目录1.Kafka 工作流程及文件存储机制1.1 Kafka 工作流程1.2 Kafka文件存储机制2.Kafka生产者2.1 分区策略2.2 数据可靠性保证1）副本数据同步策略2）ISR3）ack 应答机制4）故障处理细节2.3 Exactly Once 语义3.Kafka消费者3.1 消费方式3.2 分区分配策略1）RoundRobin2）Range3.3 off
1、消息重试若Consumer消费某条消息失败，则RocketMQ会在重试间隔时间后，将消息重新投递给Consumer消费，若达到最大重试次数后消息还没有成功被消费，则消息将被投递至死信队列。
消息重试只针对集群消费模式生效；广播消费模式不提供失败重试特性，即消费失败后，失败消息不再重试，继续消费新的消息
最大重试次数：消息消费失败后，可被重复投递的最大次数。consumer.setMa
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2024-06-04 22:06:54
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消费失败问题 试想如果消费者在消费时发生了异常，那么就不会对这一次消费进行确认（Ack）,进而发生回滚消息的操作之后消息始终会放在队列的顶部，然后不断被处理和回滚，导致队列陷入死循环。为了解决该问题，引入回退队列。可以为每个队列设置一个回退队列。回退队列 &n
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2024-03-26 09:52:23
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死信队列RocketMQ中消息重试超过一定次数后（默认16次）就会被放到死信队列中，在消息队列 RocketMQ 中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信 消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。可以在控制台Topic列表中看到“DLQ”相关的 Topic，默认命名是： %RETRY%消费组名称（重试Topic）
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2024-07-30 16:06:51
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ARP的分析与解决.如果您的网络出现,整体突然掉线,或者有不定时的部分机器掉线,再或者出现一台一台机器的掉线.而且一般情况下几种掉线都会自动恢复.那我非常热切的恭喜您,您中奖啦.奖品是ARP欺骗. 不用高兴也不用激动,因为这个奖项量很大,很朋友都在深受其意.ARP到底咋回事,这里咱说道说道.* 为了一个朋友"忘忧*"特意再加一段,"不掉线,一切看似正常的ARP" * 这几天看到很多朋友都在提...
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2009-01-12 14:00:00
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Kafka消息队列安装与使用三. Kafka架构深入3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制3.2 Kafka生产者3.2.1 分区策略3.2.2 数据可靠性保证3.2.3 Exactly Once 语义3.3 Kafka 消费者3.3.1 消费方式3.3.2 分区分配策略3.3.3 offset 的维护3.3.4 消费者组案例3.4 Kafka 高效读写数据3.5 Zookeeper 在 K
一、死信的概念先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景: 为了保证订单
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2024-10-08 14:04:23
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总览：储采用了分区(partition)，分段(LogSegment)和稀疏索引这几个手段来达到了高效性分区：话题分区分段：分区存储文件分段稀疏索引：以分段对应索引采用相对偏移量进行检索范围的缩小(如一个分区分为五段，每个分段都会对应一个索引文件.index,存储消息的相对偏移量和分区分段名称) 术语解析：Topic：主题Partition：分区Offset：偏移量Segme
一. 工作流程 Kafka中消息是以topic进行分类的，Producer生产消息，Consumer消费消息，都是面向topic的。 Topic是逻辑上的改变，Partition是物理上的概念，每个Partition对应着一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据，topic=N*partition；partitinotallow=logProducer生产的数据会被不断
线上问题及优化1、消息丢失情况：消息发送端： （1）acks=0： 表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。大数据统计报表场景，对性能要求很高，对数据丢失不敏感的情况可以用这种。 （2）acks=1： 至少要等待leader已经成功将数据写入本地log，但是不需要等待所有follower是否成功写入。就可以继续发送下一
死信和死信队列什么是死信：死信（Dead-Letter）是指无法被正确处理的消息，这些消息会被发送到死信队列（Dead-Letter Queue），以便进一步处理。 什么时候会产生死信：消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack），并且 requeue=false。消息过期。发送消息时设置的消息保存时间，如果消息的保存时间已到，但是没有被消费。指定某个队列中所有的
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2024-10-02 11:06:52
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1. 死信1.1 死信的概念先从概念解释上搞清楚这个定义，死信，顾名思义就是无法被消费的消息，字面意思可以这样理解，一般来说，producer 将消息投递到 broker 或者直接到 queue 里了，consumer 从 queue 取出消息进行消费，但某些时候由于特定的原因导致 queue 中的某些消息无法被消费，这样的消息如果没有后续的处理，就变成了死信，有死信自然就有了死信队列。应用场景：
文章目录参考前言一 简介二 架构1 zookeeper在kafka集群中的作用1.1 Broker注册1.2 Topic注册1.3 生产者负载均衡1.4 消费者负载均衡1.5 分区与消费者的关系1.6 消息消费进度Offset 记录1.7 消费者注册2 kafka如何保证数据的可靠性和一致性3 kafka的数据丢失问题4 kafka的ISR机制5 kafka的数据存储结构5 kafka的Prod
在定义业务队列的时候，要考虑指定一个死信交换机，死信交换机可以和任何一个普通的队列进行绑定，实际上就是设置某个队列的属性，然后在业务队列出现死信的时候就会将数据发送到死信队列。进入死信队列的情况：消息被拒绝（basic.reject/ basic.nack）并且不再重新投递 requeue=false消息超期 (rabbitmq Time-To-Live -> messageProperti
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2024-07-01 09:54:30
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在说死信队列之前，我们先介绍下为什么需要用死信队列。如果想直接了解死信对接，直接跳入下文的"死信队列"部分即可。ack机制和requeue-rejected属性我们还是基于上篇《Spring Boot系列——7步集成RabbitMQ》的demo代码来说。在项目springboot-demo我们看到application.yaml文件部分配置内容如下...
listener:
type:
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2024-05-31 13:07:53
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大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自
原创
2021-09-02 13:51:35
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大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台 本片博文为大家带
原创
2022-02-06 12:00:28
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TCP粘包是指在TCP协议中发送方发送的若干个小数据包在接收方接收时被合并成一个大数据包的现象，或者多个大数据包在接收时被分割成若干个小数据包的现象。
背景假设你意气风发，要开发新一代的互联网应用，以期在互联网事业中一展宏图。借助云计算，很容易开发出如下原型系统：Web应用：部署在云服务器上，为个人电脑或者移动用户提供的访问体验。SQL数据库：为Web应用提供数据持久化以及数据查询。这套架构简洁而高效，很快便能够部署到百度云等云计算平台，以便快速推向市场。互联网不就是讲究小步快跑嘛！好景不长。随着用户的迅速增长，所有的访问都直接通过SQL数据库使
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2024-07-18 10:01:36
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分享知识 传递快乐因为需要处理死信队列问 RocketMQ官方死信队列配置，将死信队列配置到服务中，代码配置啥的都没问题，可就
原创
2022-11-01 11:57:38
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