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
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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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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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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# 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
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
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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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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首先： 1：kafka是拉取模式的消息队列，是消费者控制什么时候拉取消息的； 2：每条消息都有一个偏移量，每个消费者都会跟踪最近消费消息的偏移量；当消费者消费某条消息失败时？有下面几种处理方式：1：重试，不停的重试，直到成功； 可能导致的问题： 问题是若是这条消息（通过目前的代码）可能永远不能消费成功， 导致消费者不会继续处理后续的任何问题，导致消费者阻塞；2：跳过，跳过这条没有消费的消息； 这个
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2023-12-14 03:00:05
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背景在kafka的消费者中，如果消费某条消息出错，会导致该条消息不会被ack，该消息会被不断的重试，阻塞该分区的其他消息的消费，因此，为了保证消息队列不被阻塞，在出现异常的情况下，我们一般还是会ack该条消息，再另外对失败的情况进行重试目标实现一个完善的重试逻辑，一般需要考虑一下几个因素：重试的时间间隔最大重试次数是否会漏掉消息实现扔回队尾在消息出错时，将消息扔回队尾优点：实现简单，没有别的依赖项
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2024-03-23 12:56:18
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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模小打的网站中所有动作流数据。优势高吞吐量：非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒100W的消息，即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。支持通过Kafka服务器和消费机集群来区分消息，也就是可以对消息进行分类，然后使用不同分类的服务器消费机去消费不同分类的消息。支持Hadoop并行数据加载。以时间复杂
kafka查看消费数据 一、如何查看在老版本中，使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看。但是对于最新版本，kafka-run-class.sh 已经不能使用，必须使用另外一个脚本才行，它就是kafka-consumer-groups.sh普通版查看所有组要想查询消费数据，必须要指定组。那么线上运行的kafka有哪些组呢？使用以下命令： bin/kafka-consu
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2024-02-28 14:13:19
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第一个文章在分布式系统中，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。本文是优步Uber
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2023-11-19 16:21:50
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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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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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3.3.1 消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。cpush（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是，如果ka
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2024-01-31 00:16:39
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kafka消费组模型同一个消费组，一个partition只能被一个consumer订阅消费，但一个consumer可订阅多个分区，也即是每条消息只会被同一个消费组的某一个消费者消费，确保不会被重复消费；一个分区可被不同消费组订阅，这里有种特殊情况，加入每个消费组只有一个消费者，这样分区就会广播到所有消费者上，实现广播模式消费。什么情况下会出发Rebalance从图中可看出，Kafka 重平衡是外部
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2024-02-26 07:22:10
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Kafka 的 Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程，以及一个共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator， Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。/**
* 注意：消
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2024-04-26 14:54:00
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探索Kafka消费失败重试10次的问题通常可以通过配置Kafka消费者来调整。在Kafka中，可以通过设置max.poll.interval.ms、fetch.min.bytes、fetch.max.bytes、fetch.max.wait.ms等参数来控制消费者的拉取消息的行为。在Spring-Kafka中，消费失败的重试次数可以通过配置来实现。默认情况下，当使用Spring-Kafka时，如果
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2024-06-03 10:32:48
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