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目次
Kafka Consumer Group Offset を理解する: 包括的なガイド
コンシューマ グループ オフセットとは何ですか?
オフセット ストレージ: Kafka と外部システム
Kafka の內(nèi)部オフセット ストレージ
欠落しているオフセットの処理
自動(dòng)コミットと手動(dòng)コミット
自動(dòng)コミットの欠點(diǎn)
手動(dòng)コミット: データの整合性の確保
Auto-commit
Manual Commitは、同期(
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Kafka Consumer - 消費(fèi)者グループのオフセットをコミットします

Jan 26, 2025 pm 08:11 PM

Kafka Consumer Group Offset を理解する: 包括的なガイド

このガイドでは、メッセージ消費(fèi)の進(jìn)行狀況を追跡するために重要な、Kafka コンシューマー グループ オフセットについて説明します。 各コンシューマ グループは、消費(fèi)する各パーティションのオフセットを維持し、最後に処理されたレコードを示します。 これにより、消費(fèi)者は再起動(dòng)後に正しい位置から再開できるようになります。

コンシューマ グループ オフセットとは何ですか?

コンシューマ グループ オフセットは、Kafka トピックのパーティション內(nèi)のコンシューマの位置を追跡する?yún)g純な數(shù)値識(shí)別子です。 各パーティションには、レコードごとに連続したオフセットがあります。コンシューマ グループは、これらのオフセットを使用して、中斷した場(chǎng)所を記憶します。たとえば、2 つのパーティション トピック (P1 と P2) から読み取るコンシューマー グループは、それぞれに個(gè)別のオフセットを持ち、それぞれ P1 と P2 で最後に読み取られたレコードを表します。

Kafka Consumer – Committing consumer group offset

コンシューマ グループ 1 の現(xiàn)在のオフセット (位置) の例

オフセット ストレージ: Kafka と外部システム

オフセット ストレージは、Kafka 自體內(nèi)または外部システム (データベースまたはファイル) 內(nèi)の 2 つの方法で処理できます。この記事では、Kafka の內(nèi)部オフセット ストレージ メカニズムに焦點(diǎn)を當(dāng)てます。

Kafka の內(nèi)部オフセット ストレージ

Kafka は、__consumer_offsets という名前の特別な內(nèi)部トピックにオフセットを保存します。 Kafka クライアント ライブラリはオフセットの保存と取得を処理し、コンシューマーが再起動(dòng)後に最後に確認(rèn)された位置からシームレスに再開できるようにします。

欠落しているオフセットの処理

コンシューマのオフセットが見(jiàn)つからない場(chǎng)合、auto.offset.reset 設(shè)定によってコンシューマの動(dòng)作が決定されます。

  • latest (デフォルト): コンシューマは既存のメッセージを無(wú)視して、トピックの終わりから開始します。
  • earliest: コンシューマはトピックの先頭から開始し、利用可能なすべてのメッセージを処理します。
  • none: オフセットが見(jiàn)つからない場(chǎng)合は例外がスローされます。

自動(dòng)コミットと手動(dòng)コミット

自動(dòng)コミットは、定期的にオフセットを Kafka にコミットすることでオフセット管理を簡(jiǎn)素化します。これはデフォルトで 5 秒ごとに自動(dòng)的に行われます (enable.auto.commit によって制御されます)。 便利ですが、データ損失の危険があります。

自動(dòng)コミットの欠點(diǎn)

自動(dòng)コミットは別のスレッドで動(dòng)作するため、実行中のレコード処理を追跡しません。 コンシューマが複數(shù)のレコードをポーリングし、処理が完了する前に自動(dòng)コミットすると、失敗時(shí)にデータ損失が発生する可能性があります。

手動(dòng)コミット: データの整合性の確保

手動(dòng)コミットでは正確な制御が可能です。自動(dòng)コミット (enable.auto.commit=false) を無(wú)効にすると、レコードが正常に処理された後に commitSync() または commitAsync() を使用してオフセットを明示的にコミットします。これにより、データ損失が防止されます。

while (true) {
  records = consumer.poll(timeout);
  // process records
  consumer.commitSync(); // or consumer.commitAsync()
}

Auto-commit

を使用する時(shí)期

Auto-commitは、アプリケーションの場(chǎng)合に適しています:

  • は、時(shí)折のデータ再処理(idempotent操作)を許容します
  • いくつかのメッセージの損失を処理できます。
  • それ以外の場(chǎng)合は、手動(dòng)のコミットをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/ul>

    同期と非同期コミット

    Manual Commitは、同期(

    )および非同期(

    )オプションを提供します。 commitSync()コミットが確認(rèn)されるまでブロックし、持続性を確保しますが、パフォーマンスに影響を與えます。 commitAsync()はブロッキングではありませんが、潛在的な例外を処理する必要があります。commitSync() commitAsync()結(jié)論

    消費(fèi)者グループのオフセットは、信頼できるKafka消費(fèi)の基本です。 自動(dòng)コミットは物事を簡(jiǎn)素化しますが、手動(dòng)コミットはより大きな制御とデータの安全性を提供します。 同期と非同期のコミットを選択することは、アプリケーションのニーズ、パフォーマンスと信頼性のバランスをとることに依存します。 これらのメカニズムを理解することは、堅(jiān)牢で障害のあるカフカアプリケーションを構(gòu)築するための鍵です。

    kafka

    の詳細(xì)をご覧ください

    コーディングハーバーで利用できる無(wú)料のカフカミニコースを探索することを検討してください。 寫真クレジット:@kencheungphoto

    以上がKafka Consumer - 消費(fèi)者グループのオフセットをコミットしますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Javanioは、Java 1.4によって導(dǎo)入された新しいIoapiです。 1)バッファとチャネルを?qū)澫螭趣筏皮い蓼埂?)バッファ、チャネル、セレクターのコアコンポーネント、3)ノンブロッキングモードをサポートし、4)従來(lái)のIOよりも効率的に並行接続を処理します。その利點(diǎn)は、次のことに反映されます。1)非ブロッキングIOはスレッドオーバーヘッドを減らし、2)データ送信効率を改善し、3)セレクターがマルチプレックスを?qū)g現(xiàn)し、4)メモリマッピングはファイルの読み取りと書き込みを速めます。注:1)バッファのフリップ/クリア操作は混亂しやすく、2)不完全なデータをブロックせずに手動(dòng)で処理する必要があります。3)セレクター登録は時(shí)間內(nèi)にキャンセルする必要があります。4)NIOはすべてのシナリオに適していません。

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Javaオプションの例 Javaオプションの例 Jul 12, 2025 am 02:55 AM

オプションは、意図を明確に表現(xiàn)し、ヌルの判斷のコードノイズを減らすことができます。 1. optional.ofnullableは、nullオブジェクトに対処する一般的な方法です。たとえば、マップから値を取得する場(chǎng)合、Orelseを使用してデフォルト値を提供できるため、ロジックはより明確かつ簡(jiǎn)潔になります。 2.チェーンコールマップを使用してネストされた値を達(dá)成してNPEを安全に回避し、リンクが無(wú)効である場(chǎng)合はデフォルト値を返す場(chǎng)合は自動(dòng)的に終了します。 3.フィルターは條件付きフィルタリングに使用でき、その後の操作は條件が満たされた場(chǎng)合にのみ実行され続けます。そうしないと、軽量のビジネス判斷に適したOrelseに直接ジャンプします。 4.基本的なタイプや単純なロジックなど、複雑さを高めるなど、オプションを過(guò)剰使用することはお?jiǎng)幛幛筏蓼护?。一部のシナリオはNUに直接戻ります。

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