kafka是怎么保证幂等性的

最新推荐文章于 2024-09-05 14:48:26 发布

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本文详细介绍了如何使用Dockerfile创建和管理Docker镜像，强调了优化Dockerfile以提高构建效率和镜像大小控制的关键点，并提供了实现容器化应用的最佳实践。

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我的架构梦：（八十九）消息中间件之Kafka如何保证幂等性

riemann_的博客

02-12

2270

一、幂等性 保证在消息重发的时候，消费者不会重复处理。即使在消费者收到重复消息的时候，重复处理，也要保证最终结果的一致性。所谓幂等性，数学概念就是: f(f(x)) = f(x) 。f函数表示对消息的处理。比如，银行转账，如果失败，需要重试。不管重试多少次，都要保证最终结果一定是一致的。二、引入幂等性之前 Producer向Broker发送消息，然后Broker将消息追加到消息流中后再给Producer返回Ack信号值。实现流程如下: 生产中，会出现各种不确定的因素，比如在Producer在发送给B

【kafka】Kafka 事务性之幂等性实现

九师兄

01-26

3143

Apache Kafka 从 0.11.0 开始，支持了一个非常大的 feature，就是对事务性的支持，在 Kafka 中关于事务性，是有三种层面上的含义：一是幂等性的支持；二是事务性的支持；三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现，关于 Kafka 事务性系列的文章我们只重点关注前两种层面上的事务性，与 Kafka Streams 相关的内容暂时不做讨论。社区从开始讨论事务性，前后持续近半年时间，相关的设计文档有六十几页（参考。

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Kafka——如何保证消息不被重复消费（幂等性）

努力找工作呀

05-31

2267

一.Exactly Once At Least Once：将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据 At Most Once：将服务器的ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息zh

【MQ】Kafka如何保证幂等性

BookSea的博客

05-03

7781

文章目录幂等性要解决的问题？Kafka 是怎么保证幂等性的？开启幂等性配置Kafka幂等性的局限性事务 kafka默认情况下，提供的是至少一次的可靠性保障。即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送。如果我们禁止Producer的失败重试发送功能，消息要么写入成功，要么写入失败，但绝不会重复发送。这样就是最多一次的消息保障模式。但对于消息组件，

如何保证Kafka的可靠性、幂等性和有序性

技术进阶之路

06-15

1412

之前的项目中由于用到了Kafka，所以在前一阵的实习面试中被问到了如何保证Kafka消息的有序性，所以本文对于Kafka这三个常被问到的问题进行总结归纳。可靠性对于消息队列而言，如果不能保证消息的可靠性可能会引起重大的生产事故。如果我们在超市里买完东西用手机进行支付，这条支付的消息存进了Kafka，但是因为某些原因导致消息丢失，商家没有收到钱，而我们却已经显示扣费，这是绝对不能容忍的，所以消息队列的可靠性至关重要。对于可靠性的保障，主要需要从生产者、Broker和消费者三个角度来进行实现，我们先简单

kafka幂等性实现

weixin_45739956的博客

08-10

1813

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 Producer之幂等性

m0_51390969的博客

07-18

1192

幂等性通过消耗时间和性能的方式，解决乱序和重复问题。但是只能保证。

【项目实战】Kafka 生产者幂等性和事务

激流丶的博客

07-14

1296

🔔 **Kafka 生产者的幂等性是指在发送消息时，无论发送多少次，最终的结果都是一致的。**换句话说，无论消息被发送多少次，只要消息的内容和顺序保持不变，那么最终消费者接收到的消息也应该是一样的。 Kafka 实现幂等性的方式是通过为每个生产者消息分配一个唯一的标识符（称为消息键），并在发送消息时使用该标识符。当消息发送失败时，生产者可以使用相同的标识符重新发送消息，而不会导致重复消息的产生。

kafka如何保证高可用、顺序性、幂等性

weixin_43699151的博客

04-12

1505

本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，ABCD 四个系统还好好的，没啥问题，但加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了，整套系统就崩溃了。Kafka 0.8 以前，是没有 HA 机制的，就是任何一个 broker 宕机了，那个 broker 上的 partition 就废了，没法写也没法读，没有什么高可用性可言。比如说我们指定了某个订单 id 作为 key，那么这个订单相关的数据，一定会被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。

Kafka【九】如何实现数据的幂等性操作

小小默：进无止境

09-05

2004

为了解决Kafka传输数据时，所产生的数据重复和乱序问题，Kafka引入了幂等性操作，。注意，。默认幂等性是不起作用的，所以如果想要使用幂等性操作，只需要在生产者对象的配置中开启幂等性配置即可。

Kafka生产者事务和幂等

热门推荐

mllhxn的专栏

07-24

2万+

1 生产者幂等性 1.1 引入 幂等性引入目的：生产者重复生产消息。生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息。 1.2 幂等性实现 1.2.1 PID 和 Sequence Number 为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。 PID。每个...

