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
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2024-03-17 18:20:01
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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
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2024-09-30 13:40:18
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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
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,
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2024-03-26 10:42:13
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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 ...
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2021-09-15 22:11:00
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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。如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就
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2024-04-24 12:06:42
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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。安全性最低但是效率最高。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。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leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。最后要注意的是
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2024-06-18 05:46:47
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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
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2024-03-28 09:29:39
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这个是MQ领域的基本问题，很多面试官也会问这样的问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性的问题。比如RabbitMQ、RocketMQ、Kafka都有可能出现消息重复消费的问题，因为者问题通常不是MQ自己保证的，是由我们开发人员来保证的。举个Kafka怎样重复消费的例子： Kafka实际有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表消息的序号，然后consumer
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2024-03-28 13:10:08
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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
# Kafka 用 Redis 保证最少一次消费的实现
## 引言
在分布式系统中，消息队列是一个重要的组件，它帮助我们解耦各个服务的交互。在众多的消息队列实现中，Apache Kafka 是最流行的选择之一。然而，Kafka 本身的消费语义有时候可能不满足某些业务的需求，特别是在“至少一次”（at least once）消费场景中。为了实现这一需求，结合 Redis 的缓存，可以提供一种有效
原创
2024-08-15 05:53:41
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1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处理-写入的
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2024-03-16 09:51:49
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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。
精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1)幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2)事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3)流式EOS：流处理本质上可看成是“读取-处理-写入管道”。整个过程的操作是原子性。幂等produc...
原创
2022-06-08 08:56:47
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kafka如何保证消息不丢失不被重复消费 文章目录kafka如何保证消息不丢失不被重复消费消息的发送机制消息的接受机制消息的重复消费如何解决 kafka如何保证消息不丢失不被重复消费在解决这个问题之前，我们首先梳理一下kafka消息的发送和消费机制。消息的发送机制kafka的消息发送机制分为同步和异步机制。可以通过producer.type属性进行配置。使用同步模式
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2024-02-29 15:27:19
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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
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2020-07-03 18:38:18
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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
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2020-12-03 19:42:29
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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...
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2021-06-04 18:58:55
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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
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2020-12-03 19:42:31
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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...
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2021-06-12 12:14:13
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