本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的

如果你还没有搭建起kafka的开发环境，可以先参考：<kafka开发环境搭建>. 首先描述一下应用的情况：一个站内的搜索引擎，运营人员想知道某一时段，各类用户对商品的不同需求。通过对这些数据的分析，从而获得更多有价值的市场分析报表。最好的办法是

Kafka 是一个分布式消息中间件，但是它并不符合JMS 规范，即使消息已经被消费，也不会被马上删除，当消息保留一定时间后，会被批量删除。在Kafka 中，消息被持久化到磁盘上，因此Kafka 堆积消息的能力非常强大。Kafka 依赖于 Zookeeper

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offsetindex：每个log index的管道map类，存储相对offset值和文件position. log文件是实际的数据，索引文件是log文件里数据的相对偏移量和在log文件里的position，偏移量offset是一段数据生成一个offset

--config <name=value> A topic configuration override for the

P2P一对一消息传递，消费者需要主动从队列中获取，消息不会自动推送，且消息被消费后就会从队列中删除，所以不会有重复消费的场景。Kafka提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。Broker接收来自生产者的消息，为消

从一条日志消息的角度来巡览现代分布式系统。混沌系统往往是不可预测的。通过 Kafka，日志消息可以以可靠且容错的方式低延迟传递给消费应用程序。运行 Strimzi 操作子 将所有 Kafka 组件实例化为 pod，并将它们集成在 OKD 环境中运行。在 O

关于KafkaKafka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，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些

Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic、Uber、Square等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如，在New Relic的生产环境中，Kafka群集每秒能够处理超过150

消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。kafka目前支持多种客户端

现象最近发现线上的Kafka Consumer Client频繁出现无法消费的情况，导致offset积压。但是在重启Kafka Broker之后又正常了。而Cloudera Manager在重启之前，我们发现三台broker中并没有KakfaControl

前言Kafka会数据写到硬盘上。磁盘空间有限，kafka有提供清理过期数据的策略。第一种是按照时间，超过一段时间后删除过期消息；第二种是按照消息大小删除数据的，消息数量超过一定大小后删除最旧的数据。确认在过期数据过期的时候，数据已经被消费！！！！直接删除，

我们为什么要搭建该系统Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流和运营数据处理管道的基础。现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据