# 如何实现Java Kafka默认ack
## 简介
在使用Kafka时，默认的消息确认机制是手动确认，即需要在消费者处理完消息后手动提交确认。本文将教你如何实现Java Kafka默认ack，即自动确认机制。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Consumer --> |Consume| Kafka: 消费消息
Consumer --> |Ack|
原创
2024-02-21 05:16:12
87阅读
Kafka 的 ack 机制（数据可靠性保证）0：不等待 broker 返回确认消息1：等待 topic 中某个 partition leader 保存成功的状态反馈-1：等待 topic 中某个 partition 所有副本都保存成功的状态反馈仅设置 acks=-1 也不能保证数据不丢失，当 Isr 列表中只有 Leader 时，同样有可能造成数据丢失。要保证数据不丢除了设置 acks=-1,
转载
2024-04-01 08:41:34
83阅读
1、kafka的ack机制的分类当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别： 0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高， 但是数据可靠性确是最低的。 1（默认）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条mess
转载
2024-03-18 13:56:56
503阅读
metadata.broker.list 默认值：无，必填
格式为host1:port1,host2:port2，这是一个broker列表，用于获得元数据(topics，partitions和replicas)，建立起来的socket连接用于发送实际数据，这个列表可以是broker的一个子集，或者一个VIP，指向broker的一个子集。
转载
2024-04-01 00:07:09
62阅读
Kafka 有三个很重要的配置参数，acks与min.insync.replicas.以及replication factor 其中acks是 producer 的配置参数，min.insync.replicas是 Broker 端的配置参数，这三个参数对于生产者不丢失数据起到了很大的作用.一、分区副本1、Kafka 的 topic 是可以分区的，并且可以为分区配置多个副本，改配置可以通过repl
转载
2024-06-11 21:47:28
124阅读
介绍Rabbitmq的手动ACK和自动AC当消息一旦被消费者接收，队列中的消息就会被删除。那么问题来了：RabbitMQ怎么知道消息被接收了呢？这就要通过消息确认机制（Acknowlege）来实现了。当消费者获取消息后，会向RabbitMQ发送回执ACK，告知消息已经被接收。不过这种回执ACK分两种情况：自动ACK：消息一旦被接收，消费者自动发送ACK手动ACK：消息接收后，不会发送ACK，需要手
转载
2024-06-03 11:08:45
31阅读
谁无暴风劲雨时，守得云开见月明什么是kafkakafka是由java编写的高可用，高性能，高吞吐量的消息队列。 由以下组成：zookeeper: 协调选举消费者组: 数据消费生成者: 数据生成broker: kafka节点分区: 负载均衡器offset: 偏移量leader: 消息分发节点follower: 数据跟随节点副本集: 从节点kafka的ack机制kafka的ack是针对生产者而言 ac
转载
2023-11-06 23:49:12
94阅读
1. 生产者如何保证数据不丢失ACK机制：当生产者将数据生产到Broker后，Broker给予一个ack确认响应。ack=0：生产者只管发送数据, 不关心不接收Broker给予的响应。ack=1：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broker端对应的Topic上对应分片上的主副本接收到消息后, 才认为发送成功了。ack=-1|ALL：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broke
转载
2024-04-07 15:13:58
109阅读
目录1、ACK = -1 2、ACK = 03、ACK = 1 重点0.10版本之后为什么要移除延迟条数选举机制1、ACK = -1 这种情况是不会丢失数据的，因为Broker包含Topic,Topic又包含Partition，而Partition里边还有副本，这里就会有Leader和Follower的概念，此时
转载
2024-03-28 08:48:16
95阅读
