消息队列是面试中一定会被问到的技术模块，虽然它在面试题占比不及并发编程和数据库，但也属于面试中的关键性问题
原创
2024-08-12 10:23:32
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一、前序 面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。二、深入原理（1）如何保证宕机的时候数据不丢失？如果要想理解这个acks参数的含义，首
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2024-05-31 05:56:10
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Kafka生产者在发送完一个的消息之后，要求Broker在规定的额时间Ack应答答，如果没有在规定时间内应答， Kafka生产者会尝试n次重新发送消息。 acks=1默认acks=1 Leader会将Record写到其本地日志中，但会在不等待所有Follower的完全确认的情况下做出响应。在这种情况下，如果Leader在确认记录后立即失败,但在Follower复制记录之前失败，则记录将丢失。ack
文章目录1.启动2.创建主题3.发送消息4.消费消息5.使用kafka connect将现有的数据导入到kafka中6.使用kafka streams处理kafka中的events6.终止服务集群配置要点创建主题要点主题分区变更主题副本可变更吗？创建生产者要点 > tar -xzf kafka_2.12-3.3.1.tgz1.启动启动zookeeperbin/zookeeper-serv
首先这个acks参数，属于KafkaProducer，也就是在生产者客户端里设置的，你往kafka写数据的时候，可以来设置这个acks参数。这个参数有三种常见的值可设置，分别是：0、1 和 all。第一种选择是acks = 0我的KafkaProducer在客户端，只要把消息发送出去，不管那条数据有没有发送出去，哪怕Partition Leader没有写入磁盘，也不管他了，直接认为这个消息发送成功
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2024-03-19 16:32:43
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示：acks=0producer写入 l...
原创
2022-11-03 14:04:27
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# Java新建Kafka acks指定
Kafka是一个高性能的分布式消息队列系统，它能够处理大量的实时数据流。在Kafka中，消息的可靠性是非常重要的，因此Kafka提供了多种配置选项来确保消息的可靠传递。
其中一个重要的配置选项就是`acks`，它用来指定生产者发送消息后是否需要等待消息被成功写入到所有的副本之后才认为消息发送成功。在本篇文章中，我们将介绍如何在Java中新建Kafka生
原创
2024-05-11 06:21:54
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三, Kafka API3.1 Producer API3.1.1 消息发送流程
Kafka 的 Producer 发送消息采用的异步发送的方式.在消息发送的过程中, 涉及到了两个线程(main线程和Sender线程), 以及一个双端队列(线程共享变量--RecordAccumulator),main线程将消息发送给RecordAccumlator, Sender线程不断从RecordAccumu
1. KafkaProducer核心组件1）Partitioner，用来决定你发送的每条消息是路由到Topic的哪个分区；2）MetaData，用来从broker集群去拉取元数据的，包含Topics(Topic->Partitions->Leader+Followers,ISR列表: 所有同partiton leader数据同步的Replica集合)；默认5分钟会发送请求刷新元数据，在
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2024-04-16 16:10:40
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http://poj.org/problem?id=1936 1 #include 2 #include 3 #include 4 #define max 100010 5 using namespace std; 6 char s[max],s1[max]; 7 int main() 8 { 9 while(scanf("%s %s",s,s1)!=EOF){10 11 int k1=strlen(s);12 int k2=strlen(s1);13 int t=0,c=0;14 for(int i=0;i<k1;i++...
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2013-08-09 21:41:00
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原创
2023-04-20 21:30:43
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Kafka Producer配置acks String，默认是acks=1生产者需要leader确认请求完成之前接收的应答数。acks=0 如果设置为0，那么生产者将不等待任何消息确认。消息将立刻添加到socket缓冲区并考虑发送。在这种情况下不能保障消息被服务器接收到。并且重试机制不会生效（因为客户端不知道故障了没有）。每个消息返回的offset始终设置为-1。
acks=1，这意味
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2024-05-17 08:28:18
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1.背景在我们面试的时候，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响？这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。2.kafka高可用架构如果要想理解这个acks参数的含义，首先就得搞明白kafka的高可用
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2024-02-19 17:26:32
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总的来说，Kafka Producer是将数据发送到kafka集群的客户端。其组成部分如下图所示：基本组件：Producer Metadata——管理生产者所需的元数据：集群中的主题和分区、充当分区领导者的代理节点等。Partitioner——计算给定记录的分区。Serializers——记录键和值序列化器。 序列化程序将对象转换为字节数组。Producer Interceptors——可能改变记
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2024-04-08 07:52:46
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Kafka-之Producer生产者（含拦截器、分区器、序列化器及异步消息发送模式）Kafka生产者是整个Kafka架构中的一个角色，可以是不同集成了Kafka的组件，KafkaProducer是线程安全的，可以同时给多个线程使用。1 如何构建一个KafkaProducer构建一个KafkaProducer的构造方法有2种：//首先配置Producer必要配置
Properties propert
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2024-03-19 02:55:10
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接下去几篇关于可靠性的文章全部只讨论一个经典问题： Kafka怎么样才能不丢消息？怎么样的情况叫做丢消息？客户端调用future = send(msg, callback)，但是中途报错了，这种情况不叫丢消息。真正丢消息的场景是，客户端调用了future = send(msg, callback)后，Broker已经明确告知客户端，这条消息已经发送成功了（future.isDone为true，或者
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2024-05-14 14:40:57
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本文目录1. 生产者的消息发送流程2. kafka的ACK应答级别2.1 ACK=02.2 ACK=12.3 ACK=-13. Leader中的ISR队列3.1 ISR的介绍3.2 ISR的新问题4. 生产者的数据重复4.1 幂等性4.2 事务5. 数据有序6. 数据乱序6.1 乱序原因6.2 乱序解决方式7. 参考资料 1. 生产者的消息发送流程 这里展示的生产者消息传输的过程，其中ACK的应
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2024-03-18 10:18:34
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Kafka Safe Producer在应用Kafka的场景中，需要考虑到在异常发生时（如网络异常），被发送的消息有可能会出现丢失、乱序、以及重复消息。对于这些情况，我们可以创建一个“safe producer”，用于规避这些问题。下面我们会先介绍对于这几种情况的说明以及配置，最后给出一个配置示例。 1. acks 详述之前我们介绍过 Kafka Producer 的 acks 有三种模
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2024-04-12 12:02:03
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Ubuntu系统的/etc/sudoers里面会默认有“%sudo ALL=(ALL:ALL)”这个字段，意思为sudo组下的所有用户都能使用sudo权限
原创
2022-06-28 20:02:41
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本节目录1、KafkaProducer 概述2、KafkaProducer 类图3、KafkaProducer 简单示例 1、KafkaProducer 概述根据 KafkaProducer 类上的注释上来看 KafkaProducer 具有如下特征：KafkaProducer 是线程安全的，可以被多个线程交叉使用。KafkaProducer 内部包含一个缓存池，存放待发送消息，即 Produc
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2024-06-03 11:17:44
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