文章目录CHAPTER 2 Installing Kafka kafka的安装配置First Things FirstChoosing an Operating SystemInstalling JavaInstalling ZookeeperStandalone ServerZookeeper ensemble zookeeper集合Sizing Your Zookeeper Ensemble
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2024-04-17 12:48:13
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在分布式消息系统中，消息的传输担保有两个层面的含义，一是对消息发送与接收的担保，二是对消息成功处理的担保。我们常说的at most once, at least once与exactly once在这两层中意义是不同的。at most once 如果只论消息的收发，那么消息只会被投递一次而不管能否被consumer收到。如果考虑消息的处理，那么这条消息可能会因为没有收到而未处理，也可能因为收到以
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2024-05-31 19:47:35
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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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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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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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今天我要和你分享的主题是：Kafka 消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现。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。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 o
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2024-08-09 18:27:17
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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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Kafka 消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现
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。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，
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2024-07-28 16:10:22
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生产者事务Exactly Once 语义At Least Once 语义至少发送一次，当生产者ack设置为-1的时候（在发送message后，leader和follower数据全部落盘成功以后，返回ack。但是在follower全部同步完成未完成或已完成，broker发送ack之前，leader发生故障，此时生产者会开始重试message发送，此时会造成数据重复At Most Once 语义将服务
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2024-04-09 09:41:32
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Kafka 幂等性在之前的旧版本中，Kafka只能支持两种语义：At most once和At least once。At most once保证消息不会朝服，但是可能会丢失。在实践中，很有有业务会选择这种方式。At least once保证消息不会丢失，但是可能会重复，业务在处理消息需要进行去重。 Kafka在 0.11.0.0 版本支持增加了对幂等的支持。幂等是针对生产者角度的特性。幂等可以
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2024-04-10 13:09:18
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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-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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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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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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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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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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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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