文章目录1. 消息有序性2. 发送端消息有序性2.1 Kafka如何保证单partition有序？2.2 client消息发送原理3. 接收端消息有序性参考 1. 消息有序性我们需要从2个方面看待消息有序性第一，发送端能否保证发送到服务器的消息是有序的第二，接收端能否有序的消费服务器中的数据发送端一般通过同步发送实现，即一次仅发送一条，等返回成功后，再发送下一条，接收端一般仅通过一个消费者参与消费
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2024-02-15 09:24:02
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一、消息什么时候会丢失？1.异步导致消息丢失：kafka的producer默认是异步的方式，在调用send命令时，只是将消息放入一个缓存队列（RecordAccumulator），
同时后台IO线程会不断扫描此缓存队列，将消息封装成batch发送出去。
在这个过程中就会存在一个数据丢失的窗口：
如果在IO线程发送之前producer端挂掉，存放在缓存队列中的数据就会丢失。解决方法：既然异步存在数据
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2024-04-23 10:40:51
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线上 kafka 消息堆积，所有 consumer 全部掉线，到底怎么回事？最近处理了一次线上故障，具体故障表现就是 kafka 某个 topic 消息堆积，这个 topic 的相关 consumer 全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思，并且结合本次故障，对 kafka 使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了，一起来回顾下这次线上故障吧，最佳实践总结放在最后，千万不要错过。1、现象线上 k
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2024-06-26 10:25:59
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你知道Kafka要如何才能够保证消息不丢失不重复，怎样保证消息顺序吗?在java面试当中这是比较常见的java面试题了，下面一起来看看答案吧。对于这个问题，最首先要考虑的就是以下的几个问题，第一个就是消息丢失是因为什么?具体可以从生产端和消费端这两个角度来进行考虑，第二个就是消息重复是因为什么?具体从生产端和消费端这两个角度来进行考虑。除此之外，怎样才可以保证消息有序?怎样保证消息不重不漏，损失的
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2024-02-26 13:34:36
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一. Kafka数据乱序处理 在介绍Kafka数据乱序处理之前，我们先来了解一下Kafka的基本原理。Kafka是一种分布式流媒体平台，它将消息以topic的方式进行分类管理，生产者能够将消息发送到指定的topic中，消费者能够从指定的topic中读取消息。Kafka将消息以分区的方式进行存储，每个分区中的消息有一个唯一的offset标识，消费者可以根据offset来消费分区中的消息。 1数据乱序
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2024-06-25 20:11:40
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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
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2024-02-03 00:13:04
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生产环境对于生产者来说，Kafka集群发送消息经常会遇到消息丢失、重复、乱序等问题，下面我们来讲解一下出现这些问题的原因及解决方案。1.我们知道Kafka为保障数据的可靠性，采用了多副本的存储机制 假设一个Topic拆分为了3个Partition，分别是PartitionA，PartitonB，Parti
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2024-03-22 10:04:43
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Kafka乱序消费可能的原因有以下几个：分区顺序：Kafka中的消息按照分区进行存储和分发，每个分区内的消息是有序的，但不同分区之间的消息顺序是无法保证的。如果消费者在多个分区上进行并行消费，并且不处理消息的顺序，那么消费顺序可能会混乱。消费者并发度：当使用多个消费者并行消费同一个主题或分区时，消费者的并发度可能导致消息被处理的顺序变得混乱。重试机制：如果消息处理失败后发生了重试，而重试的结果顺序
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2024-08-05 12:55:53
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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
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2024-03-27 15:40:52
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目录Topic相关 副本分片策略为什么不支持减少分区主题端参数分区的管理 优先副本 分区自动平衡 &nb
本篇文章介绍：再均衡监控器，从特定偏移量处开始处理记录，退出，反序列化器，独立消费者。再均衡监控器将在如下几个方面介绍在均衡监控器：定义：监听失去分区所有权或获取分区所有权；方案：通过subscribe()方法进行监听。参数：ConsumerRebalanceListener实例；ConsumerRebalanceListener：需要实现两个方法 3.1：onPartitionsRevoked：
