kafka如何保证不丢消息生产者丢失消息的情况生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。所以，我们不能默认在调用send方法发送消息之后消息消息发送成功了。为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果。但是要注意的是 Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法发送消息实际上是异步的操作，我们可以通过 get()方法获取调用结
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2024-09-15 14:22:55
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微服务 消息中间件kafka消息丢失问题1. kafka消息丢失概述1.1 kafka概述1.2 kafka架构1.3 kafka问题2. kafka消息传递语义3. kafka消息丢失问题分析4. Producer端消息丢失分析4.1 Producer消息发送流程4.2 Producer 端消息丢失场景4.3 Producer消息确认机制4.4 Producer端消息丢失解决方案5. Brok
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2024-03-28 21:02:23
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具体步骤： 1、安装librdkafka cd /usr/local/src #进入安装包存放目录 wget https://github.com/edenhill/librdkafka/archive/master.zip #下载 mv master.zip librdkafka-master.z
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2020-09-27 17:17:00
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最近我在做的东西，别人一直遇到kafka在丢消息，虽然原因我还没有找到，我找到了一些相关的资料，记录一下。因为在具体开发中某些环节考虑使用kafka却担心有消息丢失的风险，本周结合项目对kafka的消息可靠性做了一下调研和总结： 首先明确一下丢消息的定义。kafka集群中的部分或全部broker挂了，导致consumer没有及时收到消息，这不属于丢消息。broker挂了，只要消息全部持久
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2024-04-29 07:19:30
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如何实现Kafka不丢消息？Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成
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2024-03-19 01:41:03
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Kafka的消息丢失场景和保证消息无丢失1-生产者丢失数据的情况目前 Kafka Producer 是异步发送消息的，也就是说如果你调用的是 producer.send(msg) 这个 API，那么它通常会立即返回，但此时你不能认为消息发送已成功完成。如果用这个方式，可能会有哪些因素导致消息没有发送成功呢？其实原因有很多，例如网络抖动，导致消息压根就没有发送到 Broker 端；或者消息本身不合格
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2024-03-20 07:46:28
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，下面我们就来看看如何解决才能最大限度的保证消息不丢失。 Producer 端解决方案 在剖析 Producer 端丢失场景的时候， 我们得出其是通过「异步」方式进行发送的，所以如果此时是使用「发后即焚」的方式发送，即调用 Producer.send(msg) 会立即返回，由于没有回调，可能因网络原因导致 Broker 并没有收到消息，此时就丢失了。&n
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2024-02-13 22:49:33
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Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
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2022-03-30 09:46:40
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架构进阶关注阅读更多优质文章Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造...
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2021-06-12 12:14:05
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介绍kafka支持3种消息投递语义：• At most once——最多一次，消息可能会丢失，但不会重复
• At least once——最少一次，消息不会丢失，可能会重复
• Exactly once——只且一次，消息不丢失不重复，只且消费一次。但是整体的消息投递语义需要Producer端和Consumer端两者来保证。Producer 消息生产者端一个场景例子： 当producer向brok
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2024-04-17 12:55:53
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Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
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2024-07-04 16:18:17
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1 为什么用消息队列1）解耦。服务之间没有强依赖，不需要关心调用服务时出现的各种异常，服务挂掉后接口超时等问题2）异步。解决接口调用多服务时延时高的问题3）高峰期服务间缓冲。解决工作节奏不一致问题，防止服务被打死 2 消息丢失了怎么办消息丢失有3种情况：1）consumer消费时如果在拉取到消息后没有处理完成或者发生异常，而且offset却自动提交了，会导致消息丢失；将kafka的off
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2024-04-18 14:58:18
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我们使用 Kafka 的时候，怎样能保证不丢失消息呢？今天来聊一聊这个话题。首先我们看一下 Kafka 的架构图，场景一：异步发送Producer 异步发送是丢失消息比较多的场景，Kafka 异步发送的代码如下：ProducerRecord<byte[],byte[]> record = new ProducerRecord<byte[],byte[]>("the-topi
原创
2024-06-04 10:17:31
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前言消息传递语义：at most once：最多一次。消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。at least once：至少一次。消息不会丢失，但可能被处理多次。可能重复，不会丢失。exactly once：精确传递一次。消息被处理且只会被处理一次。不丢失不重复就一次。kafka有三次消息传递的过程：生产者发消息给 kafka brokerkafka broker 消息同步和持久化kaf
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2024-03-18 08:20:01
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文章目录一、概念二、数据发送1.数据发送流程2.分区分区目的分区原则3.数据发送可靠性三、数据保存1.partition结构2.Message结构offset消息大小消息体3.存储策略基于时间基于大小四、数据消费1.offset的保存方式2.分配分片给消费者选coordinator分配给消费者rebalance3.消息投递语义At least onceAt most onceExactly on
一、上一节讲了kafka的安装，这节讲一下Java开发kafka程序。所需jar包可下载。二、写代码前先大概说一下kafka的生产发送和接收消费的细节。 1、Consumer Group：一个Consumer Group包含多个consumer, 这个是预先在配置文件中配置好的。各个consumer（consumer 线程）可
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2023-08-17 01:23:07
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1.消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知道 Kafka 会自动提交 offset，那么只要关闭自动提交 offset，在处理完之后自己手动提交
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2024-03-26 09:36:25
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消息可靠性的保证基本上我们都要从3个方面来阐述（这样才比较全面，无懈可击）1 生产者发送消息丢失kafka支持3种方式发送消息，这也是常规的3种方式，发送后不管结果、同步发送、异步发送，基本上所有的消息队列都是这样玩的。发送并忘记，直接调用发送send方法，不管结果，虽然可以开启自动重试，但是肯定会有消息丢失的可能同步发送，同步发送返回Future对象，我们可以知道发送结果，然后进行处理异步发送，
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2023-09-08 23:29:47
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kafka生产者生产消息时报错，消息体过大无法发送项目场景： 项目中通过binlog+canal+kafka的方式进行数据同步业务，由于rds中会实时的更新线下监控设备的状态信息，所以binlog产生的日志信息相对来说较大 问题描述： 在通过canal将解析后的binlog日志发送到kafka的时候，kafka中对应的topic中一直没有看到有消息发送过来，查看canal日志后，发现如下报错：
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2024-04-15 15:51:19
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文章目录一、Kafka在哪些场景下有丢消息的可能？二、面试流经典答法三、为什么金融场景没人会用Kafka？总结 kafka如何保证消息不丢失？ 这是面试最常问到的问题。但是其实这是一个最体现综合实力的开放性题目。把这问题真正弄明白，面试时绝对值得涨个五毛钱的薪水。但是很可惜，很多人把这种问题当成了八股文来背。我见过最简单的回答是，生产者的ack应答机制+消费者手动提交Offset。一分钟答完
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2024-03-27 17:14:05
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