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
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2024-04-10 14:10:17
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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
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2024-04-12 08:56:29
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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
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2024-04-03 12:32:00
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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
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2024-04-11 14:56:08
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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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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
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2024-04-24 18:22:19
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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
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2024-04-06 20:58:24
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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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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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Apache Flink 端到端（end-to-end）Exactly-Once特性概览本文是flink博文的翻译，原文链接https://flink.apache.org/features/2018/03/01/end-to-end-exactly-once-apache-flink.html2017年12月份发布的Apache Flink 1.4版本，引进了一个重要的特性：TwoPhase
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
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2024-04-23 10:32:35
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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
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2024-02-19 17:38:08
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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
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2023-12-06 16:16:09
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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
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2024-02-19 17:37:47
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关于消息队列应用场景自行百度吧。另外，ThinkPHP > 5.1版本的可以直接使用think-queue2.0版本，具体教程参考：https://gitee.com/wslmf/notes/tree/master/thinkphp-queue准备我们使用ThinkPHP5.0框架作为基础框架，因此安装think-queue版本就需要指定到1.6版本了composer requir
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！在Kafka、Storm、Flink、Spark Streaming等分布式流处理系统中（没错...
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2021-06-10 21:00:44
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作者 | 王蒙整理 | 无风我起浪这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现，这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些，幂等性实现是事务性实现的基础，幂等性提供了单会话单 P...
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2021-06-10 21:23:37
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