kafka幂等性

最新推荐文章于 2026-01-01 18:09:51 发布
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该博客主要剖析了Kafka幂等性的原理及实现。Kafka幂等性在信息技术领域有重要意义，了解其原理和实现方式有助于更好地运用Kafka进行数据处理等相关工作。
【Kafka专栏 03】Kafka幂等性：为何每条消息都独一无二？
weixin_40736233的博客
06-11 1552
Kafka的幂等性机制通过生产者端的PID和序列号、Broker端的缓存机制以及事务支持等方式实现了消息的幂等性保障。在使用Kafka时，我们可以根据实际需求选择是否启用幂等性机制，并合理配置相关参数以确保消息的准确性和一致性。
Kafka 幂等性与事务
zincooo的博客
12-30 1219
Producer开始事务写入，先将本地事务状态更改为IN_TRANSACTION，然后发送消息之前，Producer会将topic-partition相关的信息发送给TransactionalCoordinator‌，由它完成持久化(更新__transaction_state)。Kafka 事务基于幂等性实现，通过事务机制，Kafka 可以实现对多个 Topic 、多个 Partition 的原子性的写入，即处于同一个事务内的所有消息，最终结果是要么全部写成功，要么全部写失败。Producer设置。
Kafka 幂等性 设置
lisus2007的专栏
09-15 1362
最大的优势在于我们可以安全地重试任何幂等性操作，反正它们也不会破坏我们的系统状态。在 Kafka 中，Producer 默认不是幂等性的，但我们可以创建幂等性 Producer。它其实是 0.11.0.0 版本引入的新功能。指定 Producer 幂等性的方法很简单，仅需要设置一个参数即可，即Kafka 为了实现幂等性，它在底层设计架构中引入了 ProducerID 和 SequenceNumber。
kafka幂等性实现
weixin_45739956的博客
08-10 1814
kafka幂等性实现 1.原理阶段 在 0.11.0.0 之前的版本中, 如果 producer 没有收到表明消息已经被提交的响应, 那么 producer 除了将消息重传之外别无选择,这里提供的是at-least-once 的消息交付语义，因为如果最初的请求事实上执行成功了，那么重传过程中该消息就会被再次写入到 log 当中,从 0.11.0.0 版本开始，Kafka producer新增了幂等性的传递选项，该选项保证重传不会在 log 中产生重复条目 kafka官网描述的内容，为了实现这个目的:br
Kafka幂等性
江湖峰哥的博客
04-09 7004
1.假设我们有5个请求,batch1、batch2、batch3、batch4、batch5,如果只有batch2 ack failed,1、3、4、5都保存了,而实际上batch2已经落盘了,只是在ack那一刻网络出现了问题 那么根据底层的retry机制batch2将会随下次batch重发而造成数据重复落盘 2.为了解决retry带来的数据重复落盘的问题,kafka加入了幂等性机制...
Kafka 幂等性以及事务
ThreeAspects的博客
12-10 1119
生产者幂等性   Kafka的幂等性指在发送同一条消息时，在服务端只会被持久化一次，数据不丢不重。前提条件： Kafka的幂等性只能保证单会话有效，如果broker挂掉重启，幂等性就无效了，因为无法获取之前的状态信息 幂等性不能跨多个Topic-Partition，只能保证单个partition的幂等性，如果需要跨分区实现幂等就只能借助事务性实现。 幂等性用来解决什么问题？   幂等性用来解决...
kafka：Kafka幂等性原理深度剖析与工程实践
weixin_43290370的博客
06-20 552
启用建议所有关键业务生产者都应开启幂等性与重试机制(maxRetries>0)配合使用注意事项无法解决消费者重复处理问题(需结合去重表或幂等设计)生产者实例重启后PID会变化，业务层仍需做幂等设计阿里内部扩展基于Kafka幂等性扩展了"业务指纹"机制在消息头中添加业务唯一键(如订单ID)实现Broker层面的全局去重通过合理运用Kafka幂等性机制，我们在大规模分布式系统中实现了高效可靠的消息传输，为业务提供了强有力的基础设施保障。
Kafka 幂等性
张俊杰 的博客
01-27 1571
幂等性 文章来源于我的知识库: https://www.yuque.com/crow/message_oriented_middleware 概述 ack设置-1之后虽然不会出现数据丢失问题,但是还会出现数据重复问题 数据重复了怎么办??? 是否允许数据重复取决于场景, 有写场景重复了也没事儿,比如说记录点击事件,重复了顶多就是多记录一条数据, 但是如果是订单,充值之类的,数据重复的话,那么问题就有点严重了. 有的数据不但不能丢,还不能重复,比如说交易的场景,记录数据不能记录两份儿. 解决办法 在某个版本之
7.kafka幂等性实现
义笔记
07-13 6753
7.kafka幂等性实现 1.原理阶段 在 0.11.0.0 之前的版本中, 如果 producer 没有收到表明消息已经被提交的响应, 那么 producer 除了将消息重传之外别无选择,这里提供的是at-least-once 的消息交付语义，因为如果最初的请求事实上执行成功了，那么重传过程中该消息就会被再次写入到 log 当中,从 0.11.0.0 版本开始，Kafka producer新增了幂等性的传递选项，该选项保证重传不会在 log 中产生重复条目 以上内容是kafka官网描述的内容，为了实现