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2024-10-28 13:08:05
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kafka将数据分散存储在多个broker节点上。每个主题(topic)可以被划分成多个不同的分区(partition)，而且每个分区内的消息都有自己的offset偏移量。这个offset可以看作是一条消息在分区中的唯一标识符，kafka会确保每个分区内部的消息存储顺序是有序的。2、生产者端有序性在kafka中，生产者(producer)可以选择将消息发送到指定的分区，也可以让kafka自动为消息
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2024-09-24 08:49:08
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kafka无消息丢失不乱序配置：
block.on.buffer.full=true或者max.block.ms
acks=all or -1;
retries=Integer.MAX_VALUE;
max.in.flight.requests.per.connection=1;使用带回调机制的send方法发送消息，然后在callback方法中显示立即关闭producer，close(0);
un
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2024-04-03 15:27:03
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kafka是什么
1.在2016年之前，Kafka的定位是高吞吐量分布式消息系统，以下图片是2016年之前Kafka官网的标志图片： 2.但是从2016年后，Kafka的定位是分布式流式处理平台，以下图片是Kafka官网的标志图片：
kafka的一些应用场景
1.Messaging System(消息系统) 2.Storge System(存
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2024-03-18 00:02:03
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Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景， 那么它如何做到百万级写入速度呢?我们在享受它带来的高并发，高可靠等便利时，同时不得不面对可能存在的问题，项目中最常见的就是丢包，重发问题,这些问题在项目中又如何解决呢？下面让我们一点点揭开。一、如何保证百万级写入速度1、页缓存技术 + 磁盘顺序写首先Kafka每次接收到数据都会往磁盘上去写，如下图所示。 那么在这里我们不
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2024-10-07 13:00:22
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1/ 生产端 Producer
消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition 以及消息的 Key。Producer 生产数据默认是先写到内存（PageCache）中的,定期 flush 到磁盘上。默认的这个参数是：
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2024-04-08 00:01:42
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029-云E办_RabbitMQ介绍和安装一、MQ介绍1、简介：2、实现：3、特点：4、优缺点：1.解耦2.异步处理3.流量削锋4.缺点5、使用场景二、为什么使用RabbitMQ1.介绍不同的MQ2、RabbitMQ为什么要使用RabbitMQ 总结如下：三、安装RabbitMQ1、由于Erlang编写的，先安装Erlang2、安装RabbitMQ3、管理界面基本操作1.管理界面添加用户与权限分
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2024-10-17 11:16:33
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当我们使用Spring Boot+websocket进行前后端进行通信时，我们需要注意：服务器可以随时向客户端发送消息。默认的情况下，不保证：服务器发送的消息与到达客户端的消息的顺序是一致的。可能先发送的消息后到，后发送的消息先到。（注意：两个消息发送的时间差不多，不能相差太多，不然就是顺序的了。一
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2019-09-24 22:28:00
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消息堆积几天没看设备，结果发现设备大量消息堆积。对于消息堆积这种事情，基本一出现就是大问题，比较坑可能会打爆磁盘，或者直接无限Rebalance。我比较熟悉kafka和rabbitmq，以下就用这两种消息中间件来说。其实对于消息堆积，一般想到的话，就是增加消费者。一开始我打算使用多个线程来进行消费，修改线上代码来加速消费。但是对于kafka来说，出现了堆积，你就算再增加消费者，由于分区数是不变的，
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2024-02-16 10:37:23
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一、技术背景在我们的日常项目中，Kafka是一项很常用的技术，我们可以用来做MySql + Cancel + Kafka实现数据库表的监听，实现具体的一些逻辑。同样Kafka也是一款高吞吐、高性能的消息中间件。具体的Kafka的技术相关事项就不在这里多做赘述。二、业务背景我这次的业务是基于某个一个订单在执行完业务逻辑后将执行完成的消息发送到Kafka，异步执行后置的逻辑。三、技术设计方案图由于具体
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2024-06-17 11:02:51
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