详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制总结：
重平衡其实就是一个协议，它规定了如何让消费者组下的所有消费者来分配topic中的每一个分区。比如一个topic有100个分区，一个消费者组内有20个消费者，在协调者的控制下让组内每一个消费者分配到5个分区，这个分配的过程就是重平衡。
重平衡的触发条件主要有三个：
1、消费者组内成员发生变更，这个变更包括了增加和减少消费者。注意这里的减少
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2024-04-03 07:18:52
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今天遇到一个kafka的问题，在生产者发送消息之后，消费者会消费多次。在网上查询了很久，最终是在这个博客的引导下发现了问题：http://www.dalbll.com/Group/Topic/JAVA/5162，里面提到了kafka中的配置enable.auto.commit 是 true，这个会自动提交，然后是当我们的配置是自动提交的时候，消费者的消息投递保证有可能是
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2024-03-10 11:18:41
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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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2024-04-12 06:00:51
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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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所谓的消息可靠性指的是Kafka 对生产者和消费者提出的一种保证。常见的有三种。最多一次： 有可能少 意思是有可能出现消息丢失的现象最少一次：有可能多 意思是有可能出现重复消费精准一次： 不多不少 不会丢也不会重复消费 目前生产者默认提供的是最少一次的策略，为什么呢。发送消息并且收到Broker应答即一次消息发送成功。假设消息发送成功了但是由于网络的原因没有收到Broker 的答复此时生产者会重试
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2024-03-14 05:54:46
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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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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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kafka 消费端 api RESTful Web服务和API的优点在于，任何使用HTTP协议的使用者都可以理解和使用它。 但是，同样的难题一遍又一遍地弹出：您是否应该将Web APis与客户端库一起使用？ 如果是，您应该支持哪些语言或/和框架？ 通常，这并不是一个容易回答的问题。 因此，让我们退后一步，想一想总体思路：客户端库可以为消费者带来什么价值？ 有人可能会说降低采用的门槛。
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2024-08-13 11:13:35
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1.深入学习kafka，我们要搭建一个kafka集群，配置好，运行起来，完成消息的发布与接收其实实现起来很简单，但是在kafka的底层是如何实现的，如何在大量消息中快速找到想要的消息，消息怎样才会在传递中不丢失，运行过程中会会经常遇到哪些比较棘手的问题接下来我们进入kafka高级的探入。2.Kafka的结构组成以及详细解释： 2.1Pro
三种消息语义及场景kafka如何做到消息不丢失？具体需要Producer端，Broker端，Consumer都做一些工作才能保证消息一定被消费，即，生产者不少生产消息；服务端不丢失消息；消费者也不能少消费消息。生产者不少生产消息使用带回调的发送消息的方法。如果消息没有发送成功，那么Producer会按照配置的重试规则进行重试，如果重试次数用光后，还是消息发送失败，那么kafka会将异常信息通过回调
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2024-02-18 14:32:43
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数据不丢失1）从生产端：acks = -1，（ack应答机制）从生产端到节点端，当所有isr集合里的节点备份完毕后返回成功；2）从节点端：每个partition至少需要一个isr节点（同步）存活保证数据安全3）从消费端：关闭自动提交，使用手动提交。数据不重复消费1）生产端生产者幂等性实现：PID和Sequence Number为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID
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2024-03-11 20:23:06
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正常的消费逻辑需要以下几步：配置消费者相关参数创建一个消费者对象订阅主题拉取消息并消费提交消费位移关闭消费者实例示例代码：import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import java.util.Arrays;
impo
Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。 同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。 在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可能会，而且
# Kafka 消费重试与 Redis 的结合
在现代微服务架构中，消息队列如 Apache Kafka 已成为数据传输与处理的重要组成部分。当我们从 Kafka 中消费消息时，偶尔会遇到一些处理失败的情况。在这种情况下，重试机制可以帮助我们确保数据的正确处理。结合 Redis 的存储能力，我们可以实现一个高效的重试机制。本文将探讨如何实现 Kafka 消息消费重试，并使用 Redis 来存储重
RabbitMQ------其他知识点（）（九）幂等性用户对于统一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生副作用。同一次还款，通过多次点击不会生成多条还款记录，一个人的注册按钮，多次点击不会生成多条用户信息。解决思路MQ消费者的幂等性的解决一般使用全局ID，或者写一个唯一标识比如时间戳，或者UUID或者订单消费者MQ中的消息，也可以利用MQ的该id来判断，或者可按自己的
文章目录前言消息重试分为两种：Producer发送消息的重试 和 Consumer消息消费的重试。一、Producer端重试二、 Consumer端重试 前言提示：不知道消费者消费失败的重新消费原理的出门左拐：本文示例的需求：消费者接收消息，如果异常则重新信消费，当重试多次之后不再重试 官方文档：https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/doc
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2024-03-16 19:18:55
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一. Kafka出现的问题 问题：Kafka是当下流行的高并发消息中间件，能够高效并实时的吞吐数据，而且通过副本冗余机制保证了数据安全。丢包 or 重复消费二.Kafka生产消息流程 2.1 生产者命令分区数 和 副本数 sh k
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2024-03-19 02:20:36
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一. 回顾对于topic的管理：kafka-topic.sh生产数据负载均衡：先判断是否指定分区，判断自定义分区器，在判断是否指定了key （指定类似hash，没有的话黏性分区）kafka生产数据时不丢失：应答机制和重试机制：acks应答机制（0生产者发送数据到对应的分区，不用返回ack，直接发送下一条；1.生产者写入数据到对应的分区leader副本中，kafka返回ack，生产者收到ack再发送
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2024-03-26 10:48:09
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