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，最后通
使用redis的list列表来实现消息队列功能，相信大家都听过消息队列，但是在业务中可能并没有真正去使用它。在公司项目中正好有个场景使用到了消息队列，因此就来说一下流程。在web界面上有个功能是群发邮件，用户可以创建一个5000邮箱的邮件列表，编辑完邮件内容后可以给这个邮件列表发信。如果使用同步的方式，直接在浏览器-服务器模式下调用smtp服务发信，肯定速度非常慢，也有可能会超时。现在就是在点完发
Kafka的用途有哪些？使用场景如何？消息系统： Kafka 和传统的消息系统（也称作消息中间件）都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统： Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。也正是得益于 Kafka 的消息持
# 如何在Java中设置Kafka消费端只消费一个分区消息
在使用Apache Kafka进行消息处理时，消费者通常会从多个分区中拉取消息。然而，在某些业务场景下，我们可能希望消费者只从特定的一个分区进行消费。本文将探讨如何设置Kafka消费端来实现这一目标，并提供相应的代码示例。
## 1. 背景介绍
### 1.1 Kafka基本概念
- **Broker**: Kafka服务器，负责
提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统，但Kafka发展至今，它的定位已远不止于此，而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力：1.发布和订阅消息流，在这一点上它与消息队列或企业消息系统类似2.以容错的持久化方式存储消息流3.在消息流产生时处理它们目前，Kafka通常应用于两大类应用：1.构建实时的流数据管道，可靠地在系统和应用程序之间获取数据2.构建实
文章目录1. Kafka消费者概念2. Kafka客户端开发3. 深入理解消费者模式1. 消费者消费模式2. 偏移量问题3. 四种提交偏移量方式4. 再均衡5. 再均衡监听器 1. Kafka消费者概念消费者： 负责订阅Kafka的topic,并从订阅的topic中拉取消息并验证，最后将他们保存起来。消费者组： 如果只使用一个消费者处理消息，那应用程序会远跟不上消息生产的速度。因此引入消费者组这
一个6年工作经验的小伙伴，被问到这样一个问题，说Kafka是如何避免消息重复消费的？面试完之后，这位小伙伴来找到我，希望我能给一个思路。今天，我给大家分享一下我的思路。1、原因分析我认为，导致Kafka消息重复消费有以下两个原因：第1个原因是：Kafka消费端重复提交导致消息重复消费
事故背景： 我们公司与合作方公司有个消息同步的需求，合作方是消息生产者，我们是消息消费者，他们通过kafka给我们推送消息，我们实时接收，然后进行后续业务处理。昨天上午，发现他们推送过来的广场门店信息我们都没有消费，导致我们系统和他们系统数据不一致，从而导致无法提单，无法出报表（报表有误）等各种问题排查过程：（1）因为coco身体不适，上午请假去医院了，所以这个问题就转给我们team的专门运维的
Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证已提交，commit，若干个（可用配置设置） Broker 成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。有限度，假如你的消息保存在 N 个 Kafka Broker 上，那么这个前提条件就是这 N 个 Broker 中至少有 1 个存活。只要这个条件成立，Kafka 就能保
消费者和消费组消费者：消费kafka消息的实体，可以是一个进程，也可以是一个线程消费组：消费组是一个逻辑概念，每个消费者都隶属于一个消费组；一个消费组消费一个topic的所有消息；不同的消费组之间消费消息互补影响一个topic存在多个分区，每个分区只能被一个消费组中的某一个消费者消费消费者数量和topic分区数量的关系如下图，存在三种情况：消费者数量小于分区数量: 每个消费者至少消费一个分区，部分
kafka面试问题 目录kafka面试问题1.如何保证 kafka 消费者消费数据是全局有序的2.kafka分区的目的?3.kafka是如何做到消息的有序性的?4.kafka的高可靠是怎么做的?5.kafka的一致性6.什么情况下会出现消息丢失?7.怎么尽可能的保证kafka的可靠性?8.消费者是否可以消费指定分区的消息?9.kafka消费者是否可以从指定偏移量开始消费?10.客户端操作kafka
# Java中一个消息同时被消费端消费
在分布式系统中，消息队列是一种常见的通信机制，用于不同服务之间的异步通信，实现了解耦和削峰的效果。在消息队列中，消息生产者生产消息，消息消费者消费消息。有时候我们会遇到一个消息同时被多个消费端消费的情况，本文将介绍如何在Java中实现一个消息同时被消费端消费的场景。
## 消息队列
消息队列是一种存储消息的容器，消息生产者将消息发送到队列中，而消费者从
1、RangeAssignor RangeAssignor策略的原理是按照消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后将分区按照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。对于每一个topic，RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一
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2023-09-24 20:42:28
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一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西，特别是关于新版consumer的中文资料很少。最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本，笔者也觉得时机成熟了，于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念，希望能把consumer这点事说清楚，从而对广大使用者有所帮助。在开始之前，我想花一点时间先来明确一些概念和术语，这会极大
Application.yml：
spring: application: name: cloud-purchase-service
rabbitmq: host: 127.0.0.1 port: 5672 username: guest
password: 123456
Controller：
@Autowired private RabbitMqService rabbitMqService;
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2023-10-12 22:22:47
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问题引出这次分享的主题是关于：kafka消息交付可靠性保障和精确一次处理语义的实现。所谓的消息交付可靠性保障是指kafka对Producer 和 Consumer要处理的消息提供什么样的承诺。一般有以下三种承诺：最多一次，消息可能会丢失，但不会被重复发送；至少一次，消息不会丢失，但有可能重复发送；精确一次，消息不会丢失，也不会被重复发送；目前kafka默认提供的交付可靠性保障是第二种，即至少一次。
1、kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?消息丢失解决方案:首先对kafka进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功消息重复解决方案:消息可以使用唯一id标识 生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset手动提交，业务逻辑
大部分消息系统在broker 端的维护消息被消费的记录：一个消息被分发到consumer 后broker 就马上进行标记或者等待customer 的通知后进行标记。这样也可以在消息在消费后立马就删除以减少空间占用。但是这样会不会有什么问题呢？如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费过的，一旦consumer 处理消息时失败了（比如程序崩溃） 消息就丢失了。为了解决这个问题，很多消息系统提供了另外
git项目advancejava面试题剖析回答这个问题，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。 首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。Kafka 实际上有个 offset 的概念
# 如何实现“redis 消息订阅 消息只被消费一次”
## 概述
在本文中，我将指导一位刚入行的开发者如何使用Redis实现消息订阅，并确保每条消息只被消费一次。我将通过以下步骤详细介绍整个流程，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
### 步骤一：创建 Redis 连接
首先，我们需要创建一个Redis连接，以便与Redis服务器进行交互。可以使用一种客户端库（如redis-py）来
