【kafka原理】kafka Log存储解析以及索引机制

简介: 我们在kafka的log文件中发现了还有很多以 __consumer_offsets_的文件夹;总共50个;由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。

作者石臻臻, CSDN博客之星Top5Kafka Contributornacos Contributor华为云 MVP ,腾讯云TVP, 滴滴Kafka技术专家KnowStreaming PMC)


KnowStreaming  是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,带你一起你参与开源!

我们在kafka的log文件中发现了还有很多以  __consumer_offsets_的文件夹;总共50个;

由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。

__consumer_offsets 是 kafka 自行创建的,和普通的 topic 相同。它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。__consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示可以想象成一个 KV 格式的消息,key 就是一个三元组:group.id+topic+分区号,而 value 就是 offset 的值。

考虑到一个 kafka 生成环境中可能有很多 consumerconsumer group,如果这些 consumer 同时提交位移,则必将加重 __consumer_offsets 的写入负载,因此 kafka 默认为该 topic 创建了50个分区,并且对每个 group.id 做哈希求模运算Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions,从而将负载分散到不同的 __consumer_offsets 分区上。

一般情况下,当集群中第一次有消费者消费消息时会自动创建 __consumer_offsets,它的副本因子受 offsets.topic.replication.factor 参数的约束,默认值为3(注意:该参数的使用限制在0.11.0.0版本发生变化),分区数可以通过 offsets.topic.num.partitions 参数设置,默认值为50。

1. 消费Topic消息

打开一个session a,执行下面的消费者命令 ;指定了消费组:szz1-group;  topic:szz1-test-topic

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092 --group szz1-group --topic szz1-test-topic

2.产生消息

打开一个新的session b,执行生产消息命令

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list  xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092  --topic szz1-test-topic

发送几条消息

然后可以看到刚刚打开的  session a 消费了消息;

3. 查看指定消费组的消费位置offset

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092 --describe --group szz1-group

可以看到图中 展示了每个partition 对应的消费者id; 因为只开了一个消费者; 所以是这个消费者同时消费3个partition;CURRENT-OFFSET: 当前消费组消费到的偏移量LOG-END-OFFSET: 日志最后的偏移量CURRENT-OFFSET = LOG-END-OFFSET 说明当前消费组已经全部消费了;

那么我把 session a 关掉;现在没有消费者之后;   我再发送几条消息看看;我发送了2条消息之后, partition-0partition-1LOG-END-OFFSET: 日志最后的偏移量分别增加了1; 但是CURRENT-OFFSET: 当前消费组消费到的偏移量 保持不变;因为没有被消费;

重新打开一个消费组 继续消费*

重新打开session之后, 会发现控制台输出了刚刚发送的2条消息; 并且偏移量也更新了

4. 从头开始消费   --from-beginning

如果我们用新的消费组去消费一个Topic,那么默认这个消费组的offset会是最新的; 也就是说历史的不会消费 例如下面我们新开一个session c ;消费组设置为szz1-group3

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server   xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092 --group szz1-group3    --topic szz1-test-topic

查看消费情况

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server  xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092  --describe --group szz1-group3

可以看到CURRENT-OFFSET = LOG-END-OFFSET ;

如何让新的消费组/者 从头开始消费呢?  加上参数 --from-beginning

5.如何确认 consume_group 在哪个__consumer_offsets-? 中

Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions

6. 查找__consumer_offsets 分区数中的消费组偏移量offset

上面的 3. 查看指定消费组的消费位置offset  中,我们知道如何查看指定的topic消费组的偏移量; 那还有一种方式也可以查询

先通过  consume_group 确定分区数; 例如 "szz1-group".hashCode()%50=32; 那我们就知道 szz-group消费组的偏移量信息存放在 __consumer_offsets_32中; 通过命令

bin/kafka-simple-consumer-shell.sh --topic __consumer_offsets --partition 32 --broker-list xxx1:9092,xxx2:9092,xxx3:9092 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter"

前面的 是key 后面的是value;key由  消费组+Topic+分区数 确定; 后面的value就包含了 消费组的偏移量信息等等

然后接着我们发送几个消息,并且进行消费;  上面的控制台会自动更新为新的offset;

