Изменения документа Компоненты

Редактировал(а) Alexandr Fokin 2023/01/11 15:18
От версии < 1.5 >
отредактировано Alexandr Fokin
на 2022/10/28 15:25
К версии 1.1 >
отредактировано Alexandr Fokin
на 2022/10/28 15:13
>
Изменить комментарий: К данной версии нет комментариев

Комментарий

Подробности

Свойства страницы
Содержимое
... ... @@ -1,18 +1,0 @@
1 -|(% style="width:180px" %)**Message**|(% style="width:1302px" %)Представляет из себя набор Key-Value значений.
2 -Обычно может содержать уникальный идентификатор Id.
3 -|(% style="width:180px" %)**Producer**|(% style="width:1302px" %)Клиент производитель сообщений
4 -|(% style="width:180px" %)**Consumer**|(% style="width:1302px" %)Клиент потребитель сообщений
5 -|(% style="width:180px" %) |(% style="width:1302px" %)
6 -|(% style="width:180px" %)**Topic**|(% style="width:1302px" %)Содержит внутри себя одну и более __Partition__. Кол-во __Partition__ определяет максимальную степень параллелизма при потреблении сообщений.
7 -При отправке сообщение в топик, для него выбирается одиз из __Partition__, в который и размещается сообщение.
8 -После потребления сообщения оно не удаляется сразу и некоторое время продолжает храниться и доступно для чтения (Определяется конфигурацией).
9 -|(% style="width:180px" %)**Partition**|(% style="width:1302px" %)Представляет из себя очередь, содержащую последовательность экземпляров сообщений, при этом у каждого сообщения есть свой уникальный числовой порядковый номер.
10 -Для каждого читаемого __Partition__ у потребителя храниться значение __Offset__ - смещение, порядковый номер текущего сообщения. После прочтения __Offset__ увеличивается на 1.
11 -|(% style="width:180px" %)**ConsumerGroup**|(% style="width:1302px" %)Consumers, находящиеся в разных __ConsumerGroup__, читают данные параллельно и независимо друг от друга (Получают одни и те же сообщения).
12 -В рамках одной __ConsumerGroup __кол-во активных __Consumer__ не может быть больше чем кол-во __Partition__ в рамках одного __Topic__.
13 -\\Каждому активному __Consumer__ назначается 1 и более __Partition__ для чтения данных.
14 -Неактивные Consumer выполняет роль резервных и будут подключены автоматически, если один из активных Consumer выйдет из строя. (Или если количество Partition будет увеличено).
15 -|(% style="width:180px" %)**Offset**|(% style="width:1302px" %)Смещение.
16 -Содержит информации о текущей позиции читателя для каждой пары <TopicName>.<PartitionId>.<ConsumerGroupId>
17 -
18 -
XWiki.XWikiComments[0]
Автор
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -XWiki.cccc1808
Комментарий
... ... @@ -1,7 +1,0 @@
1 -Если запросить группу сообщений и выполнить коммит последнего, то смещение установиться на позиции последнего элемента +1.
2 -Нет возможности закоммитить только определенное [i] сообщение.
3 -
4 -Некоторые другие брокеры устроены иначе: они работают с отдельными сообщениями и позволяют подтверждать их потребление независимо. В Kafke же единственным критерием является Offset.
5 -
6 -Опциально можно реализовать собственную логику работы с сообщениями, в том числе не возлагая на броке обязанности контролировать смещение, а управляя чтением самостоятельно.
7 -Обычно в Kafka не предполагается, что сообщение будет удалено сразу, и к нему можно обращаются по его значению Offset.
Дата
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -2022-10-28 11:25:03.366
XWiki.XWikiComments[1]
Автор
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -XWiki.cccc1808
Комментарий
... ... @@ -1,3 +1,0 @@
1 -При первом подключении Consumer по умолчанию подсоединиться к концу топика
2 -и не прочитает сообщения, уже имеющиеся в топике.
3 -(параметр AutoOffsetReset)
Дата
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -2022-10-28 11:25:26.16
XWiki.XWikiComments[2]
Автор
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -XWiki.cccc1808
Комментарий
... ... @@ -1,8 +1,0 @@
1 -Что такое гарантия доставки сообщений или как избавиться от дублей и потерь в Apache Kafka и других Big Data брокерах
2 -[[https:~~/~~/www.bigdataschool.ru/blog/kafka-exactly-once.html>>url:https://www.bigdataschool.ru/blog/kafka-exactly-once.html]]
3 -
4 -Как ускорить работу producer’ов Kafka: параметры конфигурации производителей
5 -[[https:~~/~~/www.bigdataschool.ru/blog/kafka-producers-configuration.html>>url:https://www.bigdataschool.ru/blog/kafka-producers-configuration.html]]
6 -
7 -Почему ваша Kafka такая медленная и как ее ускорить: 7 главных факторов производительности этой Big Data системы
8 -[[https:~~/~~/www.bigdataschool.ru/blog/kafka-performance-factors.html>>url:https://www.bigdataschool.ru/blog/kafka-performance-factors.html]]
Дата
... ... @@ -1,1 +1,0 @@
1 -2022-10-28 11:25:47.850