消费者程序丢失数据展示了 Consumer 端的位移数据维持先消费消息（阅读），再更新位移（书签）的顺序如果是多线程异步处理消费消息，Consumer 程序不要开启自动提交位移，而是要应用程序手动提交位移。总结不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all
在以上这三步中每一步都可能会出现丢失数据的情况， 那么 Kafka 到底在什么情况下才能保证消息不丢失呢？
原创
2023-10-15 12:20:54
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RocketMQ防止消息丢失的解决方案围绕生产、存储、消费三个环节展开：生产端通过同步发送+重试机制确保消息送达；存储端采用同步刷盘和主从同步策略保证消息持久化；消费端通过业务处理完成后再确认+重试队列机制保障消息被正确处理。这种全链路设计最大限度地降低了消息丢失风险。
大家早上好，我是捡田螺的小男孩~Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。你可能会有疑问，如果中间某一个环节断掉了，那怎么办？这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。那如何解决这个问题？需要从生产端、MQ服务端、
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2022-10-14 09:38:01
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不要使用producer.send(msg)，而要使用producer.send(msg,callback)。设置acks = all设置retires为一个较大的值设置unclean.leader.election.enable= false设置replication.factor >= 3设置min.insynv.replicas > 1确保replication.factor &
原创
2023-07-19 11:36:38
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为了解决消息丢失问题，我们引入了一些重发机制，但也带来的另外一个问题：消息重复，我们来看下都有哪些情况会导致消息重复： 消息发送超时，处于不确定状态，导致重试发送消息，有可能之前的消息已经发送成功，会出现消息重复的情况。解决的思路是，每个消息生成一个消息id，如果发送的消息Broker已经存在了，则
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2019-10-15 10:23:00
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前一篇博客我们介绍了生产者为什么发送消息的吞吐量这么大，其实就是因为，生产者提供了内存缓冲区，把消息打包再发送，从而提高了吞吐量。那么，消息发送过去，到了broker就算是成功了吗？会不会丢失呢？这篇博客，就向大家介绍一下 kafka
原创
2023-05-06 17:20:13
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2020双11，RocketMQ发生了以下几个方面的变化：云原生化实践。完成运维层面的云原生化改造，实现 Kubernetes 化，实现降本提效，达到无人值守的自动化运维。性能优化。消息...
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2021-07-18 10:00:17
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实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？ 一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。1、优化性能来避免消息积压①发送端性能优化 对于发送消息的业务逻辑，只需要设置合适的并
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2024-03-25 11:34:04
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Kafka基础Kafka定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列MQ（Message Queue）Kafka多用于对接Spark- Message Queue
- 消息队列
- 传统应用场景
1. 同步处理
直接调用接口对业务进行调用 （流处理）
优点：速度快
缺点：不安全
2. 异步处理
将请求发送到MQ中等待 在没有得到反馈之前
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2024-06-30 09:31:13
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文章目录参考地址消息中间件的概述什么是消息中间件消息中间件的重要概念AMQP 和 JMS协议AMQPJMSAMQP 与 JMS 区别消息队列产品RabbitMQRabbitMQ相关概念Exchange 交换机类型进行RabbitMQ的测试安装及配置RabbitMQ 参考地址消息中间件的概述什么是消息中间件MQ全称为Message Queue，消息队列是应用程序和应用程序之间的通信方法。多用于分布
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2024-04-10 10:35:36
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文章目录Producer端保证消息不丢失Consumer端保证消息不丢失Broker端保证消息不丢失总结Producer端Consume端Broker端 没时间的朋友建议直接看总结Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。Producer端保证消息不丢失为了提升效率，减少IO，producer在发送数据时可以将多个请求进行合并后发送。被合并
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2024-02-26 10:48:43
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文章目录特点broker复制系数首领选举最少同步副本生产者发送确认发送重试额外错误处理消费者初始位移提交时机手动提交注意点心跳 特点可靠性特征：
分区消息顺序。同一个分区中先写入的消息会被消费者先读到。消息被写入分区所有同步副本，才被认为已提交。只要有一个副本活跃，已提交消息就不会丢失。消费者只能读取已提交的消息。核心：复制+分区多副本。kafka配置需要在两点之间权衡：
消息存储的
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2024-03-18 14:02:05
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面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了
原创
2022-11-12 00:26:35
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中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。接下来，我们就从这个问题出发，探...
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2023-06-11 22:19:05
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大家好，我是Tom哥~Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。你可能会有疑问，如果中间某一个环节断掉了，那怎么办？这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。那如何解决这个问题？需要从生产端、MQ服务端、消费端，三个维度来处理1、生产端生产端的职责就是，确保生产的消息能
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2024-03-28 13:01:32
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程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 4 分钟。
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2020-09-18 07:00:00
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生产者产生消息发送给RocketMQ RocketMQ接收到了消息之后，必然需要存到磁盘中，否则断电或宕机之后会造成数据的丢失 消费者从RocketMQ中获取消息消费，消费成功之后，整个流程结束 1、场景1中生产者将消息发送给Rocket MQ的时候，如果出现了网络抖动或者通信异常等问题，消息就有可 ...
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2021-10-25 10:40:00
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既然在项目中使用了MQ，那么就不可避免的需要考虑消息丢失问题。在一些涉及到了金钱交易的场景下，消息丢失还是很致命的。那么在RocketMQ中存在哪几种消息丢失的场景呢？先来一张最简单的消费流程图：上图中大致包含了这么几种场景：生产者产生消息发送给RocketMQRocketMQ接收到了消息之后，必然需要存到磁盘中，否则断电或宕机之后会造成数据的丢失消费者从RocketMQ中获取消息消费，消费成功
原创
2022-01-06 10:32:41
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既然在项目中使用了MQ，那么就不可避免的需要考虑消息丢失问题。在一些涉及到了金钱交易的场景下，消息丢失还是很致命的。那么在RocketMQ中存在哪几种消息丢失的场景呢？先来一张最简单的消费流程图：
上图中大致包含了这么几种场景：
生产者产生消息发送给RocketMQ
RocketMQ接收到了消息之后，必然需要存到磁盘中，否则断电或宕机之后会造成数据的丢失
消费者从RocketMQ中获取消息消
原创
2021-06-30 13:47:59
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