7 查询topic的分布情况

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxx:2181 --topic TOPIC名称
目录
相关文章
|
11月前
|
存储 Java 文件存储
微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot使用slf4j进行日志记录—— logback.xml 配置文件解析
本文解析了 `logback.xml` 配置文件的详细内容,包括日志输出格式、存储路径、控制台输出及日志级别等关键配置。通过定义 `LOG_PATTERN` 和 `FILE_PATH`,设置日志格式与存储路径;利用 `<appender>` 节点配置控制台和文件输出,支持日志滚动策略(如文件大小限制和保存时长);最后通过 `<logger>` 和 `<root>` 定义日志级别与输出方式。此配置适用于精细化管理日志输出,满足不同场景需求。
2749 1
|
12月前
|
安全 算法 网络协议
解析:HTTPS通过SSL/TLS证书加密的原理与逻辑
HTTPS通过SSL/TLS证书加密,结合对称与非对称加密及数字证书验证实现安全通信。首先,服务器发送含公钥的数字证书,客户端验证其合法性后生成随机数并用公钥加密发送给服务器,双方据此生成相同的对称密钥。后续通信使用对称加密确保高效性和安全性。同时,数字证书验证服务器身份,防止中间人攻击;哈希算法和数字签名确保数据完整性,防止篡改。整个流程保障了身份认证、数据加密和完整性保护。
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
静态代理IP通过提高网络稳定性和降低延迟,优化游戏体验。具体表现在加快游戏网络速度、实时玩家数据分析、优化游戏设计、简化更新流程、维护网络稳定性、提高连接可靠性、支持地区特性及提升访问速度等方面,确保更流畅、高效的游戏体验。
292 22
解析静态代理IP改善游戏体验的原理
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
本文深入解析了图神经网络(GNNs)中自注意力机制的内部运作原理,通过可视化和数学推导揭示其工作机制。文章采用“位置-转移图”概念框架,并使用NumPy实现代码示例,逐步拆解自注意力层的计算过程。文中详细展示了从节点特征矩阵、邻接矩阵到生成注意力权重的具体步骤,并通过四个类(GAL1至GAL4)模拟了整个计算流程。最终,结合实际PyTorch Geometric库中的代码,对比分析了核心逻辑,为理解GNN自注意力机制提供了清晰的学习路径。
752 7
深入解析图神经网络注意力机制:数学原理与可视化实现
|
11月前
|
机器学习/深度学习 缓存 自然语言处理
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具,旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元(token)。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法,还结合了上下文感知能力,适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性,使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计,Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性,并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外,它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理,能够应对各种复杂的文本输入需求。
1385 6
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
|
编解码 缓存 Prometheus
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
本期内容为「ximagine」频道《显示器测试流程》的规范及标准,我们主要使用Calman、DisplayCAL、i1Profiler等软件及CA410、Spyder X、i1Pro 2等设备,是我们目前制作内容数据的重要来源,我们深知所做的仍是比较表面的活儿,和工程师、科研人员相比有着不小的差距,测试并不复杂,但是相当繁琐,收集整理测试无不花费大量时间精力,内容不完善或者有错误的地方,希望大佬指出我们好改进!
876 16
「ximagine」业余爱好者的非专业显示器测试流程规范,同时也是本账号输出内容的数据来源!如何测试显示器?荒岛整理总结出多种测试方法和注意事项,以及粗浅的原理解析!
|
10月前
|
SQL 运维 关系型数据库
MySQL Binlog 日志查看方法及查看内容解析
本文介绍了 MySQL 的 Binlog(二进制日志)功能及其使用方法。Binlog 记录了数据库的所有数据变更操作,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE,对数据恢复、主从复制和审计至关重要。文章详细说明了如何开启 Binlog 功能、查看当前日志文件及内容,并解析了常见的事件类型,包括 Format_desc、Query、Table_map、Write_rows、Update_rows 和 Delete_rows 等,帮助用户掌握数据库变化历史,提升维护和排障能力。
|
11月前
|
监控 Java 应用服务中间件
Tomcat log日志解析
理解和解析Tomcat日志文件对于诊断和解决Web应用中的问题至关重要。通过分析 `catalina.out`、`localhost.log`、`localhost_access_log.*.txt`、`manager.log`和 `host-manager.log`等日志文件,可以快速定位和解决问题,确保Tomcat服务器的稳定运行。掌握这些日志解析技巧,可以显著提高运维和开发效率。
1276 13
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
13226 46
|
11月前
|
监控 Shell Linux
Android调试终极指南:ADB安装+多设备连接+ANR日志抓取全流程解析,覆盖环境变量配置/多设备调试/ANR日志分析全流程,附Win/Mac/Linux三平台解决方案
ADB(Android Debug Bridge)是安卓开发中的重要工具,用于连接电脑与安卓设备,实现文件传输、应用管理、日志抓取等功能。本文介绍了 ADB 的基本概念、安装配置及常用命令。包括:1) 基本命令如 `adb version` 和 `adb devices`;2) 权限操作如 `adb root` 和 `adb shell`;3) APK 操作如安装、卸载应用;4) 文件传输如 `adb push` 和 `adb pull`;5) 日志记录如 `adb logcat`;6) 系统信息获取如屏幕截图和录屏。通过这些功能,用户可高效调试和管理安卓设备。

推荐镜像

更多
  • DNS