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kafka消费者和offset的关系,以及异常处理问题
consumer消费了5条消息，那么offset就是5，指向了下一条要消费的记录，consumer 需要向kafka汇报自己的位移数据，因为consumer是能够消费多个分区的，所以offset 的粒度是分区，consumer需要为分配给他的各分区分别提交offset信息。
消费者位置 消费者位置，即位移。 消费者在消费的过程中需要记录自己消费了多少数据。 位移提交有自动、手动两种方式进行位移提交。Kafka通过一个内置Topic(__consumer_offsets)来管理消费者位移。
offset提交消息会根据消费组的key(消费组名称)进行分区. 对于一个给定的消费组，它的所有消息都会发送到唯一的broker(即Coordinator) Coordinator上负责管理offset的组件是 Offset manager 。
在 Kafka 中有一个名为“delete-expired-group-metadata”的定时任务来负责清理过期的消费位移，这个定时任务的执行周期由参数 offsets.retention.check.interval.ms 控制，默认值为600000，即10分钟。
offsets topic中的数据在Log Compaction下的变化：auto.offset.reset 表示如果Kafka中没有存储对应的offset信息的话（有可能offset信息被删除），消费者从何处开始消费消息。
内部会有一些机制），实际情况下我们可能会对消息指定一个 Key， 相同 Key 的消息会落到一个分区上，不同的 Key 的消息也可能会落到相同的分区，分区与 Key 的关系的1对多，但 Key 与 分区的关系必须是1对1。
怎么快速消费卡夫卡数据
1、kafka的意思是：卡夫卡。Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
2、消费方式 consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。
3、卡夫卡是一种高吞吐量、持久性、分布式的发布订阅的消息队列系统。卡夫卡通常应用于两大类应用：构建可以在系统或者应用程序之间可靠获取数据的实时数据流管道；构建实时流应用程序，用于转换或响应数据流。
4、以下技能描述均为50级数据卡夫卡(上)：在暴击时可以获得可叠加的全伤害以及暴击伤害加成。其触发条件依赖暴击，并且产生暴击伤害加成，适合需要暴击的物理角色使用。
5、为了让两个角色功能保持松散耦合，我们使用卡夫卡在服务器之间传递消息，您将看到如下：卡夫卡有几个特性：可伸缩性、数据分区，低延迟，并且能够处理大量不同的消费者。我们为登录和交易配置了一个Topic主题。
大数据Kafka有哪些优势能力呢?
kafka在消费端也有着高吞吐量，由于kafka是将数据写入到页缓存中，同时由于读写相间的间隔并不大，很大可能性会在缓存中命中，从而保证高吞吐量。
Kafka的优点 1 解耦 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。
优势： 在性能方面kafka可以说是业界非常优秀的一款中间件，在常规的机器配置下，一台机器可以达到每秒几十万的QPS。
消息中间件之Kafka
Kafka 消息是以 Topic 为单位进行归类，各个 Topic 之间是彼此独立的，互不影响。每个 Topic 又可以分为一个或多个分区。每个分区各自存在一个记录消息数据的日志文件。
Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都是流行的消息队列中间件，它们各有优缺点。以下是一些总结和区别：- Kafka：高吞吐量、低延迟、高可用性、分布式、持久化存储、多租户支持等 。
这几个模式里边有个关键点—需要通过把领域事件发布给远程的其他服务，完成数据同步。这就需要消息中间件了，消息中间件这块我了解的也不深，公司里用RocketMQ，不过付费版和开源版差别很大。
Kafka数据消费
手动批量消费：手动批量消费是一种实现Kafka快速消费的简单方法，核心思想是在主动拉取消息时一次性拉取多个消息。当拉取到多个消息时，需将其放入一个List中，在批量处理完之后，手动提交Offset即可。
随着消费组内消费者不断加入，分区逐渐从C0分配到C1~C6，当最后一个消费者C7加入后，此时总共有8个消费者但是只有7个分区，因此C7由于分配不到分区而无法消费任何消息。
简单来说，如果partition里已经有数据，但还没有消费，earliest就会从没消费的起始点来消费，反观latest就不会去消费；如果partition已经有已消费的数据，再放新的数据进去，那么它们都会从新的数据开始消费。
到此，以上就是小编对于kafka批量消费手动提交的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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