Kafka3.0.0版本——消费者(消费者组初始化流程图解)

一、消费者组初始化流程图解

  1. 每个consumer都发送JoinGroup请求,如下图所示:

  2. 选出一个consumer作为leader,如下图所示:

  3. 把要消费的topic情况发送给leader 消费者,如下图所示:

  4. leader会负责制定消费方案,并把消费方案发给coordinator,如下图所示:

  5. Coordinator就把消费方案下发给各个consumer,如下图所示:

  6. 每个消费者都会和coordinator保持心跳(默认3s),一旦超时(session.timeout.ms=45s),该消费者会被移除,并触发再平衡;或者消费者处理消息的时间过长(max.poll.interval.ms5分钟),也会触发再平衡,如下图所示:

相关推荐
小白羊丨1 小时前
Kafka任务重试、退避与失败恢复怎么做?
分布式·kafka
爱三盖浇饭1 天前
挑战从零开始学习Kafka2: Kafka 常见问题解决方案
学习·kafka
山鬼龙王2 天前
吃透 Kafka:一篇讲清楚核心原理和高频考点
kafka
pnoker4 天前
IoT DC3 消息总线:六适配器可插拔设计
物联网·架构·kafka·消息队列·rabbitmq
cxhello4 天前
消费者活着、心跳正常、日志干净,但它七天没拉过一条消息
python·kafka
2601_962064705 天前
SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka
spring boot·kafka·linq
HashFlag5 天前
本地极简安装kafka
kafka
ZCBUS实时计算6 天前
信创混合存储架构落地实战|基于 ZCBUS 实时计算构建证券高可用实时风控数仓
大数据·架构·flink·kafka·dba
Sayai6 天前
Kafka 去 ZooKeeper 实战评估:KRaft 模式架构解析与生产落地决策指南
zookeeper·架构·kafka
StarRocks_labs6 天前
StarRocks x Fluss x Paimon 湖流一体方案:构建秒级响应、湖流一体的实时数据引擎
starrocks·kafka·lambda·查询·paimon·fluss·湖流一体