01 幂等性如此重要Kafka作为分布式MQ，大量用于分布式系统中，如消息推送系统、业务平台系统（如结算平台），就拿结算来说，业务方作为上游把数据打到结算平台，如果一份数据被计算、处理了多次，产生的后果将会特别严重。02 哪些因素影响幂等性使用Kafka时,需要保证exactly-once语义。要知道在分布式系统中，出现网络分区是不可避免的，如果kafka broker 在回复ack时，出现网络故
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2024-07-10 15:14:07
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Kafka幂等性是所有kafka使用者需要解决的问题，也是BAT等大厂MQ必问知识点
01 幂等性如此重要Kafka作为分布式MQ，大量用于分布式系统中，如消息推送系统、业务平台系统（如结算平台），就拿结算来说，业务方作为上游把数据打到结算平台，如果一份数据被计算、处理了多次，产生的后果将会特别严重。02 哪些因素影响幂等性使用Kafka时,需要保证ex
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2024-07-11 19:33:24
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Exactly Once语义： 将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once 语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。 对于一些非常重要的信息，比如交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，在
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2024-04-07 10:47:39
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面试题模块介绍：一、Java 基础JDK 和 JRE 有什么区别？== 和 equals 的区别是什么？两个对象的 hashCode()相同，则 equals()也一定为 true，对吗？final 在 java 中有什么作用？java 中的 Math.round(-1.5) 等于多少？String 属于基础的数据类型吗？java 中操作字符串都有哪些类？它们之间有什么区别？String str=
目录幂等性1. 简介2. 生产者幂等性2. Exactly Once语义事务1. 简介2. Producer事务3. Consumer事务 幂等性1. 简介Kafka在 0.11 版本引入了一项重大特性，幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。 拿 http 举例来说，一次或多次请求，得到的响应是一致的（网络超时等
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2024-03-21 09:06:06
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Kafka为啥需要幂等性？Producer在生产发送消息时，难免会重复发送消息。Producer进行retry时会产生重试机制，发生消息重复发送。而引入幂等性后，重复发送只会生成一条有效的消息。Kafka作为分布式消息系统，它的使用场景常见与分布式系统中，比如消息推送系统、业务平台系统（如物流平台、银行结算平台等）。以银行结算平台来说，业务方作为上游把数据上报到银行结算平台，如果一份数据被计算、处
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2023-05-23 13:18:54
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# Kafka幂等性消费 in Python
Kafka是一个分布式流平台，广泛应用于大规模数据处理和消息传递场景。在Kafka中，生产者将消息发布到主题（topic），而消费者则从主题中订阅并消费消息。然而，在实际应用中，可能会遇到一些问题，比如消费者重复消费消息的问题。为了解决这个问题，Kafka引入了幂等性消费的概念。
在本文中，我们将探讨Kafka幂等性消费的概念，并使用Python编
原创
2023-07-22 22:09:43
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1、Kafka生产者幂等性1）Kafka 消息交付可靠性保障：Kafka 默认是：至少一次最多一次 (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2）Kafka实现幂等性幂等性 (Idempotence) : enabl
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2024-02-26 19:17:36
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Kafka知识盘点【壹】_生产者Kafka知识盘点【贰】_broker 1.消费者组生产环境上，kafka都是配置消费者组来进行topic消息的消费。对于一个消费者组，会有多个消费者实例，同一个topic的消息只会发送到一个消费者组的其中一个消费者实例上消费，但是同一个topic可以被多个消费者组订阅。kafka的消息消费是基于拉模式的，即消费者不断调用poll()方法，获取订阅topi
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2024-03-10 21:35:08
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Kafka核心总结5.1Kafka消费端的Rebalance我们知道，一个topic能被若干个消费者进行消费，若干个消费者组成一个Consumer Group消费组，一条消息只能被消费组中的一个消费者消费，但是可以被不同消费组中的不同消费者消费。
Rebalance是一个消费组的所有消费者就如何消费订阅topic的所有分区达成共识的过程，在Rebalance过程中，所有的Consumer实例都会停
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2024-05-28 10:39:54
