2.5.1 定义 ➢ 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： ➢ 至少一次消费（at least once） 主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 ➢ 最多一次消费 （at most once） 主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 2
文章目录精确一次确实很难实现（Exactly-once is a really hard problem）消息系统语义概述（Overview of messaging system semantics）至少一次语义（At least once semantics）至多一次语义（At most once semantics）精确一次语义（Exactly once semantics）必须被处理的故
转载
2024-09-30 13:40:18
91阅读
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,
转载
2024-03-26 10:42:13
359阅读
转载自： https://blog.csdn.net/qq_18581221/article/details/89766073 https://www.cnblogs.com/yn-huang/p/11684688.html 简介 在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致（重复或者丢失）并 ...
转载
2021-09-15 22:11:00
903阅读
2评论
Kafka Consumer、Producer如何实现精确一次消费数据、生产数据3种信息交付可靠性保障幂等性 Producer作用范围事务型 ProducerConsumer如何设置总结 3种信息交付可靠性保障最多一次（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
转载
2024-03-17 18:20:01
260阅读
作者：侠梦的开发笔记消息丢失的场景如果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。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等(消息太大的情况在生产中实际遇到过，最
生产者发送： 你的流处理应用使用幂等且支持事务的生产者发送处理后的结果消息。原子性写入与提交： 应用将处理结果（输出消息）和消费位移的提交放在同一个事务中。这确保了它们要么都成功，要么都失败。消费者读取： 下游的消费者配置了，它只会读取到已成功提交的事务消息。最终效果如果整个流程成功，消息被处理一次，结果输出一次，位移推进一次。如果流程中任何地方失败，事务中止。输出消息不可见，位移不会前进。应用重启后，会重新消费并重新处理同一批输入消息。由于你的处理逻辑是幂等的。
从源码理解kafka-1.0.1对消费组元数据信息的管理维护1. 概要2. 消费组模型2.1. __consumer_offsets的存储结构2.2. 消费组的操作模型3. 源码解读3.1. 消费组的查询3.1.1. 列出消费组信息3.1.1.1. KafkaApis#handleDescribeGroupRequest()3.1.1.2. GroupCoordinator#handleDescr
转载
2024-08-15 21:28:42
86阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer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。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
转载
2020-07-03 18:38:18
205阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer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。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
原创
精选
2020-12-03 19:42:29
1039阅读
点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文Never abandon an old friend. You wil...
转载
2021-06-04 18:58:55
169阅读
消息丢失的场景如果KafkaProducer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。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分
原创
2020-12-03 19:42:31
790阅读
点击蓝色“肉眼品世界”，设置为星标深度价值体系传递作者：侠梦的开发笔记消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(ms...
转载
2021-06-12 12:14:13
249阅读
在kafka中，在producer和consumer这两个维度上都有三种消息交付的语义：At most once ---- 消息可能会丢失但绝不重传.
At least once ---- 消息可以重传但绝不丢失.
Exactly once ---- 每一条消息只被传递一次.先来看producerproducer设置中有这么一个选项：每发送一次消息，都会要求broker返回一个消息回执，即ack。
转载
2024-05-14 22:35:50
138阅读
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
转载
2024-05-14 19:17:02
75阅读
1.SparkStreaming第一次运行不丢失数据 kafka参数auto.offset.reset参数设置成earlist 从最初始偏移量开始消费数据2.SparkStreaming精准一次消费 （1）手动维护偏移量 （2）处理完业务数据后，再提交偏移量操作 极端情况下，如在提交偏移量时断网或停电会造成spark程序第二次启动时重复消费问题，所以在涉及到金额或精确性非常高的场景会使用事务保证精
转载
2024-07-11 07:51:37
87阅读
1.前言比如Rabbitmq、Rocketmq、Kafka，都有可能会出现重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。 然后我们挑kafka来举个例。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，代表我已经消费过了，下次我要是重启
转载
2024-03-28 09:29:39
292阅读
# 使用 Apache Flink 实现 Kafka 到 MySQL 的精确一次传输
在现代数据流处理框架中，Apache Flink 提供了强大的支持以实现高吞吐量和低延迟的数据处理。特别是在与 Kafka 和 MySQL 的整合中，Flink 能够确保数据的精确一次交付。本文将为小白开发者详细介绍如何实现这一目标。
## 流程概览
下面是实现 Kafka 到 MySQL 精确一次传输的基
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
转载
2023-08-04 12:36:26
1920阅读
# 深入探究Spark如何消费Kafka消息
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。在实际的大数据处理中，常常需要将Kafka中的消息进行实时处理，而Spark正好提供了这样的功能。本文将介绍如何使用Spark消费Kafka中的消息，并给出相应的代码示例。
## Kafka与Spark
Kafka是一个持久化的、分布式的消息队列系统，它可
原创
2024-03-15 05:53:02
48阅读
