接下来这篇《Kafka 节点重启失败导致数据丢失的分析排查与解决之道》，来自科技与信息中心平台部张乘辉，满满干货，请保持高度集中的精神开始阅读吧 。 背景在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，导致某些消息发送到该分区时，会报如下 no leader 的错误信息：In the middle of a
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2024-08-07 07:34:27
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引入 MQ 消息中间件最直接的目的：系统解耦以及流量控制（削峰填谷）系统解耦： 上下游系统之间的通信相互依赖，利用 MQ 消息队列可以隔离上下游环境变化带来的不稳定因素。流量控制： 超高并发场景中，引入 MQ 可以实现流量 “削峰填谷” 的作用以及服务异步处理，不至于打崩服务。引入 MQ 同样带来其
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2024-10-09 08:39:40
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尽管IP分片看起来是是透明的，但有一点让人不想使用它：即使只丢失一片数据也要重传整个数据报。为什么会发生这种情况呢？ 因为IP层本身没有超时重传的机制——由更高层来负责超时和重传（TCP有超时和重传机制，但UDP没有。一些UDP应用程序本身也执行超时和重传）。当来自TCP报文段的某一片丢失后，TC...
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2014-09-24 19:34:00
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尽管 IP 分片看起来是是透明的，但有一点让人不想使用它：即使只丢
原创
2022-09-28 21:16:07
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# MQTT丢失重连与Java
## 1. 简介
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级、灵活、简单的基于发布/订阅模式的网络协议，常用于物联网和移动设备中。在实际的应用中，由于网络不稳定等原因，可能会导致连接丢失。因此，实现MQTT的丢失重连是非常重要的。本文将介绍如何在Java中实现MQTT的丢失重连，并提供相关代码示例。
## 2
原创
2024-07-14 03:20:23
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先梳理下kafka的相关概念 Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。 Topic：一类消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
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2024-03-26 06:06:08
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幂等写：针对的是producer，并且只能 保证同一个分区的消息不重复 acks：kafka的客户端（Producer），发送一条数据，会等待broker返回成功的响应； 有三种配置：ProducerConfig.ACKS_CONFIG=“?” 0：不需要响应，producer发送就完了，不管broker是否消费成功； 1：只需要broker的leader返回响应 就行，不需要followers的
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2024-03-26 10:00:16
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1/ 生产端 Producer
消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition 以及消息的 Key。Producer 生产数据默认是先写到内存（PageCache）中的,定期 flush 到磁盘上。默认的这个参数是：
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2024-04-08 00:01:42
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1、应该为生产者配置多少次的重试次数比较好？这个取决于你对你的应用的定位，如果你想抓住异常并想再重试几次，那么你可以将重试次数设置的多一些，如果你想直接丢弃消息，因为就算丢失消息也对你应用不受影响，而且多次重启之后带来的延迟对你的应用来说已经无意义，
那么你可以停止重试。或者你想将消息保存到某个地方然后回过头来继续处理，那就停止重试。2、在消费一个批次的消息时，如果其中的某个消息没被处理成功，而你
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2024-03-05 21:11:04
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Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 网上各种说法都有，在回答这个问题之前， 我们要明确“责任边界”。所谓责任边界就是要确定消息在生产和消费的完整流程中是由谁来负责，确保它不会丢失。这样即使真的出现了消息丢失，也能明确是责任主体，有针对性地进行改进和调整。关于责任的划定，官方其实已经给出了很明确的答案：Once a published message is committed it
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2024-04-14 15:30:37
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Kafka 提供了一个消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现。通常来说消息队列都提供多种消息语义保证最多一次 (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): 消息不会丢失，也不会被重复发送。 默认情况下社区维护的 python-kafka 包会
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2024-04-08 21:34:51
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作者：banq在分布式系统中，重试是不可避免的，我们经常使用后台跑定时进行数据同步，同步不成功就实现重试，重试次数多少取决于你追求一致性还是可用性，如果希望两个系统之前无论如何都必须一致，那么你设置重试次数为无限,当然这是理想情况，实际情况是有重试次数限制和重试时间限制，如果超过不成功怎么办？丢弃会造成数据丢失进而永久不一致，人工介入又非常复杂，通过引入死信队列可以优雅处理这种问题。本文
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2024-02-26 13:31:08
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kafka没有重试机制不支持消息重试，也没有死信队列，因此使用kafka做消息队列时，需要自己实现消息重试的功能。实现创建新的kafka主题作为重试队列：创建一个topic作为重试topic，用于接收等待重试的消息。普通topic消费者设置待重试消息的下一个重试topic。从重试topic获取待重试消息
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2024-03-20 10:11:30
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目录问题解决解决方法看源码是哪里设置的10次默认重试10次重试的出处重点skip() 最近在接触Kafka, 在消费者消费消息出现异常的时候, 会看到Kafka会一直重复拉取信息, 10次异常后才不再继续.由于我是配置了告警的, 一次异常这样一弄就是刷刷10条告警信息, 想要调整, 根据网上的资料, 增加代码配置如下:@Bean
public ConcurrentKafkaListenerC
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2024-03-18 08:25:43
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消息处理问题在从Kafka主题接收消息之后立即处理消息的消费者的实现非常简单。不幸的是，现实要复杂得多，并且由于各种原因，消息处理可能会失败。其中一些原因是永久性问题，例如数据库约束失败或消息格式无效。其他，如消息处理中涉及的依赖系统的临时不可用，可以在将来解决。在这些情况下，重试消息处理可能是一种有效的解决方案。 非阻塞重试逻辑在像Kafka这样的流媒体系统中，
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2023-10-21 22:05:43
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实验环境：RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4一、 "丢失重做日志组中成员" "1.1 故障模拟" "1.2 处理方法" "1.3 实际处理过程" 二、 "丢失重做日志组" "2.1 丢失INACTIVE重做日志组" "2.2 丢失ACTIVE重做日志组" "2.3 丢失C...
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2015-11-04 12:30:00
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Kafka重试机制实现这篇文章主要是记录一下，在做头条的红包支付系统的过程中，用kafka做消息队列时，如何设计一个可以重试的消费机制这个方式已经在线上运行了很长的时间，但是后续总觉得这种实现方式不算很好，所以就在网上找到了一篇文章，也是介绍如何构造一个重试队列，而且正好跟我的想法相同，所以就打算把我自己的想法写下来背景今年春节的时候，今日头条旗下的产品进行了分别进行了抢红包、百万英雄等活动，用户
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2024-03-16 22:28:22
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# Kafka Redis 重试机制实现指南
在现代分布式系统中，确保数据的可靠性和一致性是至关重要的。使用 Kafka 作为消息队列，Redis 作为缓存层，可以构建高效的数据处理和重试机制。本文将详细介绍如何实现 Kafka 和 Redis 的重试机制，并通过流程图和序列图来帮助你理解整个过程。
## 整体流程
以下是 Kafka 和 Redis 重试机制的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-31 08:37:00
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## 使用 Python Kafka 实现消息重试
在分布式系统中，消息队列是常用的组件之一，可以用于在不同的服务之间进行异步通信。Kafka 是一种高性能、高可靠性的分布式消息队列，常用于大规模数据处理和实时流处理。
在使用 Kafka 进行消息传递时，有时候由于网络故障、服务不可用等原因，消息可能发送失败。为了确保消息的可靠传递，我们需要实现消息重试机制，即在发送消息失败后自动进行重试。
原创
2023-07-20 10:11:24
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KafkaConsumer
消费者组和Topic订阅 Groups and Topic SubscriptionsKafka uses the concept of consumer groups to allow a pool of processes to divide the work of consuming and processing records. These processes
