最近，项目中使用过kafka但是不太理解，然后各种搜博客补习。然后对kafka如何保证数据的有序性很感兴趣，于是乎，又疯狂找博客学习，现在可以说是小有心得，在这里记录一下，怕忘记。也作为给大家的一个分享。本文内容为集多家之长，根据自己的理解就诞生了这篇内容，开始。 自己在学习的过程中，看完博客结合自己理解的小结如下：研究如何保障kafka消费的顺序性，宗旨就是通过将消息绑定到定向的分区或
（1）Broke消息不丢失：因为有副卡relicas的存在，会不断地从leader中同步副本，索引一个broker崩溃，不会导致说话间丢失，除非只有一个副本。 （2）生产者消息不丢失：ACK机制（配置为All/-1），配置0或1可能会存在丢失。 （3）消费者消费不丢失：重点控制offset At-l ...
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2021-07-13 00:41:00
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# Python Kafka 消息不丢失的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何在 Python 中使用 Kafka 确保消息不丢失。这包括配置 Kafka 集群、编写生产者和消费者代码，以及确保消息的持久性和可靠性。
## Kafka 消息不丢失的流程
以下是实现 Kafka 消息不丢失的步骤，用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | ---
Kafka保证消息不丢失kafka保证消息不丢失，需要从三个方面考虑：生产者端消息不丢
原创
2023-05-11 10:26:15
931阅读
前言今天分享一下kafka的消息丢失问题，kafka的消息丢失是一个很值得关注的问题，根据消息的重要性，消息丢失的严重性也会进行放大，如何从最大程度上保证消息不丢失，要从生产者，消费者，broker几个端来说。消息发送和接收流程kafka生产者生产好消息后，会将消息发送到broker节点，broker对数据进行存储，kafka的消息是顺序存储在磁盘上，以主题(topic)，分区(partition
1、生产者生产数据不丢失1.1、生产者数据不丢失过程图说明：有多少个分区，就启动多少个线程来进行同步数据1.2、发送数据方式可以采用同步或者异步的方式-过程图可以采用同步或者异步的方式同步：发送一批数据给kafka后，等待kafka返回结果1、生产者等待10s，如果broker没有给出ack相应，就认为失败。2、生产者重试3次，如果还没有相应，就报错异步：发送一批数据给k...
原创
2021-12-28 18:13:37
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1、生产者生产数据不丢失1.1、生产者数据不丢失过程图说明：有多少个分区，就启动多少个线程来进行同步数据1.2、发送数据方式可以采用同步或者异步的方式-过程图可以采用同步或者异步的方式同步：发送一批数据给kafka后，等待kafka返回结果1、生产者等待10s，如果broker没有给出ack相应，就认为失败。2、生产者重试3次，如果还没有相应，就报错异步：发送一批数据给k...
原创
2022-02-16 16:30:01
88阅读
消息可靠性的保证基本上我们都要从3个方面来阐述（这样才比较全面，无懈可击）生产者发送消息丢失kafka自身消息丢失消费者消息丢失生产者发送消息丢失kafka支持3种方式发送消息，这也是常规的3种方式，发送后不管结果、同步发送、异步发送，基本上所有的消息队列都是这样玩的。发送并忘记，直接调用发送send方法，不管结果，虽然可以开启自动重试，但是肯定会有消息丢失的可能同步发送，同步发送返回Future
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
Kafka消息保证生产的信息不丢失和重复消费问题 1）使用同步模式的时候，有3种状态保证消息被安全生产，在配置为1（只保证写入leader成功）的话，如果刚好leader partition挂了，数据就会丢失。 2）还有一种情况可能会丢失消息，就是使用异步模式的时候，当缓冲区满了，如果配置为0（还没有收到确认的情况下，缓冲池一满，就清空缓冲池里的消息）， 数据就会被立即丢弃掉。 在数据生产时避免数
文章目录前言消息丢失的场景1. 生产消息时丢失2. ACK配置3. min.insync.replicas4. 消息的提交5. unclean.leader.election.enable6. replication.factor总结 前言我们知道Kafka对于消息的可靠性可以做到至少一次（at least once）的保证，即消息不会丢失，但有可能重复发送，本文就来分析一下Kafka究竟是如何
背景这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要能有很多，比如网...
原创
2023-06-01 18:28:43
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1. 消息不丢失机制1.1 broker数据不丢失生产者通过分区的leader写入数据后，所有在ISR中follower都会从leader中复制数据，这样，可以确保即使leader崩溃了，其他的follower的数据仍然是可用的。1.2 生产者数据不丢失生产者连接leader写入数据时，可以通过ACK机制来确保数据已经成功写入。ACK机制有三个可选配置 1.配置ACK响应要求为 -1或者ALL 时
这个问题要从 3 个方面来保证消息不丢失：即生产者、服务端、消费者。1.producer 生产端是如何保证消息不丢失的1.1 ack的配置策略acks 有3个值可选 0、1和-1（或者all），默认值为1，值为字符串类型，不是整数类型0：producer发送后即为成功，无需分区 partition 的 leader 确认写入成功1：producer发送后需要接收到分区的 leader 发送确认收到
我们无法保证 Kafka 消息不丢失，只能保证某种程度下，消息不丢失。从严重程度依次为：Kafka 宕机、服务器宕机、机房地震、城市毁灭、地球毁灭。如果是金融类型或者国民级别的应用，那么需要考虑机房地震以上级别的可靠性级别，否则一般考虑到服务器宕机这个维度就可以了。对于机房地震级别以上的情况，大多数都是需要做异地多活，然后做好各地机房数据的实时同步。 Kafka 来说，其整体架构可以分为
文章目录一、Kafka在哪些场景下有丢消息的可能？二、面试流经典答法三、为什么金融场景没人会用Kafka？总结 kafka如何保证消息不丢失？ 这是面试最常问到的问题。但是其实这是一个最体现综合实力的开放性题目。把这问题真正弄明白，面试时绝对值得涨个五毛钱的薪水。但是很可惜，很多人把这种问题当成了八股文来背。我见过最简单的回答是，生产者的ack应答机制+消费者手动提交Offset。一分钟答完
@Kafka一句话概括，Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。已提交： 当 Kafka 的若干个 Broker 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交 有限度的持久化保证： Kafka 不可能保证在任何情况下都做到不丢失消息。假如你的消息保存在 N 个 Kafka Broker 上，那么这个前提条件就是这
背景
前几天，去两家公司面试，面试的过程中, 两家公司的面试官都给我提了如标题这样的一个问题。因为之前对kafka有一些了解，但是没有对这个的问题做过总结，现场就凭着记忆的进行了回答，面试官也表示这个问题基本可以通过。
回到家以后，重新回看了《kafka 权威指南》里的相关知识点，回想了一下自己在现场的回答，最多只是60分及格，但距离满分还相差甚远
生产者数据不丢失 Kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常能够被收到，其中状态有0，1，-1. ack = 0：producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条（批）信息。 ack = 1(默认)：producer要等待leader成功收到数据并确认，才发送下一条message。 ack = -1：producer得到fo
消息队列发送消息和消费消息的过程，共分为三段，生产过程、服务端持久化过程、消费过程，如下图所示。这三个过程都有可能弄丢消息。面试官： 嗯，消息丢失的具体原因是什么？怎么防止丢失消息呢？我： 我详细说一下这种情况：一、生产过程丢失消息丢失原因：一般可能是网络故障，导致消息没有发送出去。解决方案：重发就行了。由于kafka为了提高性能，采用了异步发送消息。我们只有获取到发送结果，才