如何保证Kafka消息不被重复消费?(如何保证消息消费时的幂等性)

wwwwww33的博客

04-21

8077

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，代表他的序号，然后consumer消费了数据之后，每隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一...

八、Kafka-幂等

qq_31473465的博客

09-13

280

ps : kafka幂等是针对producer来说的 1、消息语义 At most once : 消息可能会丢失，但不会重复 At least once : 消息不会丢失，但可能重复 Exactly once : 正好一次。消息不会丢失也不会重复 2、为什么需要幂等？在0.11.0.0之前，如果producer未能收到已提交消息的response，除了重新发送消息外别无选择，但提供了至少一次的语义保证。即原始请求已经成功，但因为某些原因（网络抖动、超时等问题），导致producer没有收到broke

Kafka的幂等性和事务

程序园@大Null

09-17

1439

目录幂等性1. 简介2. 生产者幂等性事务1. 简介 幂等性 1. 简介 Kafka在 0.11 版本引入了一项重大特性，幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。拿 http 举例来说，一次或多次请求，得到的响应是一致的（网络超时等问题除外），换句话说，就是执行多次操作与执行一次操作的影响是一样的。如果，某个系统是不具备幂等性的，如果用户重复提交了某个表格，就可能会造成不良影响。例如：用户在浏览器上点击了多次提交订单按钮

kafka 幂等生产者及事务(kafka0.11之后版本新特性)

weixin_34343308的博客

12-27

356

1. 幂等性设计1.1 引入目的生产者重复生产消息。生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息。 1.2 幂等性实现1.2.1 PID 和 Sequence Number为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。 PID。每个新的Producer在初始化的时候...

kafak java_Kafak(04) Kafka生产者事务和幂等

weixin_42587866的博客

02-19

558

本文概览：在Kafka 0.11.0.0引入了EOS(exactly once semantics，精确一次处理语义)的特性，这个特性包括kafka幂等性和kafka事务两个属性。本小节对这个属性进行介绍。1 生产者幂等性1.1 引入幂等性引入目的：生产者重复生产消息。生产者进行retry会产生重试时，会重复产生消息。有了幂等性之后，在进行retry重试时，只会生成一个消息。1.2 幂等性实现1....

kafka系列4：消息幂等性

纵横千里捭阖四方的专栏

04-12

1059

1.kafka提供的幂等功能 RabbitMQ中没有对消息重复做处理，而Kafka在Broker上实现了消息的重复性判断。 enable.idempotence设置成true之后，Producer自动升级成为幂等性Producer，Kafka会自动去重。有两个重要机制： PID：幂等性的生产者每个客户端都有一个唯一的编号。 sequence number：幂等性的生产者发送的每条消息都会带有相应的sequence number，server端根据这个来判断重复性。不过由于这个number不是全局有序的，

kafka 生产者的幂等简单实现

q435201823的博客

03-02

661

关于幂等性可以看我上一篇转载的文章普通的生产者 public static void upload() { Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for (int i = 0; i < 100; i++) producer.send(ne...

Kafka 幂等，事物，消息可靠性

UnionIBM的博客

06-07

4296

本文结合在使用Kafka中的使用，和遇到的问题1.Kafka中如何保障发送消息的可靠性？首先我们在创建一个Producer是，可以设置的一些参数如下：1（默认）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。如果leader宕机了，则会丢失数据。0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输...

