在使用 Kafka 进行消息传递时，偶尔会遇到“java kafka发送失败”的问题。这种情况可能会影响到数据的实时处理，导致系统延迟或数据丢失。在本篇博文中，我将分享如何解决这一问题的详细过程，涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在开始之前，我们需要确保安装了 Java、Kafka 和相关的依赖库。以下是所需项的安装命令：
```bash
# 安装
背景由于业务需要，最近部署了一个跨网段的服务，由一个网段中的应用服务器向另一个网段中的Kafka集群写入消息，应用服务器与Kafka集群之间已经开通网络，telnet结果显示相应端口之间连接正常。初次上线之后，发现如下方法执行正常，未出现超时阻塞运行现象，但Kafka消费者无法接收发送的消息，怀疑消息并未真正写入Kafka集群中。producer.send(record)源码追踪实际上，我们追踪源
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2023-12-18 16:24:38
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文章目录一、分析消息丢失场景1、kafka消息传输过程2、消息丢失的几种情况二、如何解决1、kafka producer 端1.1 producer 端的发送方式优化1) 简单发送，无需关心结果2) 同步发送3) 异步发送1.2 producer端的配置优化2、kafka server端3、kafka consumer端3.1 在消费消息时发生异常,如下解决办法 一、分析消息丢失场景1、kafk
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2023-12-15 10:48:46
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在现代分布式系统中，消息队列被广泛应用于数据传输和通信。Kafka 作为一种高吞吐量、低延迟的分布式消息系统，已成为企业中流行的消息中间件。然而，在使用 Java 模拟 Kafka 时，有时会遇到发送失败的问题，这给业务系统的稳定性和可靠性带来挑战。本文将详细探讨这一问题，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面的内容。
### 背景描述
在使用 Kafka 的过程中，常常会
在新版本的kafka中（从0.9开始），其实只有异步方式一种，是批量发送的方式在producer端，存在2个线程，一个是producer主线程，用户端调用send消息时，是在主线程执行的，数据被缓存到RecordAccumulator中，send方法即刻返回，也就是说此时并不能确定消息是否真正的发送到broker。另外一个是sender IO线程，其不断轮询RecordAccumulator，满足
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2024-03-22 09:13:10
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Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
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2024-06-11 01:24:27
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producer生产端如何保证ack确认机制acks=0 表示生产者将只要信息发送，就认为发送成功了。即服务器未接收到该消息也会认为是成功。acks=1(默认) 生产者发送消息，只要分区leader写入成功，即返回发送成功的信息。当leader挂掉，其他副本未来得及同步的数据会丢失。acks=-1(或all) 生产者发送信息，该topic所有ISR中的副本[注:此副本数是会变化的]都写入成功，才返
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2024-03-07 23:20:01
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在现代分布式系统中，Apache Kafka作为消息队列中间件扮演了至关重要的角色。然而，在使用它进行消息发送时，遇到“java kafka消息发送失败重新发送”的问题并不罕见。这篇文章将详细记录如何解决这一问题，包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等方面。
首先，让我们了解一下**背景定位**部分。Kafka通常应用于大型微服务架构和流处理应用中，具有处理高吞吐量和低
在使用Apache Kafka进行消息传递时，消息发送失败是一个常见问题。这种情况不仅影响了应用程序的性能，还可能导致关键业务逻辑的失败。在本文中，我们将探讨如何解决“Java Kafka消息发送失败重试”的问题，保证系统的可靠性和业务的连续性。
### 背景定位
在一个典型的电商平台，当用户下订单时，系统会将订单信息通过Kafka发送到消息队列。由于网络问题或Kafka集群故障，消息可能发生
在Kafka Java应用的开发过程中，我们经常会遇到“kafka java 发送失败 不重试”的问题。这通常会对我们的业务造成不小的影响，尤其是在需要高可靠性的消息传输场景中。本文将系统地记录这个问题的识别与解决过程，通过各个部分的解析，帮助大家理清思路。
## 背景定位
Kafka作为分布式流处理的一部分，是现代微服务架构中不可或缺的组件。Java应用在与Kafka交互时，如果消息发送失败
在使用 Kafka 进行消息传递时，我们可能会遇到“java kafka发送消息失败重试”的问题。这种情况通常出现在系统高负载、网络故障或错误配置等情况下，从而导致消息的发送失败。这不仅影响了应用的稳定性，也减少了数据的可靠性。
> **用户反馈**：
> “在高峰期，经常遇到Kafka消息发送失败的问题，有时要重试多次才能成功，这让我很困扰！”
## 参数解析
对于 Kafka 消息发送来
