Kafka生产者消息发布模式源码解析

简介: Kafka生产者消息发布模式源码解析

发送消息的流程

Producer根据指定的partition方法(round-robin、hash等),将消息发布到指定topic的partition里面

kafka集群接收到Producer发过来的消息后,将其持久化到硬盘,并保留消息指定时长(可配置),而不关注消息是否被消费

Consumer从kafka集群pull数据,并控制获取消息的offset

1 同步发送模式源码

image.png

2 异步发送模式源码流程

image.png

image.png

3 总结

3.1 同步发送模式特点

  • 同步的向服务器发送RPC请求进行生产
  • 发送错误可以重试
  • 可以向客户端发送ack

3.2 异步发送模式特点

最终也是通过向服务器发送RPC请求完成的(和同步发送模式一样)

异步发送模式先将一定量消息放入队列中,待达到一-定数量后再一起发送;

异步发送模式不支持发送ack,但是Client可以调用回调函数获取发送结果

所以,性能比较高的场景使用异步发送,准确性要求高的场景使用同步发送。


目录
相关文章
|
监控 安全 数据可视化
哪些项目适合采用BOT+EPC模式?深度解析
2分钟了解什么是BOT+EPC项目管理模式以及该模式适用于哪些类型的项目。
1452 1
哪些项目适合采用BOT+EPC模式?深度解析
|
消息中间件 Kafka
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka生产者(Producer)将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord,经过拦截器、序列化器和分区器处理后,消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker,Broker返回响应或错误信息,生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。
370 61
|
消息中间件 Linux Kafka
linux命令使用消费kafka的生产者、消费者
linux命令使用消费kafka的生产者、消费者
488 16
|
数据可视化 算法 数据挖掘
用傅里叶变换解码时间序列:从频域视角解析季节性模式
本文介绍了如何使用傅里叶变换和周期图分析来识别时间序列中的季节性模式,特别是在能源消耗数据中。通过Python实现傅里叶变换和周期图,可以有效提取并量化时间序列中的主要和次要频率成分,克服传统可视化分析的局限性。这对于准确捕捉时间序列中的季节性变化具有重要意义。文章以AEP能源消耗数据为例,展示了如何应用这些方法识别日、周、半年等周期模式。
779 3
用傅里叶变换解码时间序列:从频域视角解析季节性模式
|
消息中间件 Java Kafka
SpringBoot使用Kafka生产者、消费者
SpringBoot使用Kafka生产者、消费者
710 10
|
消息中间件 Kafka
【赵渝强老师】Kafka生产者的消息发送方式
Kafka生产者支持三种消息发送方式:1. **fire-and-forget**:发送后不关心结果,适用于允许消息丢失的场景;2. **同步发送**:通过Future对象确保消息成功送达,适用于高可靠性需求场景;3. **异步发送**:使用回调函数处理结果,吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。
536 5
|
数据采集 Web App开发 存储
深度解析:使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作
本文介绍了基于无界面浏览器(如ChromeDriver)和代理IP技术的现代爬虫解决方案,以应对传统爬虫面临的反爬机制和动态加载内容等问题。通过Selenium驱动ChromeDriver,并结合亿牛云爬虫代理、自定义Cookie和User-Agent设置,实现高效的数据采集。代码示例展示了如何配置ChromeDriver、处理代理认证、添加Cookie及捕获异常,确保爬虫稳定运行。性能对比显示,Headless模式下的ChromeDriver在数据采集成功率、响应时间和反爬规避能力上显著优于传统爬虫。该方案广泛应用于电商、金融和新闻媒体等行业。
851 0
深度解析:使用 Headless 模式 ChromeDriver 进行无界面浏览器操作
阿里云CDN怎么收费?看这一篇就够了,CDN不同计费模式收费价格全解析
阿里云CDN的费用由基础费用和增值费用组成。基础费用有三种计费方式:按流量、按带宽峰值和月结95带宽峰值,默认为按流量计费,价格根据使用量阶梯递减。增值费用包括静态HTTPS请求、QUIC请求等,按实际使用量收费,不使用不收费。具体收费标准和详细规则可参考阿里云官方页面。
|
消息中间件 存储 负载均衡
Apache Kafka核心概念解析:生产者、消费者与Broker
【10月更文挑战第24天】在数字化转型的大潮中,数据的实时处理能力成为了企业竞争力的重要组成部分。Apache Kafka 作为一款高性能的消息队列系统,在这一领域占据了重要地位。通过使用 Kafka,企业可以构建出高效的数据管道,实现数据的快速传输和处理。今天,我将从个人的角度出发,深入解析 Kafka 的三大核心组件——生产者、消费者与 Broker,希望能够帮助大家建立起对 Kafka 内部机制的基本理解。
760 2
|
消息中间件 存储 缓存
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存,确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织,使用预写日志(WAL)保证数据持久性,并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能,支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多
  • DNS