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
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
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
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
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
转载
2023-09-27 19:07:43
49阅读
消息发送方式 想清楚Kafka发送的消息是否丢失，需要先了解Kafka消息的发送方式。 Kafka消息发送分同步(sync)、异步(async)两种方式 默认是使用同步方式，可通过producer.type属性进行配置； Kafka保证消息被安全生产，有三个选项分别是0,1,-1 通过request ...
转载
2021-09-04 17:44:00
349阅读
2评论
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
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
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
如何配置Kafka无消息丢失
原创
2023-02-05 02:29:43
122阅读
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
155阅读
1.kafka只对已提交的消息做有限度的持久化保证。已提交的消息：当kafka的若干个Broker成功地接收一条消息并写入到日志文件后，会告诉生产者程序这条消息已提交成功。有限度的持久化保证：假如你的消息保存在N个kafka Broker，至少有一个Broker是存活的。2.消息可能丢失的场景消息可能丢失的场景：生产者发送消息到broker，但broker未落地到磁盘或未同步到follower生产
转载
2023-09-17 15:20:39
58阅读
Kafka学习之消息丢失与消息重复消费问题分析Kafka消息丢失原因分析解决方案Kafka消息重复消费背景描述原因分析解决方案参考链接 Kafka消息丢失原因分析Producer的ACK机制等级设置0或者1，可能因为没落盘或者没同步Follower导致丢失Producer发送消息到队列，分区Leader收到消息后返回ACK给Producer，表示接收成功，此时可以继续发送下一笔消息。Kafka提
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
前言想必大家在实际使用过程都遇到过消息的丢失的问题，这里的消息丢失其实涉及到两个方面，一个是Producer生产的数据丢失，一个是Consumer消费的过程中因Offset问题而产生的漏消费。文章中我们会从这两个角度来和大家探讨如何尽量避免消息丢失的问题避免Producer消息丢失Kafka会对已提交的消息进行持久化存储，那么这里「已提交」的消息是什么意思呢？这里就得看Producer层面是如何定
微服务 消息中间件kafka消息丢失问题1. kafka消息丢失概述1.1 kafka概述1.2 kafka架构1.3 kafka问题2. kafka消息传递语义3. kafka消息丢失问题分析4. Producer端消息丢失分析4.1 Producer消息发送流程4.2 Producer 端消息丢失场景4.3 Producer消息确认机制4.4 Producer端消息丢失解决方案5. Brok
前段时间接到用户要求，调整某个主题在 Kafka 集群消息大小为 4M。根据 Kafka 消息大小规则设定，生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小，Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。以上是针对 Kafka 2.2.x 版本的设置，需要注意的是，在某些旧版本当中，还需要调整相关关联参数，比如 replica.fe
Kafka通过主题(topic)将消息归类，各个主题相互独立，每个主题包含一个或多个分区(partition)，分区数量可以动态修改，Kafka保证消息在一个分区中是有序的，分区中的每个消息都有一个唯一的偏移量(offset)。一个分区同时可以包含多个分区副本：一个leader副本和一或多个follower副本，只有leader副本负责消息的接收和发送，其余副本负责与leader副本保持同步，从而
那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢失数据问题，有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。01 总体概述越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度地做到不
如何保证消息不丢失1.消息不丢失的含义1.1 已提交的消息1.2 有限度的持久化保证2.消息丢失的场景2.1 生产者程序丢失数据2.2 消费者程序丢失数据2.3 消费者位移虚假提交2.4 新增分区，消费者丢失数据3.实际使用中如何避免呢？ 1.消息不丢失的含义总结来说，Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。这里面主要有两个意思。1.1 已提交