深入理解Kafka幂等性：原理、边界与最佳实践
weixin_43680337的博客
07-06 1239
消息系统的幂等性经常被误解，我们需要明确其精确含义和能力边界在消息传输过程中，无论因网络重试、生产者重启等故障导致的消息重复发送，Broker最终只接受并存储一次有效提交正确使用Kafka幂等性的黄金法则始终启用业务消息必须包含唯一ID消费者实现最终去重监控异常Kafka幂等性只是消息可靠性的第一道防线，完整的消息保障需要结合业务逻辑设计。
大数据面试必备：Kafka幂等性机制及其在消息处理中的作用
qq_58299462的博客
04-06 971
Kafka的幂等性主要是通过Producer的幂等性(IdempotentProducer)来保证的。它依靠一个叫做Producer ID(PID)和Sequence Number的机制来实现。每个Kafka Producer都会被分配一个唯一的PID，当Producer发送消息到某个分区时，它会用一个递增的SequenceNumber来标识这条消息。如果同一条消息由于各种原因被多次发送到Kafka，KafkaBroker会检查SequenceNumber，并丢弃重复的消息，从而确保消息在同一分区内被准确地
Kafka 3.9.0：部署、监控与消息发送教程
wuhao2343的博客
12-29 1588
本文介绍了Kafka 3.9.0的Docker部署方法及可视化界面配置。主要内容包括：1）使用Docker命令部署单节点Kafka，详细说明了关键配置参数如监听器、副本数等注意事项；2）部署KafkaMap可视化界面，展示集群管理操作；3）通过Spring Boot测试用例演示消息发送流程。特别强调了高版本Kafka不能使用0.0.0.0地址等配置细节，并提供了完整的测试代码和效果截图。该方案适用于快速搭建Kafka测试环境并进行基础功能验证。
Kafka专辑- 整体架构
左灯右行的爱情
01-01 348
极高的吞吐量（High Throughput）和极高的可靠性示意图：全景架构（Mermaid）fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important;fill:none;fill:#333;height:1em;ProducerConsumerControllerProducer (商家)：我要发货给“订单 Topic”。Partitioner (分拣员)：根据算法（比如 hash），决定把这个消息扔到。
主流消息队列对比：Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ
weixin_43076660的博客
12-26 783
本文对Kafka、RabbitMQ和RocketMQ三大主流消息队列进行了深度对比。Kafka采用分区模型和顺序I/O，适合高吞吐场景如日志收集和大数据分析；RabbitMQ基于AMQP协议和交换器模型，适合企业级应用和复杂路由；RocketMQ结合了CommitLog存储和NameServer架构，在电商和金融领域表现优异。三者各具特色：Kafka吞吐量最高（单Broker50万+QPS），RabbitMQ延迟最低（微秒级），RocketMQ则平衡了性能与可靠性。选择时需根据业务场景、性能需求和技术栈综合
Kafka专辑 : 生产者写入路径
左灯右行的爱情
01-01 719
如果允许 5 个请求同时在飞（In-Flight），请求 A 失败重试，B 成功，A 重试成功 -> 顺序变成 B, A（乱序）。网络抖动可能导致 Broker 没收到 Ack，Producer 重试，从而导致。异步架构，将“业务逻辑”与“网络 I/O”彻底解耦。分区器决定了消息去哪个 Partition。频繁，Kafka 设计了一套内存池机制。可靠性不仅仅是一个开关，而是一套组合拳。Sender 是一个单线程 loop。BufferPool (内存池)为了避免高频创建和销毁。构建 Request。
Kafka笔记
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Sexycake的博客
01-01 590
Apache Kafka 是一个强大的分布式流处理平台，适用于大规模数据处理和实时分析。它的高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错性使其成为现代数据架构中的重要组件。无论是用于消息队列、日志聚合还是流式处理，Kafka 都提供了高效、可靠的解决方案。
Kafka中关于事务消息的实现
qq_44678890的博客
12-29 313
Kafka的事务消息实现了消息在生产、传输和消费的过程中的“仅一次”传递，也就是所谓的Exactly Once语义。为了确保同一事务的每条消息只写入一次，Kafka Producer通过Producer ID来作为事务的唯一性标志。事务协调器主要负责事务的启动、提交和终止管理，将事务状态记录到__transaction_state内部的主题；在消费的过程中，消费者可以选择只消费已提交的事务消息，从而确保数据的最终一致性。Kafka的事务消息主要由。这三个核心组件来实现。
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