3 repositorios
Manually commit message offsets after processing to control exactly when progress is recorded in stream consumption.
Distinguishing note: No candidate covers manual offset committing in stream processing; closest candidates relate to VCS commit messages.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Offset Commit Managers. Refine with filters or upvote what's useful.
Kafka library in Go
Provides explicit offset commit control for Kafka consumer progress tracking.
KafkaJS es un cliente de JavaScript puro para Apache Kafka, que proporciona las herramientas necesarias para producir y consumir mensajes de un clúster de Kafka sin requerir dependencias nativas o addons externos. Funciona como una biblioteca de integración integral para aplicaciones Node.js para participar en el procesamiento de mensajes distribuidos y streaming de eventos en tiempo real. El proyecto se distingue por su implementación nativa del protocolo de red de Kafka, evitando dependencias de C++. Cuenta con un cliente de seguridad que soporta autenticación SSL, TLS y SASL, junto con capacidades transaccionales que permiten el envío atómico de mensajes y compromisos de offset vinculados para asegurar un procesamiento exactamente una vez. La biblioteca cubre una amplia gama de áreas operativas, incluyendo administración completa de clústeres para gestionar temas y grupos de consumidores, estrategias avanzadas de enrutamiento y asignación de particiones, y telemetría integral mediante monitoreo basado en eventos. También implementa patrones de fiabilidad de red como reintentos con retroceso exponencial (exponential backoff) y obtención de datos consciente del rack para optimizar la latencia.
Records processed message positions based on time intervals, message counts, or manual triggers.
Burrow es un servicio de monitoreo y alerta para clusters de Kafka. Rastrea el lag de los grupos de consumidores evaluando los offsets confirmados e identificando la brecha entre los mensajes producidos y consumidos. El sistema calcula los retrasos de procesamiento utilizando una evaluación de offset de ventana deslizante y monitorea el estado general del cluster. Cuando las condiciones del grupo de consumidores cumplen umbrales predefinidos, activa notificaciones a servicios externos mediante correo electrónico o webhooks. El servicio proporciona endpoints HTTP para consultar información del broker y el estado del grupo de consumidores, permitiendo que herramientas externas consulten el estado del sistema y las métricas de rendimiento.
Calculates consumer lag by tracking committed offsets over a specific time interval to detect processing delays.