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消费者组是 Kafka 分布式消息处理的一个重要特征，用于管理消费者并促进扩展应用程序的能力。它们将任何一个主题的消费者组合在一起，并且主题内的分区被分配给这些消费者。当组的参与者发生变化时，消费者组rebalance可能由许多因素触发，这会导致在消费者之间重新分配分区。在rebalance期间，消息处理暂停，影响吞吐量。在本文中，将介绍消费者组的角色、消费者组rebalance以及导致rebal
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2024-04-02 22:31:37
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Spring为Kafka带来了熟悉的Spring编程模型。它提供了KafkaTemplate用于发布记录和用于异步执行POJO侦听器的侦听器容器。Spring Boot自动配置连接了大部分基础架构，因此您可以专注于业务逻辑。错误恢复考虑这个简单的POJO侦听器方法：@KafkaListener(id = "fooGroup", topics = "topic1")
public void list
消费者poll消息得过程（poll的意思是从broker拿消息，并不代表拿到就消费成功了）消费者建立了与broker之间的⻓连接，开始poll消息。默认一次poll 500条消息props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500 );可以根据消费速度的快慢来设置，因为如果两次poll的时间如果超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能力
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2023-11-28 21:55:41
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1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端； 2）Consumer ：消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端； 3）Consumer Group （CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者
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2024-03-05 17:44:54
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Kafka有一些重要概念，有一些刚开始学的同学会混淆，还有一部分使用Kafka很久的同学也有可能会忘了。那今天分享一波Kafka的重点概念，让大家对 Kafka有个整体的认识和感知或者重温一下，后面还会详细的解析每一个概念的作用以及更深入的原理。Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。C
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2024-04-25 10:48:03
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概念入门消费者、消费组消费者： 消费者从订阅的主题topic消费消息，消费消息的偏移量保存在Kafka的名字是__consumer_offsets 的主题中。消费者还可以将⾃⼰的偏移量存储到Zookeeper，需要设置offset.storage=zookeeper。推荐使⽤Kafka存储消费者的偏移量。因为Zookeeper不适合⾼并发。消费组： 多个从同一个主题topic消费消息的消费者，可以
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2023-11-09 13:23:58
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#kafka为什么有高吞吐量1 由于接收数据时可以设置request.required.acks参数，一般设定为1或者0，即生产者发送消息0代表不关心kafka是否接收成功，也就是关闭ack；1代表kafka端leader角色的patation（多个patation，并且每个会有多个副本）接收到数据则返回成功不管副本patation的状态。2 由于消费者的消费情况不归kafka消息管理引擎维护，而
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2024-02-17 12:31:47
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一.消费端丢失消息我们知道消息在被追加到Partition的时候会被分配一个offset。offset表示当前消费的Partition的所在位置，Kafka通过offset可以保证消息在分区内的顺序性。当消费者拉取到分区的某个消息之后，消费者会自动提交offset。但是会出现一个问题：当消费者刚拿到这个消息准备的时候，突然挂掉了，消息实际上没有被消费，但是offset已经被自动提交了。解决方法：关
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2024-03-22 09:11:42
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kafka篇二11、讲一讲 kafka 的 ack 的三种机制12、消费者如何不自动提交偏移量，由应用提交？13、消费者故障，出现活锁问题如何解决？14、如何控制消费的位置15、kafka 分布式（不是单机）的情况下，如何保证消息的顺序消费?16、kafka 的高可用机制是什么？17、kafka 如何减少数据丢失18、kafka 如何不消费重复数据？比如扣款，我们不能重复的扣。 11、讲一讲 k
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2024-03-31 09:16:27
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生产者客户端APIProperties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.6.187:9092，192.168.6.188：9092，192.168.6.229：9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.p
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2024-03-17 09:52:40
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