1、按Ctrl+C退出发送消息 启动consumer bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 20179：2181 --topic test --from-beginning 启动consumer之后就可以在console中看到producer发送的消息了 可以开启两个终端，一个发送消息，一个接受消息。
2、启动服务 31 启动zookeeper 启动zk有两种方式，第一种是使用kafka自己带的一个zk。 bin/zookeeper-server-startsh config/zookeeperproperties& 另一种是使用其它的zookeeper，可以位于本机也可以位于其它地址。
3、可以开启两个终端，一个发送消息，一个接受消息。如果这样都不行的话，查看zookeeper进程和kafka的topic，一步步排查原因吧。
4、是不是linux上配置的zookeeper和kafka地址写成10.1了。要配置成对外的IP才可以收到消息的。
kafka分布式的情况下，如何保证消息的顺序 我来答 分享 微信扫一扫 网络繁忙请稍后重试 新浪微博 QQ空间 举报 浏览8 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
Kafka通过以下几种方式来保证消息不丢失： 分布式架构：Kafka是一个分布式系统，这意味着它能够处理大量数据，并且可以分布在多个节点上，提高了系统的可扩展性和可靠性。 复制和备份：Kafka使用副本机制来确保消息不会丢失。每个分区都有一个备份副本，可以在主分区出现故障时使用。
Kafka 保证消息的有序性是通过使用消息键（Message Key）来实现的。它将具有相同键的消息保序到一个分区中。在消费消息时，Kafka 确保同一个消费者实例顺序处理一个分区的消息，即使在多线程环境下也是如此。
Kafka安装与配置：首先，你需要下载并按照官方指南安装Kafka，确保成功运行。Java生产者：在Java项目中集成Kafka客户端，通过KafkaProducer发送消息到如my-topic的主题，配置包括服务器地址和序列化器。
Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，并不能保证跨分区消息的有序性。 每条消息被追加到相应的分区中，是顺序写磁盘，因此效率非常高，这是Kafka高吞吐率的一个重要保证 。
消息持久化可以防止消息在RabbitMQ Server中不会因为宕机重启而丢失。消息确认机制 1 confirm机制 在生产者发送到RabbitMQ Server时有可能因为网络问题导致投递失败，从而丢失数据。我们可以使用confirm模式防止数据丢失。
所依必须开启持久化将消息持久化到磁盘，这样就算rabbitmq挂了，恢复之后会自动读取之前存储的数据，一般数据不会丢失。除非极其罕见的情况，rabbitmq还没来得及持久化自己就挂了，这样可能导致一部分数据丢失。
首先，了解消息丢失的原因。消息可能在发送、路由到队列或消费者消费时丢失。为防范于未然，我们需要关注工程结构，使用Spring Boot项目构建消费者和生产者模块。生产者发送丢失RabbitMQ的publisher confirm机制能避免发送过程中的丢失。通过设置全局唯一ID，确保消息确认成功。
消息存储丢失 消息存储丢失指的是当消息已经成功发送到队列，但消费者未能及时消费，此时MQ重启，可能导致消息丢失。为了解决这一问题，我们需要启用持久化功能，确保消息在MQ中的存储不丢失。在RabbitMQ的GUI创建交换机或队列时，可以发现有持久化的选项。
消息持久化确保消息不仅存储在内存中，同时在磁盘上安全保存，即使RabbitMQ服务崩溃或重启，消息也不会丢失。消息到达RabbitMQ后通过交换机路由至队列，最后交付给消费端，持久化机制从Exchange、队列、消费端三方面入手确保消息的持久性。消费者确认机制确保消费端正确处理消息，避免消息丢失。
1、用confluent-kafka替换kafka-python非常简单。confluent-kafka使用poll方法，它类似于上面提到的访问kafka-python的变通方案。
2、在Linux系统中，首先从官方文档的QUICKSTART开始安装Kafka。假设你正在搭建一个由三台服务器组成的本地集群，它们的地址分别为localhost：9092， localhost：9093， localhost：9094。Python客户端库的选择上，confluent-kafka-python由Confluent公司维护，基于librdkafka，提供了高可靠性与性能。
3、Confluent平台的核心是Kafka，一个强大的分布式消息系统，而Confluent Platform则是其商业化版本，提供了Connectors、REST Proxy、KSQL、Schema-Registry等服务。社区版免费且功能已能满足需求，商业版则包含更多企业级特性。
4、CMAK （Cluster Manager for Apache Kafka， previously known as Kafka Manager）这个想必很多同学都知道，原来的名字就是kafka manager。
在 Kafka 0.9及后续版本中，获取消费者偏移量以计算消息滞后量（lag）主要依赖于比较分区的最新偏移量（Log End Offset）和当前消费者偏移量。以下示例代码使用Java和Kafka Consumer API来实现这一功能。为了确保代码与Kafka环境兼容，请在项目中配置Kafka客户端依赖。
Q1 如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的offset，则两者之间的数据就会被重复消费。Q2 如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的offset，则两者职期间的数据就会丢失。所以，偏移量的提交对客户端有很大的影响。
attributes，消息属性，占位2B，低三位表示压缩格式，第4位表示时间戳类型，第五位表示当前RecordBatch是否处于事务中第6位表示是否控制消息。last offset delta，占位4B，RecordBatch中最后一个Record的offset与first offset的差值，主要被broker用来确保RecordBatch中Record组装的正确性。
在kafka的消费者中，有一个非常关键的机制，那就是offset机制。它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation，当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费。它好比看一本书中的书签标记，每次通过书签标记（offset）就能快速找到该从哪里开始看（消费）。
1、然而，分析Kafka框架，我们会发现以下严重的安全问题：网络中的任何一台主机，都可以通过启动Broker进程而加入Kafka集群，能够接收Producer的消息，能够篡改消息并发送给Consumer。网络中的任何一台主机，都可以启动恶意的Producer/Consumer连接到Broker，发送非法消息或拉取隐私消息数据。
2、但是查了一下我这边，这次并不是这个原因，而是服务的端口安全策略的问题。后来负责的同学改了一下相关规则就ok了。
3、根据服务日志发现该报错信息 这个错误的意思是，消费者在处理完一批poll的消息后，在同步提交偏移量给broker时报的错。初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死去。