spring-kafka

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我正在使用spring-kafka版本1.1.3來使用來自主題的消息。自動提交在消費者配置中設置爲true和max.poll.records到10。與服務器協商爲012秒10秒。收到消息後，我將其中的一部分保存到數據庫中。我的數據庫往往是相當緩慢的，有時，它由卡夫卡聽衆導致會話超時：自動偏移提交失敗組MYGROUP：承諾無法完成由於本集團已重新調整和分配的分區另一位會員。這意味着後續調用

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卡夫卡消費者未加入自定義組標識

根據Spring Kafka文檔設置卡夫卡ConsumerFactory。但是，groupId似乎沒有被使用。也許我只是把整件事情弄錯了，所以我想讓你知道我的經歷。這是我的配置似乎並沒有工作： @Bean ConsumerFactory<String, KafkaEvent> kafkaEventConsumerFactory() { return new DefaultKafka

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春季Kafka單一生產者的多個主題

我想用一個生產者寫JSON對象到多個主題。以下代碼正在做我想做的事情，但使用setDefaultTopic()方法告知KafkaTemplate應該向其發送消息的主題感覺不對。如果我使用send(String topic, ? payload)方法比StringJsonMessageConverter將無法工作。我的製片人： public class MyProducer {

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春季Kafka多人組單元測試

從有用的信息 Cribbing，我試圖得到一個單元測試運行，演示消息分佈在同一組的多個成員偵聽同一主題的消息分佈。我剛開始使用卡夫卡，所以我可能會錯過一些根本性的東西。我在setup（）中沒有得到完整的分區分配。如果我將這三位聽衆/同一組的成員評論出來，並將測試改爲看起來像引用的問題（不同的組/廣播場景），那麼一切都可行。任何指針將不勝感激。謝謝！我的設置：測試類： @RunWith(Sp

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卡夫卡錯誤反序列化分區鍵/值

我有一個集成測試，當我發送到一個Kafka主題沒有密鑰時通過。但是，當我添加一個密鑰時，我開始出現序列化錯誤。 org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing key/value for partition topic-1 at offset 0 Caused by: org.apache.k

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kafka生產者/消費者重新啓動後，消費者沒有收到消息

我們有一個生產者&一個消費者&一個分區。消費者/生產者都是彈簧啓動應用程序。消費者應用在我的本地機器上運行，而製作者與遠程機器上的kafka &動物園管理員一起運行。在開發過程中，我重新部署了生產者應用程序並進行了一些更改。但在此之後，我的消費者沒有收到任何消息。我嘗試重新啓動消費者，但沒有運氣。什麼是問題和/或如何解決？消費者配置： spring: cloud: stre

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java.lang.NoSuchMethodError：org.springframework.kafka.listener.adapter.MessagingMessageListenerAdapter。 <init>（Ljava/lang/reflect /方法;）V

我得到java.lang.NoSuchMethodError: org.springframework.kafka.listener.adapter.MessagingMessageListenerAdapter.<init>(Ljava/lang/reflect/Method;)V與spring-cloud-dependencies版本Camden SR5。任何人都可以幫我解決這個問題嗎？

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創建卡夫卡的話題？

是否有可能使用的Spring bean創建卡夫卡的話題。就像我們的隊列，並且可以創建編程像這些在RabbitMQ的TopicExchanges。 @Bean Queue queue(){ return new Queue("name"); } 試過文檔無法得到很多幫助。

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如何使用spring-kafka爲偵聽器傳遞多個引導程序服務器

我有一個偵聽器需要從具有相同主題的多個kafka服務器讀取，這些服務器都在一個zookeeper下配置。我如何從這些多臺服務器上讀取數據。你能幫忙嗎？取而代之的是卡夫卡服務器，我可以指向zookeeper嗎？

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春季Kafka Listner |閱讀

我有其中userid將被刪除主題名稱「用戶」相同的消息，我想從這個主題和流程如下功能 1. process user leave data 2. process user salary data 我想有兩個監聽器指向同一主題和閱讀閱讀相同的用戶ID並且開始並行處理。 @KafkaListener(topics = "${kafka.topic.user}",group="abc"))