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
原创
2023-05-30 00:46:39
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在上一节讲述了如何进行消费位移提交，正是有了消费位移的持久化，才使消费者在关闭、奔溃或者在遇到再均衡的时候，可以让接替的消费者能够根据之前存储的消费位移继续消费。但是，如果当一个新的消费组建立的时候，根本没有可以查找的消费位移。或者消费组内的一个新消费者订阅了一个新的主题，它也没有可以查找的消费位移。（同一个分区的消息，对同一个消费组来说只能消费一次。所以当新的消费组建立或者消费者订阅了新的消费组
1. 概述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。常见的承诺有以下三种：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）：消息不会丢失，也不会被重复发送。目前，Kafka 默认提供的交付
Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持At Least Once和At Most Once语义，尚不支持Exactly Once语义。但是在很多要求严格的场景下，如使用Kafka处理交易数据，Exactly Once语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Kafka的At Least Once语义来间接实现Exactly Once。但是：该方案要求下游系统支持幂等操作，限制了K
Kafka保证exactly once原理1 从producer角度考虑幂等性Kafka producer新增了幂等性的传递选项，该选项保证重传不会在 log 中产生重复条目。 为实现这个目的, broker 给每个 producer 都分配了一个 ID ，并且 producer 给每条被发送的消息分配了一个序列号来避免产生重复的消息。 同样也是从 0.11.0.0 版本开始, producer
一般消息中间件传输保障会有3个级别at most once 最多一次，消息可能会丢失，但是绝对不会重复ad least once 最少一次，消息不会丢失，但是可能会重复exactly once 恰好一次。消息有且仅会被传输一次 对于kafka来说，生产者客户端发送消息时，只要消息被成功写入到日志文件，由于多副本的存在，这条 消息就不会丢失，但是如果发送过程中由于网络原因导致生产者客户端无法判断消息
Exactly-Once的概念是指"恰好一次"，简单讲就是同一个数据只会被处理一次，应用有机质保证不会重复处理同一条数据（如果数据因为因为网络业务异常被发送多次）；Exactly-Onece实现了操作的等幂性，如果在kafka处理数据全流程保证历史/重新处理数据结果都是一致的。 Kafka处理数据的
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2019-03-10 21:02:00
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这篇文章翻译自flink官网博客(An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink (with Apache Kafka, too!)). 正文开始：2017年12月，apache flink 1.4.0发布。其中有一个里程碑式的功能：两部提交的sink function（TwoPhaseCommitSinkFunc
Official DocsIdempotent ProducerTransactional Messaging in KafkaKIP-98
原创
2022-10-28 13:56:38
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Kafka消息有且仅有一次（Exactly Once）的语义已经被讨论太多次了，但从来都没实现。最近Confluent公司的CTO，Neha Narkhede，写了一篇文章关于Kafka 0.11版本带来的梦寐以求的特性–有且仅有一次的语义。在此之前，业界都认为这个在分布式系统中几乎是不可能实现的。Kafka这次发布吸引了社区的广泛关注。在Hevo（译者注：笔者所在的公司），Kafka是核心基础设
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2021-03-28 12:33:36
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将服务器的
ACK
级别设置为
-1
，可以保证
Producer
到
Server
之间不会丢失数据，即
At Least Once
语义
。相对的，将服务器
ACK
级别设置为
0
，可以保证生产者每条消息只会被 发送一次，即
At Most Once
语义。 At Least Once
kafka-producer版本对比Kafka的producer的API根据版本的不同分为kafka0.8.1.X之前的kafka.javaapi.producer.Producer.以及之后版本中出现的org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer，建议以后都直接使用org.apache.kafka.clients.producer.KafkaPr
Flink作为新一代的流式计算框架，提供了 exactly-once 语义，但是其仅仅支持Flink内部数据流转的 exactly-once 语义，如需保证整条数据链路（即上下游交互）的完整 exactly-once 语义，需要第三方系统支持或者业务上进行保证项目背景广告推送系统需要根据 广告的点击量，对第三方进行收费、抽佣，需要做到 exactly-once 语义。需解决的问题Flink 内部对
Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器，它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer，除此之外 Flink Kafa Co
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2019-10-23 17:14:00
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摘要：本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink kafka 端到端 Exactly-Once 进行分析及 notifyCheckpointComplete 顺序，主要内容分为以下两部分：1.Flink-kafka 两阶段提交源码分析TwoPhaseCommitSinkFunction 分析2.Flink 中 notifyCheckpointCompl
要保证我将数据flush到Kafka的Broker中n条，我的偏移量记录的state就要保存的第n条如果有10条数据，现在statebacked保存的偏移量状态是5，如果在第7条数据时候超过规定的大小进行了flush，如果不使用kafka的事务，那么，这三条数据就算是真真正正的写入到kafka中了，但是此时我程序在还没有执行下一次checkpoint的时候挂掉了，这时会从statebacked恢复
一、写在前面的话本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本。强烈建议看下文：KIP-98 - Exactly Once Delivery and Transactional Messaging二、为什么要提供事务机制Kafka事务机制的实现主要是为了支持Exactly Once即正好一次语义的原子性有状态操作的可恢复性2.1 Exactly Once《Ka
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2022-10-17 17:51:06
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端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。在这个问题上，Flink内部状态的一致性主要依赖Checkpoint机制，外部交互的一致性主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。对于Source重发功能，如上图所示，只要我们记录了输入的偏移量Offse
端到端Exactly Once的含义就是：Source的每条数据会被处理有且仅有一次，并且输出到Sink中的结果不重不丢。Flink和Spark structure streaming能否做到端到端的exactly once？是可以的。由于原理类似，接下来拿spark举例分析一下。kafka有关详细内容请看：
KIP-98 - Exactly Once Delivery and Transac
摘要：本文基于 Flink 1.9.0 和 Kafka 2.3 版本，对 Flink kafka 端到端 E
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2021-08-10 12:00:54
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