所谓的零拷贝是指将数据直接从磁盘文件复制到网卡，而不需要经由应用之手。零拷贝大大提高了应用程序的性能，减少了内核和用户模式之间的上下文切换。对Linux操作系统而言，零拷贝技术依赖于底层的sendfile()方法实现，对于Java语言，FileChannel.transferTo()方法的底层实现就是sendfile()方法。单纯从概念上理解“零拷贝”比较抽象，这里简单地介绍一下它。考虑这样一种常
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2024-03-21 10:54:36
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一、提前安装基本环境由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，在安装kafka服务器之前需要先具备Java环境和zookeeper环境。我这里安装的是jdk11和zookeeper3.8.3。最近在自己学习kafka消息中间件，安装的时候遇到以下问题，经过查找一些有用资料解决了问题，现总结如下：文章末尾附上源文件链接，自取1、对应需要的文件可到Apache官网上根据需求选择下载。（1
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2024-08-05 11:07:26
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晚上变更 怎么都推不过去，蛋疼，睡饱后加了个hosts没想到好了，然后搜了一下，大概是如下的原因
kafka配置的问题排查
问题反馈： xx现场测试环境下，整个平台的数据，除了原始数据模块，其他模块正常运行。相同版本的包，在线上环境上原始数据的订阅是正常的，但是测试环境没有，查看所有相关的日志，均
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2024-02-21 23:02:52
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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
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2024-03-03 20:36:04
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所谓 CommitFailedException，顾名思义就是 Consumer 客户端在提交位移时出现了错误或异常，而且还是那种不可恢复的严重异常
很多提交位移的 API 方法是支持自动错误重试的，比如我们在上一期中提到的commitSync 方法异常解释
本次提交位移失败了，原因是消费者组已经开启了 Rebalance 过程，并且将要提交位移的分区分配给了另一个消费者实例你的消费者实例花费了太
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2024-05-20 22:25:47
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在实际工作中，kafka实践的时候难免遇到一些问题。下面记录下本人在实际中遇到的一些error。如果有问题可以留言指正，不过要给出经过验证的结论。一、Producer发送消息时报错 ：Topic {{topic_name}} not present in metadata after 60000 ms在利用KafkaTemplate发送数据时代码如下：ListenableFuture<Sen
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2023-12-11 12:18:52
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问题解决过程线上一个界面发现老是没有数据，排查下来时生产者没有成功发送消息所致，报错如下：org.springframework.kafka.core.KafkaProducerException: Failed to send; nested exception is org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Failed to updat
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2023-11-07 09:06:41
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背景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，如果遇到了消息在业务处理时出现异常，就会很难进行下一步处理。应对这种场景，需要自己实现消息重试的功能。如果不想自己实现消息重试机制，建议使用RocketMQ作为消息队列，RocketMQ的消息重试机制相当完善，对于开发者使用也非常友好，详见https://help.aliyun.com/document_de
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2024-01-03 16:14:03
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在正式讨论 Apache Kafka （以下简称 Kafka ）之前，十分有必要了解发布与订阅消息系统的概念。数据（消息）的发送者（发布者）不会直接把消息发送给接收者。发布者以某种方式对消息进行分类，接收者 （订阅者）订阅它们，以接收特定类型的消息。发布与订阅系统一般会有一个 broker ，也就是发布消息的中心点。Kafka就是一款基于发布与订阅的梢息系统。它被称为 “分布式提交臼
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2023-11-06 14:07:19
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