讨论一下kafka参数的配置1、acks 参数配置acks这个参数有三个值：0，1，-1，但是不用的参数对应的含义不同，那如果我们想要保证数据不丢失，acks 值应该设置为哪个参数呢？0：代表生产者只要把消息发送出去以后就认为消息发送成功了，这种方式有可能会导致数据丢失，因为有可能消息发送到服务端以后服务端存储失败了。1：代表生产者把消息发送到服务端，服务端的 leader replica 副本写
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2024-03-27 10:13:29
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spring kafka 可能会有的消息丢失的问题 以及解决方案1.Kafka发送消息的两种方式Kafka发送消息分为同步（sync）、异步（async）在与spring集成中通过配置文件修改 配置文件放在文末<entry key="acks" value="1" />acks = 0；表示producer不需要等待broker确认收到消息acks = 1；表示producer至少需要
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2024-03-16 13:32:03
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文章目录Spring Kafka实战教程前言一、 Kafka集群搭建二、消息生产与消费1. 项目配置1.1 生产者配置1.2 消费者配置1.3 消息处理三、偏移量提交1.1 COUNT模式1.2 TIME模式1.3 COUNT_TIME模式1.4 MANUAL模式1.5 MANUAL_IMMEDIATE模式四、总结 前言该篇博文主要介绍如何搭建Kafka集群环境，以及借助于Spring Kafk
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2024-07-18 08:55:49
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metadata.broker.list 默认值：无，必填
格式为host1:port1,host2:port2，这是一个broker列表，用于获得元数据(topics，partitions和replicas)，建立起来的socket连接用于发送实际数据，这个列表可以是broker的一个子集，或者一个VIP，指向broker的一个子集。
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2024-04-01 00:07:09
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Kafka 有三个很重要的配置参数，acks与min.insync.replicas.以及replication factor 其中acks是 producer 的配置参数，min.insync.replicas是 Broker 端的配置参数，这三个参数对于生产者不丢失数据起到了很大的作用.一、分区副本1、Kafka 的 topic 是可以分区的，并且可以为分区配置多个副本，改配置可以通过repl
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2024-06-11 21:47:28
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谁无暴风劲雨时，守得云开见月明什么是kafkakafka是由java编写的高可用，高性能，高吞吐量的消息队列。 由以下组成：zookeeper: 协调选举消费者组: 数据消费生成者: 数据生成broker: kafka节点分区: 负载均衡器offset: 偏移量leader: 消息分发节点follower: 数据跟随节点副本集: 从节点kafka的ack机制kafka的ack是针对生产者而言 ac
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2023-11-06 23:49:12
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Kafka定义规则，检测是否满足规则，并且做出这个规则里所做的动作。【规则的计算和匹配性，一切皆动态规则】使用场景：实时推荐、实时风控、实时精准广告推送。[实时推荐] 冷用户访问 --> 给优惠券；[实时推荐] 只看不买 --> 促单；[实时推荐] 生成订单后未支付，给发短信。[实时风控] 某IP近1小时内注册账号超过10个； 某账号群体近1h内购买优惠券商品超过100件...1. k
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2024-08-06 21:07:47
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1. 生产者如何保证数据不丢失ACK机制：当生产者将数据生产到Broker后，Broker给予一个ack确认响应。ack=0：生产者只管发送数据, 不关心不接收Broker给予的响应。ack=1：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broker端对应的Topic上对应分片上的主副本接收到消息后, 才认为发送成功了。ack=-1|ALL：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broke
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2024-04-07 15:13:58
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# 使用 Python 模拟 Kafka 接收消息
Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统，广泛应用于实时数据处理。本文将介绍如何用 Python 实现 Kafka 消息的接收。我们将使用 `kafka-python` 库来连接 Kafka，并接收消息。
