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**摘要:**Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念。
本文分享自华为云社区《Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?》,作者: gentle_zhou。
Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景;因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集)。
Kafka里几有如下大基本要素:
以上几个元素它们之间是如何协调运作的呢? Producer会将消息通过push 模式发布到到Kafka Clustr内的broker,consumer则通过监听把消息通过pull 模式从 broker 那订阅并消费。 而zookeeper则用来管理和协调整个Kafka 集群。
好,解释了这些基本、表面的概念,我们回到标题这一长串,“Kafka Topic Partition Offset”。Topic作为一个消息的逻辑概念,同类的消息会被存到同一个topic下;每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息。那么为何topic下会有1个或则多个partition呢?
Partition 分区,在一个 topic 内,可以划分为1个或多个分区。
它其实是一个有序的消息队列,消息会按照按顺序被添加到一个叫做commit log的文件中;一个commit log文件就对应一个partition。同一个topic下不同分区包含的消息是不同的。
下图中的p0,p1,p2就是3个分区:
Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念。partition中的消息不止一个,根据进来的顺序,都会分配到一个唯一的编号即offset,用来标示某个分区中的唯一的message。
比如上图中p0分区里的0,1就是两条消息,p1分区里的0,1,2就是三条消息。offset的顺序不跨分区,这个顺序只保证在同一个分区内的消息是有序的,不同的分区内消息的offset可能是相同的。
对于消费者来说,每次消费了分区内一个消息并且提交以后,就会保存当前消费了的最近的一个 offset记录,就不会再去消费已经消费过了的消息了。
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