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;kafkaack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
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spring kafka 可能会有的消息丢失的问题 以及解决方案1.Kafka发送消息的两种方式Kafka发送消息分为同步(sync)、异步(async)在与spring集成中通过配置文件修改 配置文件放在文末<entry key="acks" value="1" />acks = 0;表示producer不需要等待broker确认收到消息acks = 1;表示producer至少需要
转载 2024-03-16 13:32:03
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1.producer端的基本数据结构1.ProducerRecord一个ProducerRecord封装了一条待发送的消息public class ProducerRecord<K, V> { private final String topic; private final Integer partition; private final Headers h
转载 2024-07-18 10:24:57
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介绍Kafka消息中间件依赖<dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency>配置文件kafka.consumer.servers=127.0.
转载 2024-07-08 20:49:36
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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
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完整性如何保证数据的端到端的数据完整性? 这里说的完整性,就是说“不丢数据”,这里是不丢数据的意思。这里没有保准数据的一致性。也就是说,sink 端收到的数据可能是重复的。如果要保证完整性,需要再 producer 端、broker 端、consumer 端,这三个地方下功夫。producer 端producer 端可以有两种发送方式,一个是只负责发送,至于 broker 收到没有收到那就不管了。
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
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## 什么是spring.kafka.listener.ack-mode 在使用Spring Kafka时,`spring.kafka.listener.ack-mode`是一个非常重要的配置选项,它用于设置消息确认模式。消息确认模式是指在消费者接收到消息后,如何进行确认处理。根据不同的业务需求和系统设计,我们可以选择不同的消息确认模式来保证消息的可靠性和处理效率。 在Spring Kaf
原创 2024-05-22 11:25:46
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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kafkaack机制kafkaack是针对生产者而言 ac
转载 2023-11-06 23:49:12
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连接:首先 pom中添加kafka的依赖<!-- kafka --> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency>然
转载 2024-03-22 19:30:15
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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
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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。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延迟低选举新的 leader 时,容忍 n
转载 2024-04-03 08:45:04
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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 Kafka 选择了第二种方案,原因如下: 1.同样为了容忍 n 台节
转载 2024-06-05 01:09:16
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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
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
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
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引语   消费者需要自己保留一个offset,从kafka 获取消息时,只拉去当前offset 以后的消息。 kafka offset的管理方式分为两种保存offset和不保存offset,一般保存offset采用的是外部存储保护,这都要根据具体的业务情况来定。使用外部存储保存,我们可把offset保存到Checkpoint, Hbase, Zookeeper, Kafka,接下来我们就来offs
转载 2024-03-17 00:48:09
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在谈及到KafkaACK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
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## 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
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1.ack机制request.required.acks参数表示的是生产者生产消息时,写入到副本的严格程度,决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。acks参数有三个值 :acks为1时(默认),表示数据发送到Kafka后,经过leader成功接收消息的的确认,才算发送成功,如果leader宕机了,就会丢失数据。acks为0时, 表示生产者将数据发送出去就不管了,不等待任何返回。这种情况下数据传
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