问题描述：kafka的某些topic在消费完毕后一段时间，重启唯一消费者，offset会重置为最小offset重新消费，一直导致kafka消费的重复消费问题。问题产生原因：是offset信息过期导致的。我一直以为消费者保持在线，最新位移信息是不会过期的。但即使消费者在线，位移信息也会如约过期。配置的数据保留时间log.retention.hours=168小时比位移保留时间offsets.rete
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2023-07-04 23:15:23
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其实kafka的重复消费问题究其底层根本原因就是：已经消费了数据，但是offset没提交(kafka没有或者不知道该数据已经被消费)。 基于这种原因总结以下几个易造成重复消费的配置：原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）。 原因2：设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscr
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2023-11-28 15:08:21
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# Python Kafka 解决重复消费问题
在使用 Kafka 时，我们可能会遇到消息重复消费的问题。本文将指导你如何实现这一功能，并保证消费的准确性。我们会介绍项目的基本流程，以及每一部分需要的代码示例。
## 流程概述
以下是实现过程中各个步骤的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
原创
2024-09-05 06:00:57
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1、消息重复消费场景kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表已经消费过了，下次消费时，会继续从上次消费到的最后一次offset来继续消费。但是凡事总有意外，比如我们之前生产经常遇到的，就是你有时候重启系统，看你怎么重启了，如果碰到点着急的，直接k
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2023-12-09 15:23:22
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前言今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 ? 如何保证 Kafka 消息不重复消费？ 我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？关于这个问题，我这儿提供了如下三种解决方案，供大家参考。
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2024-01-29 06:54:59
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前言 今天我们聊一个话题，这个话题大家可能在面试过程中，或者是工作当中经常遇到 :point_right: 如何保证 Kafka 消息不重复消费？ 我们在做开发的时候为了程序的健壮性，在使用 Kafka 的时候一般都会设置重试的次数，但是因为网络的一些原因，设置了重试就有可能导致有些消息重复发送了（当然导致消息重复也有可能是其他原因），那么怎么解决消息重复这个问题呢？ 关于这个问题
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2024-06-27 22:23:51
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文章目录前言一、重复消费1.1 重复消费出现的场景1.1.1 Consumer消费过程中，进程挂掉/异常退出1.1.2 消费者消费时间过长1.2 重复消费解决方案1.2.1 针对于消费端挂掉等原因造成的重复消费问题1.2.2 针对于Consumer消费时间过长带来的重复消费问题二、消息丢失2.1 生产端问题2.2 消费端问题三、参考 前言在Kafka中，生产者（Producer）和消费者（Con
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2023-12-15 13:10:27
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目录一、kafka消费者的特点二、出现重复消费的情况1、consumer在消费过程中，应用进程被强制kill掉或发生异常退出2、消费者消费时间过长三、kafka重复消费的解决方案1、提高消费能力2、将消费的接口幂等处理，从而不用考虑重复消费的问题一、kafka消费者的特点Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅
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2023-11-24 08:30:02
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Kafka重复消费原因 底层根本原因：已经消费了数据，但是offset没提交。 原因1：强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交。设置offset为自动提交，关闭kafka时，如果在close之前，调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交，下次重启会重复消费。例如：try {
consum
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2023-10-27 21:13:21
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1. 存在原因：丢失消费/重复消费1 自动提交offset：
1.1 当自动提交时间为1s时，间隔时间达到1s，offset（100）已经提交，但是数据处理尚未完成（只处理了80）出错了（挂了），此时从新启动后会从已经提交的offset（100）开始消费处理，那么81-100这些数据就未处理，导致丢失消费
1.2 当自动提交时间为3s时，数据1s已经处理完了一批,突然挂了，由于提交时间未到，o
