，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。 Producer 端解决方案 在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。&n
Kafka的消息丢失场景和保证消息无丢失1-生产者丢失数据的情况目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。如果用这个方式，可能会有哪些因素导致消息没有发送成功呢？其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格
为什么mq会产生消息顺序问题产生背景：消费者集群Mq服务端是集群单个消费者情况下，mq的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会被打乱的。但是当我们的生产者往同一个队列存放的消息的行为不统一，可能会存在消息顺序的问题。为什么多个mq服务端（broker），单个消费者消费消息会存在消息顺序问题？ 答：因为我们的投递消息分别存放在多个不同的broker存放，单个消费者获取所有的broker建立长连接
有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到hadoop上，再在hadoop上进行离线较慢的mapreduce计算，这是我后面要进行的项目。项目准备环境（1）zookeeper： （2）spark （3）kafka （4）mysq
Flume简介以及安装Flume是一个分布式的对海量日志进行采集，聚合和传输的系统。Flume系统分为三个组件，分别是source,sink,channel：source表明数据的来源，可能来自文件，Avro等，channel作为source和sink的桥梁，作为数据的临时存储地，channal是一个完整的事务,这一点保证了数据在收发的时候的一致性，支持的类型有: JDBC channel , F
一Kafka不丢数据方案kafka处理数据不丢失，主要分为producer角度、broker角度、consumer角度 **1、【producer角度】**设置合适的ACKAck = 0 相当于异步发送，消息发送完毕即offset增加，继续生产。Ack = 1 leader收到leader replica 对一个消息的接受ack才增加offset，然后继续生产。Ack = -1 leader收到所
一、消息丢失或重复【重点】1、生产者ack策略ack设置为0：0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。ack设置为1：1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。ack设置为all：all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leade
消息丢失/重复消费的场景：提交消息失败使用producer.send(msg)提交消息。因为没有回调结果，这时可能消息broker因为网络波动并没有收到，此时消息就丢失了。所以建议使用有回调函数的producer.send(msg,callback)。自动提交offset。可能你使用了多线程处理消息并且是自动提交。如果某个线程处理失败，并且没有显示地通知那么自动提交后就会丢失消息。Broker端丢
目录1 发送消息流程2 发送消息API2.1 设置properties2.2 生产者发送消息2.3 自定义分区策略2.4 自定义拦截器2.4.1 核心方法介绍2.4.2 代码示例1 发送消息流程kafka Procedure发送消息采用的是异步发送方式，消息发送过程中涉及到两个线程，Main线程和Sender线程，以及一个共享变量RecordAccumulator。main线程把消息发送给Reco
什么是 Kafka
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。Kafka 的基本术语消息：Kafka 中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看作数据库表中某一行的记录。批次：为了提高效率， 消息会分批次写入 Kafka，批次就代指的是一组消息。主题：
kafka经过多个版本的演变，消息格式也在不断的变化改进，本文讨论kafka使用过的各种消息格式，有些格式在最新的版本中已经不用，但我们可以从中学习一些设计思想一、消息格式介绍各版本消息格式及版本变更特性1、V0： Kafka 0.10.0 之前的版本，属性说明：LOG_OVERHEAD : offset + message_size 合在一起，表示 日志头部， 固定为 12 B.MESSAGE
小时候就特别喜欢龙系精灵，特别是乘龙，后来才知道只是冰水。。。尴尬。 在宠物小精灵中，乘龙一直是训练家的载人伙伴，和我们下面的MQ好像有几分相似呢~~
前言MQ,全称消息队列，现在市面上有很多种消息队列，像大家耳熟能详的RabbitMQ,RocketMQ,Kafka等等，接下来为大家详细的介绍消息队列。使用场景俗话说的好，多用多错，不能为了技术而技术，要结合实际的业务场景使用合适的技术。
主要基于下面博文进行学习与验证一文看懂kafka消息格式演变概述Kafka根据topic（主题）对消息进行分类，发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic，每个topic将被分为多个partition（分区）。每个partition在存储层面是追加log（日志）文件，任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），of
任何应用功能再强大、性能再优越，如果没有与之匹配的监控，那么一切都是虚无缥缈的。监控不仅可以为应用提供运行时的数据作为依据参考，还可以迅速定位问题，提供预防及告警等功能， 很大程度上增强了整体服务的鲁棒性。目前的Kafka监控产品有很多， 比如Kafka Manager、Kafka Eagle、Kafka Monitor、Kafka Offset Monitor、Kafka Web Console
Kafka概述是一个分布式的基于发布订阅模式的消息队列2.Kafka几个角色Broker： 每一个kafka进程实例Topic：用来对消息进行分类Partition： 分区，用于对某个topic做发送的负载均衡Leader：生产者和消费者对某一个topic实际发送和消费的来源Follower：对某一个topic做冗余备份Producer：消息生产者Consumer：消息消费者Topic-》分区-》
踩坑①现象：新版生产者发不出去消息,broker端也没收到消息原因：旧版生产者有个配置"producer.type",async为异步发送,sync为同步发送,默认为同步发送；而新版本废弃了该配置,于是每次调用send方法时候会将消息缓存在本地的buffer中而不是立即发送,只有等到消息总大小或到达批处理发送的间隔时间才会把消息发出去,而发送代码如下：ZzKafkaProducer produce
文章目录1.消息系统消息队列发布订阅模式kafka架构一致性原则消费者分配策略文件存储结构常见问题2.安装配置Kafka常用操作3.开发环境API1.ProducerAPI：在windows端发送消息，指定partition接收2.ConsumerAPI：在Linux端发送数据到指定partition，windows端接收 1.消息系统消息队列异步通信实现削峰操作解决生产者，消费者处理消息不一致
文章目录幂等性要解决的问题？Kafka 是怎么保证幂等性的？开启幂等性配置Kafka幂等性的局限性事务 kafka默认情况下，提供的是至少一次的可靠性保障。即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送。如果我们禁止Producer的失败重试
1. kafka是什么？使用场景？ kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。2. kafka生产消息、存储消息、消费消息 Kafka架
此前，我们学习了RocketMQ的底层消息存储架构：RocketMQ的底层消息存储架构以及优化措施，现在我们来学习一下Kafka的底层消息存储架构，看看他们有什么区别？实际上，如果你看完了这两篇文章，你会发现RocketMQ和Kafka的底层消息存储架构有很多相似之处，为什么呢？因为RocketMQ借鉴了Kafka的设计，不仅仅是底层存储，还包括其他高性能设计，然而，RocketMQ作为一款受欢迎