1. 发送消息流程1.1 整体架构整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和 Sender 线程（发送线程）。在主线程中由 KafkaProducer 创建消息，然后通过可能的拦截器、序列化器和分区器的作用之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator，也称为消息收集器）中。Sender 线程负责从 RecordAccumulator 中获取消息并将其发送到 Kafka
转载
2024-05-17 08:28:06
56阅读
讨论一下kafka参数的配置1、acks 参数配置acks这个参数有三个值：0，1，-1，但是不用的参数对应的含义不同，那如果我们想要保证数据不丢失，acks 值应该设置为哪个参数呢？0：代表生产者只要把消息发送出去以后就认为消息发送成功了，这种方式有可能会导致数据丢失，因为有可能消息发送到服务端以后服务端存储失败了。1：代表生产者把消息发送到服务端，服务端的 leader replica 副本写
转载
2024-03-27 10:13:29
40阅读
kafka生产数据的分组策略 生产者决定数据产生到集群的哪个partition中轮巡方式；自定义分组策略；指定具体分区；kafka的ack机制 0：生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当server挂掉的时候就会丢数据； 1：等待服务端的ack值，leader副本确认接收到消息后发送ack，但是如果leader挂掉后它 不保证是否对follower复制完成，新lea
转载
2024-05-16 11:05:32
121阅读
在谈及到Kafka的ACK之前我们要向讲一下Kafka的复制机制，为了保证Kafka的高性能，设计了分区，一个topic的分区是的数据可以分散，然后可以让更多的消费者来进行消费；避免单一分区，只能由一个消费者消费，造成串行处理，多分区本质还是实现了并行消费的机制；其实但凡是分片，很大程度上都是为了实
转载
2019-05-26 22:32:00
100阅读
2评论
安装部署使用请参考我的另一篇文章jstorm部署及使用ack机制ack机制原理这里不讲什么是ack机制，可以参考官网的文档Ack 机制 我们只要知道它是使用异或xor的原理即可：A xor A = 0
A xor B xor B xor A = 0使用ack机制要想使用ack机制，需要做以下工作：Topology的处理构建topology时设置acker不为0，方法如下：config.setN
转载
2024-06-25 20:12:40
26阅读
在现代分布式系统中，Apache Kafka 已成为一种重要的消息队列解决方案，尤其在处理大规模数据流时。当我们谈到生产者向 Kafka 发送消息时，"ack（确认机制）"的设置显得尤为重要。恰当的 ack 设置能够确保数据的可靠性和一致性。
为了更清楚地理解这个问题，我们将分几个部分来探讨。
流程图：展示了 Kafka 消息发送与确认的基本流程。
```mermaid
flowchart
前言在我前面写的一篇文章中（线上cpu过高的排查思路），提到了网关项目由于抗不住大量数据导致疯狂GC的问题。 在解决这个问题之后，我在项目调用下游系统逻辑后加了一段逻辑————往自己搭建的kafka发送数据。问题刚开始启动的时候，通过日志发现数据能发送kafka，过了一段时间后，日志没有再打印了。 而且每次重新启动都是这个现象。 原以为是外部没有再发送监控数据，所以kafka也不会收到。但是奇怪的
5 Kafka API5.1 Producer API5.1.1 消息发送流程Kafka的Producer发送消息采用异步发送。ack只保证数据丢不丢和重复不重复的问题，并不会考虑同步还是异步发送。producer发送一批消息，发送给leader后，不用等接收到ack；就可以发下一批消息。而同步发送是：producer发送一批消息，发送给leader后，需要ISR内的所有follower接收到，并
KafkaKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Link
kafka的一些问题总结笔记1.kafka在高并发的情况下，如何避免消息丢失和消息重复？kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR。在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“co
## Kafka的消息确认机制（Ack）及其在Java中的实现
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，广泛应用于大数据处理和实时流处理等场景。在Kafka中，消息的确认机制（Ack）是一项重要的功能，用于保证消息的可靠传输。本文将介绍Kafka的消息确认机制及其在Java中的实现。
### Kafka的消息确认机制
Kafka的消息确认机制可以分为三个级别：无确认，生产者确认和全部确认。
原创
2023-11-30 16:29:06
108阅读
