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
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2024-03-16 13:32:03
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幂等写：针对的是producer，并且只能 保证同一个分区的消息不重复 acks：kafka的客户端（Producer），发送一条数据，会等待broker返回成功的响应； 有三种配置：ProducerConfig.ACKS_CONFIG=“?” 0：不需要响应，producer发送就完了，不管broker是否消费成功； 1：只需要broker的leader返回响应 就行，不需要followers的
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2024-03-26 10:00:16
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1、应该为生产者配置多少次的重试次数比较好？这个取决于你对你的应用的定位，如果你想抓住异常并想再重试几次，那么你可以将重试次数设置的多一些，如果你想直接丢弃消息，因为就算丢失消息也对你应用不受影响，而且多次重启之后带来的延迟对你的应用来说已经无意义，
那么你可以停止重试。或者你想将消息保存到某个地方然后回过头来继续处理，那就停止重试。2、在消费一个批次的消息时，如果其中的某个消息没被处理成功，而你
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2024-03-05 21:11:04
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Kafka 提供了一个消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现。通常来说消息队列都提供多种消息语义保证最多一次 (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。 默认情况下社区维护的 python-kafka 包会
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2024-04-08 21:34:51
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kafka没有重试机制不支持消息重试，也没有死信队列，因此使用kafka做消息队列时，需要自己实现消息重试的功能。实现创建新的kafka主题作为重试队列：创建一个topic作为重试topic，用于接收等待重试的消息。普通topic消费者设置待重试消息的下一个重试topic。从重试topic获取待重试消息
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2024-03-20 10:11:30
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作者：banq在分布式系统中，重试是不可避免的，我们经常使用后台跑定时进行数据同步，同步不成功就实现重试，重试次数多少取决于你追求一致性还是可用性，如果希望两个系统之前无论如何都必须一致，那么你设置重试次数为无限,当然这是理想情况，实际情况是有重试次数限制和重试时间限制，如果超过不成功怎么办？丢弃会造成数据丢失进而永久不一致，人工介入又非常复杂，通过引入死信队列可以优雅处理这种问题。本文
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2024-02-26 13:31:08
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目录问题解决解决方法看源码是哪里设置的10次默认重试10次重试的出处重点skip() 最近在接触Kafka, 在消费者消费消息出现异常的时候, 会看到Kafka会一直重复拉取信息, 10次异常后才不再继续.由于我是配置了告警的, 一次异常这样一弄就是刷刷10条告警信息, 想要调整, 根据网上的资料, 增加代码配置如下:@Bean
public ConcurrentKafkaListenerC
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2024-03-18 08:25:43
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消息处理问题在从Kafka主题接收消息之后立即处理消息的消费者的实现非常简单。不幸的是，现实要复杂得多，并且由于各种原因，消息处理可能会失败。其中一些原因是永久性问题，例如数据库约束失败或消息格式无效。其他，如消息处理中涉及的依赖系统的临时不可用，可以在将来解决。在这些情况下，重试消息处理可能是一种有效的解决方案。 非阻塞重试逻辑在像Kafka这样的流媒体系统中，
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2023-10-21 22:05:43
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Kafka重试机制实现这篇文章主要是记录一下，在做头条的红包支付系统的过程中，用kafka做消息队列时，如何设计一个可以重试的消费机制这个方式已经在线上运行了很长的时间，但是后续总觉得这种实现方式不算很好，所以就在网上找到了一篇文章，也是介绍如何构造一个重试队列，而且正好跟我的想法相同，所以就打算把我自己的想法写下来背景今年春节的时候，今日头条旗下的产品进行了分别进行了抢红包、百万英雄等活动，用户
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2024-03-16 22:28:22
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# Kafka Redis 重试机制实现指南
在现代分布式系统中，确保数据的可靠性和一致性是至关重要的。使用 Kafka 作为消息队列，Redis 作为缓存层，可以构建高效的数据处理和重试机制。本文将详细介绍如何实现 Kafka 和 Redis 的重试机制，并通过流程图和序列图来帮助你理解整个过程。
## 整体流程
以下是 Kafka 和 Redis 重试机制的整体流程：
| 步骤 | 描
