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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何分析Kafka Consumer,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
Kafka Consumer消費以組的方式劃分,Topic中的每一個分區只會分給同一個組中的其中一個實例。這是基于隊列模式,如果想基于發布訂閱模式,那訂閱同一個Topic的實例需要指定不同的組名。
Kafka服務器
Consumer Group的名字,唯一標識一個consumer group
Key的反序列化,二進制的消息Key轉換成具體的類型
Value的反序列化,二進制的消息內容轉換成具體的類型
coordinator檢測失敗的時間,通常需要設置一個較小的值,這樣可以快速檢測到consumer崩潰的情況,盡快開啟rebalance。
用于設置消息處理邏輯的最大時間
consumer group無位移信息和位移越界時Kafka對應的策略。consumer group重啟不會使用該策略,因為Kafka已經記錄了group的唯一信息
earliest:從最早的位移開始消費,不一定就是0
latest:從最新位移處開始消費
none:如果無位移信息和位移越界,拋出異常。
指定consumer是否自動提交位移,默認為true
指定consumer單次獲取數據的最大字節數
控制poll方法返回的最大消息數量
控制consumer group中成員感知rebalance的時間。
空閑連接空閑時間超過該參數,會被關閉。
后臺自動提交位移的時間間隔
新版Consumer采用了類似Linux I/O模型Poll,使用一個線程管理多個socket連接,然后循環Poll消息。
poll方法返回的條件是要不獲得了足夠多的數據,或者超過了指定的超時時間。
新版本的consumer位移已交由內部topic管理(_consumeroffsets),該Topic有多個分區,每個分區有多個副本(可以通過參數控制)。該內部Topic存在的唯一目的保存consumer提交的位移。
手動提交位移支持同步和異步,提交需要位移需要指定一個Map,key是TopicPartition,value是OffsetAndMetadata,里面存儲了下一條待消費消息的offset。
上述就是小編為大家分享的如何分析Kafka Consumer了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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