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2024-07-18 17:06:37
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出现重复消费的根本原因： 客户端已经消费了数据，但是 offset 没有提交。offset 没有提交的原因一般有 3种：设置了自动提交 offset ，由于程序的异常导致了漏提交consumer 被 group coordinator 从当前消费组中移除consumer 提交 offset 失败备注：group coordinator 可以理解为 consumer group 的协同管理者。下面来
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2024-03-18 21:06:41
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为什么消费者会重复消费消息、漏消息？我们先了解一下我们是怎么消费消息的，一个消费者启动时，offset会被初始化为0，这代表我们从0开始消费，每消费一条消息，offset会递增一次。如果一直正常消费(消费者不故障)是不会导致消息重复消费以及漏消息的。但是当以下两种情况发生时，会分别发生漏消息与重复消费消息的情况；1.先提交offset，再消费消息offset被提交到kafka broker，但是消
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2024-03-13 12:41:39
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前文我们在项目中使用到了kafka，但是后面发生的一系列事让我更加深刻去了解kafka，在前一段时间线上kafka一直出现一个问题消息堆积一直不消费, 重启服务后开始消费？ 生产环境kafka在消费一段时间后，停止消费，服务重启后又继续开始消费，但是隔一段时间又会重复出现这个问题。后面在查阅大量资料后，总结出来这几种可能及解决方法，希望可以帮到有相同情况的朋友。第一种：发生重平衡 &nb
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2024-02-25 12:39:53
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1. 什么是kafka Reblance? 消费组是MQ中一个非常重要的概念，一个消费组监听一个Topic时，Kafka服务端会给消费组中的每一个实例，进行队列分配，每一个实例指定消费一个或多个队列(分区)，当然如果消费实例数量如果超出了队列数量，那么会出现消费实例不监听任何队列的情况。
当一个消费实例加
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2024-02-08 14:46:42
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消息队列主要用来项目系统之间服务解耦，异步，削峰消息模型：生产者，队列，消费者RabbitMq:高可用模式（镜像集群模式）： 你创建的 queue，无论元数据还是 queue 里的消息都会存在于多个实例上，就是说，每个 RabbitMQ 节点都有这个 queue 的一个完整镜像，包含 queue 的全部数据的意思。然后每次你写消息到
一 重复消费1.1 原因强行kill线程，导致消费后的数据，offset没有提交（消费系统宕机、重启等）网络波动，导致offset没提交当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题消费后的数据，当offset还没有提交时，partition就断开连接最根本的原因是消费之后的offset未提交1.2 解决方法第一种思路是提高消费能力，提高单条消息的
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2023-12-15 10:07:34
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问题描述： 生产发版后发现控制台在疯狂刷日志：“接收到xxx推送Kafka消息 Topic：xxxxxxxxx” 最后查了下Kibana 。。。。。重复消费数量高达273w+ 这重大生产事故的锅是背定了。。。。 原本生产者是定时任务每天固定时间执行推送Kafka消息，现在怎么会收到Kafka消息？？？ 原因是修改了代码中的Kafka配置类的配置导致，之前不同的Topic使用不同的Consumer
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2024-06-03 10:33:35
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在进入主题之前，我们先思考一个问题。问题kafka消费者使用自动提交的模式，提交间隔为2s，消费者在获取数据的时候处理0.5s，从kafka拉取过来的数据只够处理1秒。那么消费者下次拉取过来的数据是否是已经消费完的数据？或者说由于数据已经消费，但是偏移量没有被提交，是否会造成下次获取的数据是从旧的偏移量开始拉取？答案不会是旧数据，kafka的消费者也有自己偏移量，这个偏移量是从kaf
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2024-03-15 08:44:00
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某次同事在使用kakfa的过程中，发现kafka在重复消费对应的消费；经过排查发现，原因是kafka消费的时间过长，大致是20s，导致了该topic下的分区一直在发生reblance，导致一些消费过的消息，由于reblance后，消息被其他的消费者重复消费了。此时的日志如下： 提供两个方式去解决这个问题： 1、通过 session. timeout. ms （默认10s）设定对应的超时
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2023-12-10 08:19:40
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# 理解 Kafka 的重试机制与 Python 消费 ack
Kafka 是一个分布式流处理平台，被广泛用于数据流传输和处理。在 Kafka 中，消费者会接收到消息并需要确认（acknowledge，简写为 ack）已成功处理，重试机制可以帮助我们处理消息消费中的失败情况。本文将介绍如何使用 Python 实现 Kafka 的 ack 机制，同时处理重复消费的问题。
## 1. 流程概述
