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让事件飞——Linux eventfd 原理
] Greetings from [consumer-1] [1532099804] Greetings from [consumer-2] [1532099804] Greetings from [consumer -3] [1532099805] [consumer-3] got event from fd-4 [1532099805] [consumer-3] got event from fd-5 [1532099806 -3] got event from fd-4 [1532099808] [consumer-3] got event from fd-5 ^C 结果符合预期（附：源码链接） 注意，推荐在eventfd -3] got event from fd-4 [1532099144] [consumer-3] got event from fd-5 [1532099147] [consumer-3] got event from fd-4 [1532099147] [consumer-3] got event from fd-5 [1532099150] [consumer-0] got event from fd-
7K444发布于 2018-07-21 - 来自专栏全栈程序员必看
连接kafka报错:1 partitions have leader brokers without a matching listener「建议收藏」
tag-service,,,] 1 --- [ntainer#2-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer tag-service,,,] 1 --- [ntainer#2-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer tag-service,,,] 1 --- [ntainer#2-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer tag-service,,,] 1 --- [ntainer#2-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer
2.6K30编辑于 2022-09-13 - 来自专栏Golang语言社区
让事件飞 ——Linux eventfd 原理与实践
-3] 7[1532099805] [consumer-3] got event from fd-4 8[1532099805] [consumer-3] got event from fd-5 -3] got event from fd-4 14[1532099808] [consumer-3] got event from fd-5 15^C 结果符合预期（附：源码链接） 注意，推荐在eventfd [1532099143] Greetings from [consumer-0] 6[1532099143] Greetings from [producer-0] 7[1532099144] [consumer -3] got event from fd-4 8[1532099144] [consumer-3] got event from fd-5 9[1532099147] [consumer-3] got event from fd-4 10[1532099147] [consumer-3] got event from fd-5 11[1532099150] [consumer-0] got event
7.2K42发布于 2018-07-31 Kafka消费者组消费异常的排查与解决实践
| consumer-2 my-group | orders-topic | 2 | 0 | 100 | 100 | consumer -3 | /127.0.0.1 | consumer-3 ``` 可以看到，consumer-3 的偏移量为 0，而 log-end-offset 是 100，说明它还没有消费任何消息。
67611编辑于 2025-09-04- 来自专栏大数据成神之路
Pulsar与Kafka消费模型对比
-p5，在 kafka 中，使用了 consumer-group 且该 group 下有三个 consumer，上文中提到，kafka 支持 reblance 机制，所以当 consumer-2 与 consumer consumer-1 的消费压力，表现为如上图右半部分所示，cousumer-1 消费 topic1-p1 和 ropic1-p2，consumer-2 消费 topic1-p3 和 topic1-p4，consumer
3.1K30发布于 2019-06-20 - 来自专栏Spring Cloud设计原理
《深入理解RocketMQ》- MQ消息的投递机制
按照上述例子来看，10/4=2，即表示每个消费者平均均摊2个queue；而10%4=2，即除了均摊之外，多出来2个queue还没有分配，那么，根据消费者的顺序consumer-1、consumer-2、consumer 最终，分摊关系如下： consumer-1:3个;consumer-2:3个;consumer-3:2个;consumer-4:2个,如下图所示： ? 这种算法最终分配的结果是： consumer-1: #0，#4，#8 consumer-2: #1, #5, # 9 consumer-3: #2，#6 consumer-4: #3，#7
5.1K20发布于 2019-06-11 - 来自专栏JavaJourney
整活了！结合API操作Kafka集群，理解producer&consumer&topic&partition
线程名称 消费者 分区 消费者-0 consumer-1 topic01的分区0，topic02的分区0 消费者-1 consumer-2 topic01的分区1，topic02的分区1 消费者-2 consumer ConsumerCoordinator重新分配了消费分区： 线程名称 消费者 分区 消费者-0 consumer-1 topic01的分区1，topic02的分区1 消费者-1 consumer-2 topic01的分区2 消费者-2 consumer
97750发布于 2021-06-10 - 来自专栏C++
【Linux系统编程】（四十四）线程同步下篇：条件变量深度解析与 POSIX 信号量实战
nullptr, consumer_func, (void *)"Consumer-2"); pthread_create(&c3, nullptr, consumer_func, (void *)"Consumer 45 Productor-2 生产数据：78 Consumer-1 消费数据：45 Consumer-2 消费数据：78 Productor-1 生产数据：23 Productor-2 生产数据：91 Consumer -3 消费数据：23 Consumer-1 消费数据：91 Productor-1 生产数据：56 Productor-2 生产数据：88 Consumer-2 消费数据：56 Consumer-3 消费数据
18410编辑于 2026-03-11 - 来自专栏kafka专栏
图解Kafka消费者客户端分区分配策略
-1 所有支持的分配策略为：roundrobin,rang 每个consumer都在1的基础上,给自己排最前面的投票, consumer-0投roundrobin, consumer-1投rang, consumer
2.1K30编辑于 2022-10-05
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