1.Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR
2.kafka源码Topic的码视创建源码分析(附视频)
3.使用Java和Vue实现网页版Kafka管理工具
4.Kafka源码分析(五) - Server端 - 基于时间轮的延时组件
5.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR
在Kafka 2.5.2的消费者组中,重平衡是频教关键,它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的码视分配。当消费者数量、频教订阅的码视Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时,会触发重平衡。频教strtod 源码
消费者组状态由GroupState类管理,码视共有五个状态:Empty(无成员)、频教PreparingRebalance(加入中)、码视CompletingRebalance(等待分配)、频教Stable(已平衡)和Dead(元数据已删除)。码视状态间的频教转换基于预先定义的前置状态。例如,码视从Empty到PreparingRebalance,频教预示着重平衡的码视开始。
重平衡过程分为几个步骤,首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时,GroupCoordinator组件即已就绪,而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时,飞机大战开源码消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator,通过最小负载节点发送请求,然后服务端确定哪个Broker负责协调,如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。
一旦找到GroupCoordinator,消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。
kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)
关于Kafka Topic创建的源码分析,可以从kafka-topic.sh脚本的iapp播放视频源码入口开始,它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时,主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用,其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。
服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中,通过apis.handle(request)调用对应接口,如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest,这个方法会触发adminManager.createTopics(),创建主题并监控其完成状态。创建的std map 源码详解Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper,如Topic配置和Topic的分区副本分配。
当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后,会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败,如Controller挂掉,待重新选举后,创建过程会继续,直到Log文件被创建并同步到zk中。
创建Topic时,zk上会创建特定节点,蚂蚁帮扶源码搭建包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。
使用Java和Vue实现网页版Kafka管理工具
本文介绍如何使用Java和Vue实现网页版Kafka管理工具,以简化日常任务开发。Kafka作为分布式消息系统,广泛应用于大数据处理、实时系统、流式处理等场景。本工具支持实时处理大量数据,满足多样需求。
网页版Kafka管理工具通过接口和页面的前后端分离设计,实现高效管理和操作。后端项目`invocationlab-admin`采用`JDK8 + SpringBoot`框架,而前端项目`invocationlab-rpcpostman-view`使用Vue 2。前端项目结构简化部署,构建后的文件直接放置于`src`目录下的`public`子目录,无需额外配置。
本地开发和部署时,访问路径分别为`pose实现。集群中,理解LISTENERS的含义至关重要,主要有几个类型:
Sarama在每个topic和partition下,会为数据传输创建独立的goroutine。生产者操作的起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。
在newBrokerProducer中,run()方法和bridge的匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。
真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。
sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。