rabbitmq和kafka 怎么保证幂等性

最新发布

04-22

<think>嗯，用户想了解RabbitMQ和Kafka如何实现幂等性。首先，我需要回忆一下这两个消息中间件的幂等性机制。幂等性是指无论操作执行多少次，结果都保持一致，这对消息系统来说很重要，尤其是在网络问题导致重发时避免重复消息。对于RabbitMQ，我记得它本身不直接提供幂等性保证。用户通常需要自己处理，比如在消费者端使用唯一标识符或者数据库的唯一约束来避免重复处理。可能还需要提到生产者确认机制，虽然这主要是保证消息不丢失，但和幂等性也有关系。比如，当生产者开启确认模式后，如果消息没被确认，可能会重发，这时候消费者就需要处理重复的情况。然后是Kafka，Kafka的生产者端有幂等性配置，通过设置enable.idempotence为true来开启。这应该是利用生产者ID（PID）和序列号来保证单个分区内的消息不会重复。另外，Kafka的事务功能也可以配合使用，确保消息的精确一次处理。但需要注意事务可能会影响性能。用户的问题中还提到了配置方法，所以需要具体说明RabbitMQ如何在代码中实现幂等性，比如在消费者端添加唯一ID检查，或者使用Redis记录已处理的消息。而Kafka则是在生产者配置里添加参数，可能还要提到事务相关的配置，比如transactional.id。另外，用户提供的引用里有提到Kafka的幂等性参数和清理策略，这些可能需要引用到。比如引用4提到enable.idempotence设置为true，引用5提到日志清理策略，但可能和幂等性关系不大，不过高可用设计可能相关。需要注意区分生产者和消费者两端的处理。RabbitMQ更多是在应用层处理，而Kafka在生产端就有机制。还要对比两者的优缺点，比如RabbitMQ灵活性高但需要额外工作，Kafka内置但可能有性能考虑。可能还需要检查是否有其他细节，比如RabbitMQ的消息去重插件，或者Kafka的序列号机制如何防止重复。确保回答结构清晰，分点说明两者的实现机制和配置步骤，最后对比总结，帮助用户理解不同场景下的选择。</think>### RabbitMQ 与 Kafka 幂等性实现机制及配置方法 #### 一、RabbitMQ 的幂等性实现 RabbitMQ **本身不提供原生幂等性支持**，需通过业务逻辑或辅助机制实现： 1. **生产者端**： - **消息唯一标识**：为每条消息附加唯一ID（如UUID），消费者通过记录已处理ID实现去重。 - **数据库约束**：结合数据库唯一索引，例如存储消息ID并检查是否存在。 - **生产者确认机制**：通过`publisher confirms`确保消息不丢失[^2]，但需配合消费者去重逻辑。 2. **消费者端**： - **业务状态判断**：例如订单支付场景，先查询订单状态再决定是否处理。 - **Redis 缓存记录**：使用 Redis 的 `SETNX` 命令记录已消费消息ID[^5]。 **配置示例（消费者端去重逻辑）**： ```python def handle_message(msg_id, data): if not redis.exists(msg_id): process(data) redis.set(msg_id, "processed", ex=24*3600) # 设置过期时间 ``` --- #### 二、Kafka 的幂等性实现 Kafka **原生支持生产者幂等性**，通过 `enable.idempotence` 参数开启： 1. **生产者幂等性**： - **PID + 序列号机制**：每个生产者分配唯一 `Producer ID (PID)`，配合分区内单调递增的序列号，确保单分区内消息不重复[^4]。 - **配置方法**： ```java Properties props = new Properties(); props.put("enable.idempotence", "true"); // 开启幂等性 props.put("acks", "all"); // 必须配合 acks=all ``` - **事务支持**：通过 `transactional.id` 实现跨分区幂等性，确保原子性写入[^4]。 2. **消费者端**： - **手动提交偏移量**：避免重复消费需确保“处理完成后再提交 offset”。 - **业务逻辑去重**：类似 RabbitMQ，依赖唯一ID或数据库约束。 --- #### 三、对比与适用场景 | **特性** | **RabbitMQ** | **Kafka** | |----------------|---------------------------------------|----------------------------------------| | 幂等性支持 | 依赖业务逻辑实现 | 原生支持生产者单分区幂等性 | | 配置复杂度 | 需额外开发去重逻辑 | 仅需设置 `enable.idempotence=true` | | 适用场景 | 低频交易、需强业务控制的场景[^2][^3] | 高吞吐、分布式日志处理场景[^1][^5] | --- #### 四、典型问题解决方案 1. **RabbitMQ 消息重复场景**： - **原因**：网络重试、消费者故障后重新投递。 - **方案**：结合 Redis 或数据库实现“消费前检查”[^5]。 2. **Kafka 跨分区幂等性**： - **限制**：单生产者单分区幂等性，跨分区需启用事务： ```java props.put("transactional.id", "my-transaction-id"); // 配置事务ID ``` ---