常采用多线程消费Kafka数据。本文通过电商订单系统的案例,探讨了多线程Consumer的实现方法及其利弊,并提供示例代码。案例展示了如何通过并行处理加快订单数据的处理速度,确保数据正确性和顺序性的同时最大化资源利用。多线程Consumer有两种主要模式:每线程一个实例和单实例多worker线程。前者简单易行但资源消耗较大;后者虽能解耦消息获取与处理,却增加了系统复杂度。通过合理设计,多线程Consumer能够有效支持高并发数据处理需求。
199 4
|
4月前
|
消息中间件 负载均衡 Java
"深入Kafka核心:探索高效灵活的Consumer机制,以Java示例展示数据流的优雅消费之道"
【8月更文挑战第10天】在大数据领域,Apache Kafka凭借其出色的性能成为消息传递与流处理的首选工具。Kafka Consumer作为关键组件,负责优雅地从集群中提取并处理数据。它支持消息的负载均衡与容错,通过Consumer Group实现消息的水平扩展。下面通过一个Java示例展示如何启动Consumer并消费数据,同时体现了Kafka Consumer设计的灵活性与高效性,使其成为复杂消费场景的理想选择。
141 4

热门文章

最新文章