kafka的生产者和消费者执行

Kafka的生产者和消费者执行遵循不同的模式和操作。

生产者执行的操作包括：
1. 创建生产者时，可以指定生产者的配置，例如连接到Kafka集群的地址和端口等信息。
2. 生产者将消息发送到指定的主题中。可以通过指定主题名称来发送消息。
3. 可以选择将消息进行压缩，Kafka支持多种压缩算法，包括GZIP、Snappy和LZ4。
4. 生产者可以设置消息的关键字、分区键等属性，以便在消息路由和消费时进行更精细的控制。

消费者执行的操作包括：
1. 创建消费者时，可以指定消费者的配置，例如连接到Kafka集群的地址和端口等信息。
2. 消费者以Pull的方式从指定的主题中获取消息。
3. 每个消费者都属于特定的消费组，消费组是一个全局的概念。可以在创建消费者时指定消费组的ID，如果不指定，则属于默认消费组。
4. 消费者可以通过设置消费者属性来控制消费的方式和行为，例如设置消费者组、主题白名单等。
5. 消费者可以订阅多个主题，通过指定主题名称来订阅。
6. 消费者可以根据需要进行单播或多播，即可以消费一个主题的消息，也可以消费多个主题的消息。

总结起来，生产者负责发送消息到指定的主题，可以进行消息压缩和设置消息属性；消费者负责从指定的主题中获取消息，可以订阅多个主题，并根据消费者组进行消息分配和消费[1]。

相关问题

kafka生产者消费者传输ack代码

### 关于Kafka生产者消费者的ACK机制

在Kafka中，ACK（确认）机制对于确保消息传递的可靠性至关重要。通过设置`acks`参数可以控制生产者发送的消息何时被认为已成功提交。

#### 生产者的ACK配置

当创建KafkaProducer实例时，可以通过配置文件指定`acks`属性来调整ACK行为：

# 设置ack模式为all, 表示只有当所有副本都收到消息后才会返回给客户端
acks=all

此配置意味着生产者会等待来自分区领导及其所有同步副本的确认[^1]。

#### Java代码示例：带有ACK机制的生产者

下面是一个简单的Java程序片段展示如何使用Spring-Kafka库编写带ACK机制的生产者:

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.util.Properties;

public class KafkaAckProducerExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // 设置ack级别为all
        props.put("acks", "all"); 

        try (KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props)) {
            ProducerRecord<String, String> record =
                new ProducerRecord<>("kafka-demo-queue", "key", "message value");
            
            producer.send(record);
        }
    }
}

这段代码设置了`acks=all`以确保每条记录都被写入到所有的ISR(In-Sync Replicas)，从而提高了数据持久性的保障程度。

#### 消费者的ACK处理方式

消费者端也有类似的确认机制，特别是在批处理场景下非常重要。默认情况下，KafkaConsumer采用自动提交偏移量的方式；然而，在某些应用场合可能更倾向于手动管理这些操作以便更好地掌控消费进度。

为了实现这一点，可以在每次成功处理一批次的数据之后调用`commitSync()`方法来进行显式的位移提交动作。这种方式允许应用程序逻辑决定什么时候应该更新其读取位置，并且能够防止重复消费未被正确处理过的消息。

consumer.commitSync();  // 手动提交offsets

此外，还可以利用回调函数的形式异步执行这一过程(`commitAsync()`)，它不会阻塞当前线程并能提高吞吐性能，不过需要注意的是如果发生错误则需额外考虑重试策略等问题。

综上所述，无论是作为生产方还是接收方都应该合理运用好Kafka所提供的多种级别的应答选项以及相应的API接口，以此达到预期的服务质量标准。

怎么删除python执行Kafka生产者创造的”test"主题中的已消费的数据

要删除Kafka主题“test”中已经消费过的数据，可以使用Kafka的命令行工具kafka-topics进行清理。kafka-topics工具提供了一个--delete命令，可以删除指定主题中的所有消息。以下是一个示例命令：

kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --delete

这将删除主题“test”中的所有消息。请注意，在执行此命令之前，确保已停止所有正在消费主题“test”的消费者，否则它们将无法访问该主题。

另外，Kafka还支持基于时间的数据保留。您可以设置Kafka的配置文件，以便在一定的时间之后自动删除主题中的过期数据。例如，您可以将以下配置添加到Kafka的server.properties文件中：

log.retention.hours=24

这将使Kafka自动删除24小时前的所有数据。