## 使用 Python Kafka 实现消息重试
在分布式系统中，消息队列是常用的组件之一，可以用于在不同的服务之间进行异步通信。Kafka 是一种高性能、高可靠性的分布式消息队列，常用于大规模数据处理和实时流处理。
在使用 Kafka 进行消息传递时，有时候由于网络故障、服务不可用等原因，消息可能发送失败。为了确保消息的可靠传递，我们需要实现消息重试机制，即在发送消息失败后自动进行重试。
原创
2023-07-20 10:11:24
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KafkaConsumer
消费者组和Topic订阅 Groups and Topic SubscriptionsKafka uses the concept of consumer groups to allow a pool of processes to divide the work of consuming and processing records. These processes
目录I/O模型的一些基本概念I/O模型阻塞式I/O模型非阻塞式I/OI/O复用信号驱动式I/O异步I/O模型比较I/O模型的一些基本概念POSIX定义同步I/O操作（Synchronous I/O operation）导致请求进程阻塞，直到I/O操作完成异步I/O操作（Asynchronous I/O operation)不导致请求进程阻塞阻塞( Blocking )阻塞调用是指调用结果返回之前，
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2024-05-02 20:24:13
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死信队列RocketMQ中消息重试超过一定次数后（默认16次）就会被放到死信队列中，在消息队列 RocketMQ 中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信 消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。可以在控制台Topic列表中看到“DLQ”相关的 Topic，默认命名是： %RETRY%消费组名称（重试Topic）
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2024-07-30 16:06:51
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我们在使用kafka时会在producer端定义这么两个变量的值：retries 和 acksack已经介绍过了retries是kafka producer针对可重试异常自动发起重试的次数我们在使用kafkaTemplate时发现：Spring 提供了一个producerListener接口，在发送成功/失败时会调用这个接口的onSend/onError方法，我们只需要实现这个接口就可以在发送成功
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2024-02-17 08:40:10
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一、概述1. 在一个分布式发布订阅消息系统中，组成系统的计算机总会由于各自的故障而不能工作。在Kafka中，一个单独的broker，可能会在生产者发送消息到一个topic的时候宕机，或者出现网络故障，从而导致生产者发送消息失败。根据生产者如何处理这样的失败，产生了不同的语义：a. 至少一次语义（At least once semantics）：如果生产者收到了Kafka broker的确认（ack
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2024-04-11 09:35:52
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问题整理Broker 1004 上面的一块磁盘坏掉了。坏的透透的,也没有RAID,反正就是这块磁盘数据恢复不了了。因为1004坏了,导致副本离线,如果副本刚好是Leader,则会触发Leader重选举。然后刚好有一些分区中的ISR只有1004,这个时候1004副本下线,重选举的时候Leader选不出来,就变成了-1，这些分区此时为不可用状态,需要里面恢复。如果直接停机1004更换磁盘重启,那么势必
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2024-03-19 10:26:58
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今天看到一篇不错的文章，分享一下。Apache Kafka 已成为跨微服务异步通信的主流平台。它有很多强大的特性，让我们能够构建健壮、有弹性的异步架构。同时，我们在使用它的过程中也需要小心很多潜在的陷阱。如果未能提前发现可能发生（换句话说就是迟早会发生）的问题，我们就要面对一个容易出错和损坏数据的系统了。在本文中，我们将重点介绍其中的一个陷阱：尝试处理消息时遭遇失败。首先，我们需要意识到消息消费可
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2024-03-20 09:22:13
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一. Kafka出现的问题 问题：Kafka是当下流行的高并发消息中间件，能够高效并实时的吞吐数据，而且通过副本冗余机制保证了数据安全。丢包 or 重复消费二.Kafka生产消息流程 2.1 生产者命令分区数 和 副本数 sh k
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2024-03-19 02:20:36
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# 实现Java Kafka重试lag教程
## 一、整体流程
在实现Java Kafka重试lag的过程中，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
pie
title 重试lag实现流程
"步骤1" : 创建Kafka消费者
"步骤2" : 消费消息
"步骤3" : 处理消息
"步骤4" : 发生错误时重试
```
## 二、具体步骤及代码实现
原创
2024-06-29 04:23:17
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