Kafka消费安全问题消费者线程安全问题首先，kafka 的 Java consumer是单线程的设计，准确来说是双线程，从kafka 0.10.1.0版本开始kafkaConsumer变成了用户主线程和心跳线程的双线程设计 所谓用户主线程，就是你启动Consumer应用程序的main方法的那个线程，而心跳线程（Heartbeat Thread）只负责定期发送心跳给对应的Boroker,以标识消
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2024-01-02 17:03:52
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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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# 使用 Python RocketMQ 实现一次仅消费一条消息
在现代软件开发中，消息队列是一种常用的解决方案，用以实现异步通信、解耦以及流量控制。Apache RocketMQ 是一种高性能、可扩展的分布式消息中间件，适合于各种场景。本文将教你如何实现“Python RocketMQ 一次仅消费一条消息”。
## 1. 过程概述
我们将分成以下步骤来完成这个目标：
| 步骤 | 描述
Kafka消息丢失与消费精确一次性消息丢失消息丢失的场景 生产者丢失数据如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。（我所在的项目中目前使用的都是这种方法发送消息。。。难怪每次都要和平台扯皮，我说我发了，他说他没收到。。。）消息发送方式如果在消息过程中发生了网络抖动，那么
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2024-03-18 11:20:46
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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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1 Kafka 0.11.0.0版本的逆天之作0.11.0.0版本之前默认提供at least once语义，想象这样一种场景，分区的Leader副本所在的Broker成功的将消息写入本地磁盘，然后broker将发送响应给producer，此时假设网络出现故障导致该响应没有发送成功。此种情况下，Producer将认为消息发送请求失败，从而开启重试机制。若此时网络恢复正常，那么同一条消息将会被写入
上一讲【RocketMQ】消息的拉取消息消费当RocketMQ进行消息消费的时候，是通过ConsumeMessageConcurrentlyService的submitConsumeRequest方法，将消息提交到线程池中进行消费，具体的处理逻辑如下：如果本次消息的个数小于等于批量消费的大小consumeBatchSize，构建消费请求ConsumeRequest，直接提交到线程池中进行消费即可如
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2023-10-17 20:33:46
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问题描述 最近线上的一个数据服务(服务B)出现了一个比较诡异的问题 ，该服务消费上游服务(服务A)产生的kafka消息数据，上线后一直运行平稳，最近一周在两次上线的时候出现了大量数据更新的情况，查看服务日志发现每次都从kafka的起始位置进行消费了，而kafka topic的数据一般是保留最近7天，但是这是不应该发生的，因为监控显示服务B在重启前是没有什么延迟的，更加不可能说是有7天的延迟，而且
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2024-03-10 10:27:12
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RocketMQ常见问题总结1.RocketMQ的架构是怎么样的？RocketMQ主要有Producer、Broker和Consumer三部分组成，如下图所示：Producer：消息生产者，负责将消息发送到Broker。Broker：消息中转服务器，负责存储和转发消息。RocketMQ支持多个Broker构成集群，每个Broker都拥有独立的存储空间和消息队列。Consumer：消息消费者，负责从
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2024-10-16 15:05:13
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高并发场景下生产者产生大量的消息，对于巨量的消息瞬间推送消费端无法处理rabbitmq提供了服务质量保障功能，即， false是消费者级别注意：我们要使用非自动ack
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2023-12-01 15:11:20
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如何保证消息不被重复消费啊（如何保证消息消费时的幂等性）？其实这个很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。要考虑的实际生产上的系统设计问题。 剖析：首先就是比如rabbitmq
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2024-03-18 08:37:07
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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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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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文章目录第1章 Kafka概述1.1 消息队列（Message Queue）1.1.1 传统消息队列的应用场景1.1.2消息队列的两种模式1.2 定义1.3 Kafka基础架构第2章 Kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 jar包下载2.1.3 集群部署2.2 Kafka命令行操作第3章 Kafka架构深入3.1 Kafka工作流程及文件存储机制3.2 Kafka生产
## 实现Java Redis每一条消息只能被消费一次
### 1. 简介
在分布式系统中，使用消息队列可以解决系统之间的解耦和削峰填谷的问题。而对于一些需要保证消息只能被消费一次的场景，Redis作为一种高性能的消息中间件常常被使用。本文将介绍如何使用Java实现Redis每一条消息只能被消费一次的机制。
### 2. 实现步骤
下面是实现“Java Redis每一条消息只能被消费一次”
原创
2023-08-20 11:59:13
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Kafka原理可参考Zookeeper一起理解，后续自己在项目中实现，会再来补充一些实践的内容。目录Kafka使用Zookeeper进行以下操作(Zookeeper在kafka中的作用)：1、选择控制器。控制器是一个Broker，负责维护所有分区的领导者(leader)/跟随者(follower)关系。当节点关闭时，控制器会告诉其他副本成为分区领导者，以替换正在消失的节点上的分区领导者。Zooke
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2024-03-19 02:16:06
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Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理?
针对这个问题，有以下几个建议：
最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储，如NAS, H
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2024-03-17 00:42:06
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在现代分布式系统中，基于消息队列的异步处理越来越常见，Redis作为一个高性能的内存数据存储解决方案，常被用作消息队列。但在某些业务场景中，我们面临着“redis每一条消息只能被消费一次”的问题，需要仔细分析和解决。
## 背景定位
在电商平台的订单处理场景中，当用户下单时，系统需要将订单信息发送给多个服务（例如库存、支付、物流等），确保这些服务可以按照业务需求进行处理。传统的处理方式往往会导
kafka客户端从kafka集群消费消息（记录）。它会透明地处理kafka集群中服务器的故障。它获取集群内数据的分区，也和服务器进行交互，允许消费者组进行负载平衡消费。（见下文）。消费者维持TCP连接到必要的broker来获取消息。故障导致消费者关闭使用，会泄露这些连接，消费者不是线程安全的，可以查看更多关于Multi-threaded（多线程）处理的细节。偏移量和消费者的位置kafka为每个分区
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2024-03-27 12:00:00
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业务背景 项目有个需求需要统计IM聊天相关数据，原设计思想是在聊天产生时通过消息队列进行数据记录，利用rocketMQ实现。上线后发现由于内部IM活跃用户量级较大，MQ生产者生产消息过多，消费者实时消费会造成服务器CPU和硬盘读写压力，在改不了硬件配置的情况下，笔者通过了解到kafka批量消费的实现可解决这个问题，记录下该方案。环境kafka、Springboot、JDK8依赖使用的是Spring
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2023-08-04 12:36:26
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