从源码理解kafka-1.0.1对消费组元数据信息的管理维护1. 概要2. 消费组模型2.1. __consumer_offsets的存储结构2.2. 消费组的操作模型3. 源码解读3.1. 消费组的查询3.1.1. 列出消费组信息3.1.1.1. KafkaApis#handleDescribeGroupRequest()3.1.1.2. GroupCoordinator#handleDescr
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2024-08-15 21:28:42
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1.前言比如Rabbitmq、Rocketmq、Kafka，都有可能会出现重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。 然后我们挑kafka来举个例。kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了，下次我要是重启
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2024-03-28 09:29:39
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Kafka Consumer、Producer如何实现精确一次消费数据、生产数据3种信息交付可靠性保障幂等性 Producer作用范围事务型 ProducerConsumer如何设置总结 3种信息交付可靠性保障最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。精确一次（exactly once）：消
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2024-03-17 18:20:01
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目录 1 exactly once的实现1 producer只生产了一次消息2 consumer 只消费了一次消息2 如何数据处理时间不可控， 因为长时间不poll导致consumer退出的问题？ 1 exactly once的实现exactly once是指消息不多不少, 只消费了一次。 与exactly once相对应的， 还有: at least once 消息最少消费一
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2024-03-27 10:14:37
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2.5.1 定义 ➢ 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： ➢ 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 ➢ 最多一次消费 （at most once） 主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 2
目录一、消息传递语义二、消息一致性保证方案三、kafka消息丢失场景三、kafka消息重复场景 一、消息传递语义：三种，至少一次，至多一次，精确一次1、at lest once：消息不丢，但可能重复2、at most once：消息会丢，但不会重复3、Exactly Once：消息不丢，也不重复。保证消息不丢、消息不重复消息不丢：副本机制+ack，可以保证消息不丢。数据重复：brocke
基本应用以及消息处理的原理java使用kafka进行通信原生clients基础配置解析springboot和kafka整合消息处理原理topic和partition生产者分发消息&分区策略消费者消费消息&分区策略谁来管理消费者-corrdinator消息持久化消费位置 这一篇主要介绍 1、kafka的应用：kafka-clients和与spring的结合 2、kafka消息
# 实现 Java 中 Kafka 只被消费一次
在分布式系统中，Kafka 消息队列是一个广泛使用的工具。一个常见的需求是确保每条消息只被消费者消费一次，避免重复消费。本文将详细讲解如何通过设置 Kafka 和代码实现这一目标。
## 流程概述
在实现 Kafka 消息只被消费一次之前，我们需要了解整个流程。以下表格展示了每一步的概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:38:06
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1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处理-写入的
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2024-03-16 09:51:49
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Kafka作用：解决系统间的耦合异步通信削峰填谷kafa的stream简单，入门要求低，方便部署Kafka学习的重点消息队列Message QueueKafka Streaming 流处理消息队列:至多一次：一个消息只能被一个消费者消费一次，消费完queue就删除。没有限制：一个消息可以被多个消费者同时消费，消费者主要就是记住消费到queue的位置。kafka属于这一种。kafka基本架构：
ka
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2024-02-21 12:18:10
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# 项目方案：使用MySQL实现Kafka只消费一次
## 简介
在分布式系统中，Kafka是一个常用的消息队列系统，它提供高吞吐量、可伸缩性和持久化的特性。然而，在某些场景下，我们希望Kafka的消费者只消费一次，以确保数据的准确性和一致性。本项目方案将介绍如何使用MySQL来实现Kafka只消费一次的功能。
## 方案概述
本方案的核心思想是使用MySQL作为消费者的状态存储，并在消费前查
原创
2023-09-22 16:44:14
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这个是MQ领域的基本问题，很多面试官也会问这样的问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性的问题。比如RabbitMQ、RocketMQ、Kafka都有可能出现消息重复消费的问题，因为者问题通常不是MQ自己保证的，是由我们开发人员来保证的。举个Kafka怎样重复消费的例子： Kafka实际有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表消息的序号，然后consumer
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2024-03-28 13:10:08
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最近遇到一个问题，由于kafka接收数据进行处理所花费的时间较长，导致kafka队列中有堆积，然后就想开启很多个
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2024-06-28 14:10:44
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kafka 精准一次性重要性在很多的流处理框架的介绍中, 都会说 kafka 是一个可靠的数据源, 并且推荐使用 kafka 当作数据源来进行使用. 这是因为与其他消息引擎系统相比, kafka 提供了可靠的数据保存及备份机制. 并且通过消费者 offset 这一概念, 可以让消费者在因某些原因宕机而重启后, 可以轻易得回到宕机前的位置.而 kafka 作为分布式 MQ, 大量用于分布式系统中,
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2024-03-26 10:42:13
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一、原因分析消息重复消费的根本原因都在于：已经消费了数据，但是offset没有成功提交。其中很大一部分原因在于发生了再均衡。1）消费者宕机、重启等。导致消息已经消费但是没有提交offset。2）消费者使用自动提交offset，但当还没有提交的时候，有新的消费者加入或者移除，发生了rebalance（再平衡）。再次消费的时候，消费者会根据提交的偏移量来，于是重复消费了数据。3）消息处理耗时，或者消费
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2024-06-22 17:39:54
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文章目录一、将dws数据存入kafka二、ads层数据2.1 需求2.2 思路2.3 数据的精准一次性消费分析三、消费dws层数据：dws_order_wide3.1 修改BaseAppV43.2 定义一个jdbc的工具类3.3 在OffsetManager中定义一个方法，从mysql读取偏移量3.4 AdsOrderWideApp 一、将dws数据存入kafka/**
* 把数据写入ka
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2024-05-14 19:17:02
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1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处
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2024-03-27 16:25:59
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.NET VS工具添加程序包源 在NuGet包管理中选择程序包源为上面添加的私有仓库。 搜索Data.Pipelines并安装。 在app.congif或者web.config中添加
Kafka配置<appSettings>
<add key="
kafka.ip" value="172.20.105.205"/>
<add key="
kafka.prot
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2024-09-20 15:03:27
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1.定义精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况：至少一次消费（at least once），主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。最多一次消费 （at most once），主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就
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2024-04-24 12:06:42
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一个分布式发布-订阅消息传递系统特点: 高吞吐量、低延迟使用场景(举例): 日志收集:用kafka收集各种服务产生的log,通过kafka以统一的接口服务的方式开放给各种consumer,如hadoop,hbase等 下载安装: 1.下载地址 选择一个版本
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2023-07-27 20:33:16
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