kafka保证数据一致性机制

Kafka通过acks机制确保数据可靠性,包括等待follower同步完成后再发送ack,提供0、1、-1(all)三种配置级别。在故障处理中,使用ISR确保follower与leader同步,避免数据丢失。0.11版本引入幂等性,配合At Least Once语义实现Exactly Once,防止数据重复,启用幂等性需设置enable.idempotence为true。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

ack机制

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
在这里插入图片描述

何时发送ack?

确保有follower与leader同步完成,leader再发送ack,这样才能保证leader挂掉之后,能在follower中选举出新的leader

多少个follower同步完成之后发送ack

###现有方案——

1.半数以上的follower同步完成,即可发送ack

2.全部的follower同步完成,才可以发送ack

在这里插入图片描述
Kafka 选择了第二种方案,原因如下:
1.同样为了容忍 n 台节点的故障,第一种方案需要 2n+1 个副本,而第二种方案只需要 n+1个副本,而 Kafka 的每个分区都有大量的数据,第一种方

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