1.众所周知，kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处理-写入的
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2024-03-16 09:51:49
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Kafka在高并发的情况下，如何避免消息丢失和消息重复？kafka消费怎么保证数据消费一次？数据的一致性和统一性？数据的完整性？1、kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?消息丢失解决方案:首先对kafka进行限速，其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功消息重复解决方案:消息可以
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2024-03-04 15:04:02
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图2. 检查MySQL状态可以从上述命令的输出看出，MySQL服务失败。这种情况下，你可以尝试重新启动，再次检查状态。$ sudo systemctl restart mysql$ sudo systemctl status mysql图3. 重新启动MySQL并验证状态此外，如果服务器在运行，如下列命令所示，但你仍看到上述错误，还应验证TCP/IP端口是否被防火墙阻止或任何端口在阻止服务。$ p
1. 幂等生产者Kafka 0.11版本及以上引入了幂等生产者的概念。当你配置生产者参数 enable.idempotence 设置为 true 时，Kafka生产者会确保即使发送了多次重复消息，每条消息在日志中只会被记录一次。这可以防止生产端重复。在Kafka中，enable.idempotence 参数的作用是确保生产者客户端在网络抖动或其他问题导致重试发送时，不会在Kafka的日志中创建重复
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2024-08-06 18:36:05
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1.消费者组1.1 介绍消费者组，即 Consumer Group，应该算是 Kafka 比较有亮点的设计了。那么何谓 Consumer Group 呢？Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID。组内
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2024-03-07 12:28:02
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一、KafkaKafka是一个分布式的消息系统。二、解决问题消息系统通常被应用于异步处理、应用解耦、流量削峰、消息通信等场景。异步处理 生产者将消息写入消息队列中，消费者异步拉取消息队列消息，从而提升消息处理能力。应用解耦 Kafka作为消息传递的媒介，各子系统只需要做系统责任内的事情。生产者-消费者模式，Kafka就是消息队列。流量削峰 正常情况下，上游服务（如报价、营销等）常年流量较大，面对大
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2024-02-24 23:42:09
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一、写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。分区（Partition）Kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（topic）来表示。通常，不同应用产生不同
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2024-03-05 11:04:59
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文章目录 先直接给出答案吧。在集群或者多partition下无法保障完全顺序消费，但是可以保障分区顺序消费。具体下面讲解。 我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序，比如我们同时发了 2 个消息，这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是：更改用户会员等级。 根据会员等级计算订单价格。 假如这两条消息的消费顺序不一样造成的最终结果就会截然不同。我们知道 Kaf
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2024-02-20 14:57:18
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怎么保证消息不被重复消费?（消息队列消费的幂等性）先大概说一说可能会有哪些重复消费的问题。首先就是比如rabbitmq、rocketmq、kafka，都有可能会出现消费重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是mq自己保证的，是给你保证的。然后我们挑一个kafka来举个例子，说说怎么重复消费吧。kafka实际上有个offset的概念，就是每个消息写进去，都有一个offset，代表他的序
背景最近项目中使用Flink消费kafka消息，并将消费的消息存储到mysql中，看似一个很简单的需求，在网上也有很多flink消费kafka的例子，但看了一圈也没看到能解决重复消费的问题的文章，于是在flink官网中搜索此类场景的处理方式，发现官网也没有实现flink到mysql的Exactly-Once例子，但是官网却有类似的例子来解决端到端的仅一次消费问题。这个现成的例子就是FlinkKaf
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2024-03-22 09:08:18
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一、消费者加入消费组1、加入组请求的业务逻辑主要步骤如下： （1）、消费者加入消费组之前，需要做一些准备工作，比如同步提交一次偏移量，执行监听器的回调。 （2）、消费者创建“加入组请求”，包括消费者的元数据作为请求的数据内容。 （3）、消费者发送“加入组请求”，采用组合模式返回一个新的异步请求对象，并定义回调处理器。 
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2024-03-11 06:17:55
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# Spark 如何消费 Kafka
Apache Kafka 是一个分布式流数据平台，可以用于高吞吐量、可持久化、实时数据订阅和发布。Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。在本文中，我们将学习如何使用 Spark 来消费 Kafka 中的数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下环境已经配置好：
1. Kafka：安装并启动 Kafka 集群。
2. Spark
原创
2023-12-13 13:09:46
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一、前言前面博客小编向大家分享了 kafka如何保证消息不丢失？，基本是从producer和broker来分析的，producer要支持重试和acks，producer要做好副本和及时刷盘落地。这篇博客呢，就跟大家一起聊一下 kafka 消费者如何消费的？如何避免重复消费？二、消费者消费流程消费流程：从zk获取要消费的partition 的leader的位置 以及 offset位置拉数据，这里拉数
原创
2023-05-06 18:18:03
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目录Kafka简介消息队列的两种模式基础架构核心概念Kafka 集群搭建安装Kafka 基础命令行主题命令行操作生产者命令行操作消费者命令行操作Kafka 生产者发送原理pom依赖消息发送API生产者分区Kafka 生产者-生产经验生产者提高吞吐量数据可靠性数据去重幂等性事务数据有序和乱序Kafka Brokerzookeeper总体工作流程Broker 重要参数Kafka 副本Leader P
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2024-07-18 16:56:00
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文章目录如何进行顺序消费如何防止重复消费消息发送端保障不重复发送消息消息消费端保障不重复消息总结 如何进行顺序消费首先对于顺序消费我们无法保障全局的顺序消费，只能保障局部的顺序消费，对于RocketMQ来说是保障同一个queue内的消费顺序，对于kafka来说是保障同一个partition内顺序消费。在发送消息时默认会根据发送时设置的key进行计算得到消息应该落在哪个partition或者que
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2024-02-26 14:37:22
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消息确认的几种方式自动提交手动提交手动异步提交consumer. commitASync() //手动异步ack手动同步提交consumer. commitSync() //手动异步ack指定消费某个分区的消息消息的消费原理（0.8版本之前）之前Kafka存在的一个非常大的性能隐患就是利用ZK来记录各个Consumer Group的消费进度（offset）。当然JVM Client帮我们自动做了这
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2024-03-21 09:20:14
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本篇主要讲述消费kafka中的数据同步到Doris中。其他olap分析型数据库中，如clickhouse中有对应的kafka引擎表消费kafka的数据而后再通过物化视图的方式将消费的数据同步到对应的物理表中。但在doris中没有对应的kafka引擎表将要如何来实现同步kafka的数据呢？&n
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2024-07-03 11:49:38
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kafka消费者kafka消费方式kafka采用pull（拉）模式，consumer从broker中拉取数据pull模式的不足：如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据kafka不采用push（推）模式，因为由broker决定消息发送速率，很难适应所有消费者的消费速率Kafka 消费者工作流程 offset记录的是当前消费者消费到了哪一条数据，在系统主题中持久
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2024-01-17 11:58:24
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一、MQ遵循投递消息先进先出原则
1.为什么MQ会产生消息顺序的问题?1.消费者集群;。 2. MQ服务端如果是集群; 单个消费者： 单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的、。I 当消费者集群： mq消费者订阅到同一个队列情况时，消费者会做均摊消费或者是公平消费。 有可能出现一下情况：单个消费者情况下，MQ的队列会根据先进先出的原则，消费的顺序是不会打乱的。2.队
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2024-02-20 11:44:01
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本文针对解决Kafka不同Topic之间存在一定的数据关联时的顺序消费问题。如存在Topic-insert和Topic-update分别是对数据的插入和更新，当insert和update操作为同一数据时，应保证先insert再update。1、问题引入kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题，kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费，其余无法保
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2024-02-06 11:17:39
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