Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。01 总体概述越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度的做到不丢失，如
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2024-09-12 22:56:41
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弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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Kafka用了挺长时间了，最早时官方文档也看得挺细的，但结果大半年没用，最近在做一些部署调整的时候有些细节居然遗忘了，摆了个乌龙。在这里总结一下，以免再忘。1. 给Kafka加负载均衡的问题Kafka producer上传数据的工作原理：producer先通过配置的broker列表中的其中一台，获取到整个Kafka集群的metadata，其中包含brokers,topics,partitions包
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2024-03-18 08:21:50
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触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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偏移量保存到数据库一、版本区别之前版本的kafka偏移量都是保存在kafka中的，而现在的kafka偏移量保存在了自己的一个特殊主题__consumer__offsets中二、维护思路根据传入的主题以及消费者组，先判断库中是否存在当前消费者组的消费记录，如果不存在，则证明为第一次消费，获取主题每分区当前的偏移量保存入库，如果存在，则读取库中各分区偏移量字段，封装为MAP，传入创建Dstream函数
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2024-04-01 08:52:25
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一、入门
1、简介
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外ka
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2024-09-11 16:53:51
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一句话概述：kafka重平衡机制以为了保证一个消费者组中消费环境发生变化后仍能够负载均衡的一种机制。（消费策略的转移）。重平衡发生的几种情况：有新的消费者加入Consumer Group。有消费者宕机下线。消费者并不一定需要真正下线，例如遇到长时间的GC、网络延迟导致消费者长时间未向GroupCoordinator发送HeartbeatRequest时，GroupCoordinator会认为消费者
我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的 “再均衡”。本文将对再均衡的相关知识进行详细叙述。触发时机首先，我们需要了解什么情况
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2024-03-19 02:18:12
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消费群组和分区再均衡 1、 什么叫分区再均衡： 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为叫做分区再均衡。 &nb
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2024-03-28 04:21:13
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kafka的rebalance机制kafka集群模式下，一个topic有多个partition，对于消费端，可以有多个consumer同时消费这些partition。为了保证大体上partition和consumer的均衡性，提升topic的并发消费能力，所以会有Rebalance。Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consume
### Kafka集群不均衡问题解决方案
#### 问题描述
Kafka集群不均衡是指在Kafka集群中，部分节点的负载过重，而另一部分节点负载较轻。这种情况可能会导致消息数据在集群中的不均匀分布，影响集群的性能和可靠性。
#### 解决方案
解决Kafka集群不均衡问题需要通过重新平衡负载来实现。下面是解决方案的具体步骤和代码示例：
步骤 | 操作 | 代码示例
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1
原创
2024-05-27 10:43:38
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一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。Kafka有两种分配策略，一是roundrobin，一是range。最新还有一个StickyAssignor策略将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡（rebalance）。当以下
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2024-04-09 10:54:27
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生产环境的kafka集群扩容，是一个比较常见的需求和操作。然而kafka在新增节点后并不会像elasticsearch那样感知到新节点加入后，自动将数据reblance到整个新集群中，因此这个过程需要我们手动分配。分区重分配方案扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。在执行分区重分配的过程中，对集群的影响主要有两点：分区重分配主要是对topic数据进行Broker间
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2024-03-18 13:56:37
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Kafka的数据可靠性保证为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。1）副本数据同步策略 方案优点缺点半数以上完成同步，就发送ack延迟
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2024-03-28 09:29:26
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最近在学习Flink，不可避免的需要用到kafka消息中间件，下面介绍下单机部署流程1.下载2.4.1版本我的Flink版本是1.12，对应的kafka版本要使用2.4.1的 我们下载 kafka_2.11-2.4.1这个版本，2.11是scala版本http://kafka.apache.org/downloads2.上传解压tar包 tar -zxvf kafka_2.11-2.4.
在Kafak中国社区的qq群中，这个问题被提及的比例是相当高的，这也是Kafka用户最常碰到的问题之一。本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨。希望对大家有所帮助。怎么确定分区数？ “我应该选择几个分区？”——如果你在Kafka中国社区的群里，这样的问题你会经常碰到的。不过有些遗憾的是，我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题。其实这也不奇怪，毕竟这样的
1.再均衡1表示，新增一个消费者3；再均衡2表示，去掉一个消费者3；每次再均衡都会从数据库读取最新的偏移量开始消费2.再均衡监听器消费者在退出和进行分区再均衡之前,会做一些清理工作比如，提交偏移量、关闭文件句柄、数据库连接等。在为消费者分配新分区或移除旧分区时,可以通过消费者 API 执行一些应用程序代码，在调用 subscribe()方法时传进去一个 ConsumerRebalanceliste
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2024-03-22 10:22:24
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目录1、kafka提供了哪些方面的保证2、分区、复制3、ack应答机制4、消费一致性保证 —— isr内offset的一致性1、kafka提供了哪些方面的保证（1）kafka可以保证分区消息的顺序。如果使用同一个生产者往同一个分区写入消息，而且消息B在消息A之后写入，那么kafka可以保证消息B的偏移量比消息A的偏移量大，而且消费者会先读取到消息A再读取消息B。 （2）只有当消息被写入
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2024-03-21 11:35:28
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Kafka-可靠性保证-保证了哪些可靠性ACID是关系型数据库普遍支持的标准可靠性保证。ACID：原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)、持久性(durability)如果数据库遵循ACID规范，那么该数据库就支持与事务相关的行为。kafka在哪些方面做出保证？1.kafka可以保证分区消息的顺序。如果使用同一个生产者往同一个分区写入消息，而且
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2024-03-28 19:32:53
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也可以到我个人博客阅读（点击下面阅读原文即可） https://www.iteblog.com/archives/2560.html学过大数据的同学应该都知道 Kafka，它是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据，是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。数据可靠性Kafka 作为一个商业级消息中间件
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2024-04-09 13:15:59
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