## 环境准备
在开始之前，确保你的计算机上安装了 Python，并且已经安装了 Kafka。你可以通过以下命令安装 `ka
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2024-08-28 06:46:50
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目录1、ACK = -1 2、ACK = 03、ACK = 1 重点0.10版本之后为什么要移除延迟条数选举机制1、ACK = -1 这种情况是不会丢失数据的，因为Broker包含Topic,Topic又包含Partition，而Partition里边还有副本，这里就会有Leader和Follower的概念，此时
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2024-03-28 08:48:16
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1. 发送消息流程1.1 整体架构整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和 Sender 线程（发送线程）。在主线程中由 KafkaProducer 创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator，也称为消息收集器）中。Sender 线程负责从 RecordAccumulator 中获取消息并将其发送到 Kafka
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2024-05-17 08:28:06
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在现代分布式系统中，消息队列被广泛应用于数据传输和通信。Kafka 作为一种高吞吐量、低延迟的分布式消息系统，已成为企业中流行的消息中间件。然而，在使用 Java 模拟 Kafka 时，有时会遇到发送失败的问题，这给业务系统的稳定性和可靠性带来挑战。本文将详细探讨这一问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面的内容。
### 背景描述
在使用 Kafka 的过程中，常常会
kafka生产数据的分组策略 生产者决定数据产生到集群的哪个partition中轮巡方式；自定义分组策略；指定具体分区；kafka的ack机制 0：生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当server挂掉的时候就会丢数据； 1：等待服务端的ack值，leader副本确认接收到消息后发送ack，但是如果leader挂掉后它 不保证是否对follower复制完成，新lea
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2024-05-16 11:05:32
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在谈及到Kafka的ACK之前我们要向讲一下Kafka的复制机制，为了保证Kafka的高性能，设计了分区，一个topic的分区是的数据可以分散，然后可以让更多的消费者来进行消费；避免单一分区，只能由一个消费者消费，造成串行处理，多分区本质还是实现了并行消费的机制；其实但凡是分片，很大程度上都是为了实
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2019-05-26 22:32:00
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在现代分布式系统中，Apache Kafka 已成为一种重要的消息队列解决方案，尤其在处理大规模数据流时。当我们谈到生产者向 Kafka 发送消息时，"ack（确认机制）"的设置显得尤为重要。恰当的 ack 设置能够确保数据的可靠性和一致性。
为了更清楚地理解这个问题，我们将分几个部分来探讨。
流程图：展示了 Kafka 消息发送与确认的基本流程。
```mermaid
flowchart
前言在我前面写的一篇文章中（线上cpu过高的排查思路），提到了网关项目由于抗不住大量数据导致疯狂GC的问题。 在解决这个问题之后，我在项目调用下游系统逻辑后加了一段逻辑————往自己搭建的kafka发送数据。问题刚开始启动的时候，通过日志发现数据能发送kafka，过了一段时间后，日志没有再打印了。 而且每次重新启动都是这个现象。 原以为是外部没有再发送监控数据，所以kafka也不会收到。但是奇怪的
KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Link
kafka的一些问题总结笔记1.kafka在高并发的情况下，如何避免消息丢失和消息重复？kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR。在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“co
5 Kafka API5.1 Producer API5.1.1 消息发送流程Kafka的Producer发送消息采用异步发送。ack只保证数据丢不丢和重复不重复的问题，并不会考虑同步还是异步发送。producer发送一批消息，发送给leader后，不用等接收到ack；就可以发下一批消息。而同步发送是：producer发送一批消息，发送给leader后，需要ISR内的所有follower接收到，并
## Kafka的消息确认机制（Ack）及其在Java中的实现
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，广泛应用于大数据处理和实时流处理等场景。在Kafka中，消息的确认机制（Ack）是一项重要的功能，用于保证消息的可靠传输。本文将介绍Kafka的消息确认机制及其在Java中的实现。
### Kafka的消息确认机制
Kafka的消息确认机制可以分为三个级别：无确认，生产者确认和全部确认。
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2023-11-30 16:29:06
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