Kafka的消息提交方式：自动提交和手动提交

最新推荐文章于 2025-04-27 19:33:13 发布

YazIdris

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文章标签： kafka linq 分布式

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Apache Kafka的消费者可以选择自动提交或手动提交消息偏移量，以控制消费进度和可靠性。自动提交简单方便，但也可能导致消息丢失；手动提交则提供更细粒度的控制，确保消息处理的精确性。选择合适的提交方式取决于应用程序需求和可靠性要求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Apache Kafka是一种分布式流处理平台，被广泛用于构建高可靠性、可扩展性和容错性的实时数据流应用程序。在Kafka中，消费者可以以不同的方式提交消息的偏移量（offset），以控制消息的消费进度和可靠性。本文将详细介绍Kafka中的消息提交方式，包括自动提交和手动提交，并提供相应的源代码示例。

自动提交（Automatic Commit）

在自动提交模式下，Kafka消费者会定期自动提交消费者组的偏移量。这种提交方式简单且方便，消费者不需要显式地调用提交方法，而是由Kafka客户端自动完成提交。自动提交的频率可以通过配置参数进行调整，例如auto.commit.interval.ms控制了自动提交的时间间隔。

以下是使用自动提交方式的消费者示例代码：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*

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KafkaOffset管理：手动与自动提交

AI大模型应用之禅

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深入浅出理解kafka原理系列之：自动提交和手动提交

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深入理解kafka原理：自动提交和手动提交一、kafka消费者提交的内容二、自动提交三、自动提交代码示例四、手动提交五、手动同步提交代码示例六、手动异步提交代码示例一、kafka消费者提交的内容消费组+消费的某个主题+消费的某个分区及消费的偏移量消费者无论是自动提交还是手动提交，都需要把所属的消费组+消费的某个主题+消费的某个分区及消费的偏移量，这样的信息提交到集群_consumer_offsets主题里面。二、自动提交 //指定了消费者是否自动提交消费位移，默认为true。 // 如果需要减少

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Kafka的消息自动提交和手动提交

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try {// 处理消息// 记录成功处理的偏移量new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1) // 提交下一条要消费的偏移量log.error("处理消息失败: {}", record, e);// 可以选择继续处理下一条或中断批量处理// 手动提交成功处理的偏移量if (!

汇总Kafka手动提交与自动提交

qq_34505594的博客

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汇总kafka手动提交与自动提交，包含配置、丢消息、重复消费场景等

关于Kafka 的 consumer 消费者手动提交详解

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前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是...

Kafka自动提交和手动提交配置

xiaowangbadan0_0的博客

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1706

由于默认的提交模式是BATCH，因此在使用@Listener注解来消费数据时，即使enable.auto.commit为false，偏移量也会在每一批poll()的数据被消费者监听器（ListenerConsumer）处理之后提交，这里的提交实际上是手动提交，但是这个“手动提交”操作由Spring帮我们做了，因此如果不设置AckMode为MANUAL或者MANUAL_IMMEDIATE，我们仍然会觉得这些数据被“自动提交”了，实际上是由Spring帮我们执行了手动提交的代码，造成误解。

【Kafka面试演练】那Kafka消费者手动提交、自动提交有什么区别？

JavaSouth南哥

03-15

2794

嗯嗯Ok。分区的作用主要就是为了提高Kafka处理消息吞吐量。每一个topic会被分为多个分区。假如同一个topic下有n个分区、n个消费者，这样的话每个分区就会发送消息给对应的一个消费者，这样n个消费者负载均衡地处理消息。同时生产者会发送消息给不同分区，每个分区分给不同的brocker处理，让集群平坦压力，这样大大提高了Kafka的吞吐量。面试官思考中…

【Kafka】自动提交偏移量和手动提交偏移量的区别

hanhan的博客

07-23

1984

如果您的应用程序对消息处理的准确性和可靠性要求较高，或者需要更精细的控制以避免重复消费或消息丢失，那么手动提交偏移量可能更适合。否则，自动提交偏移量可以提供一种简化的方式来管理偏移量，尤其在简单的消费者应用中很常见。总而言之，手动提交偏移量可能会稍微影响性能，但仍然取决于具体的使用情况和配置。此外，可以通过调整参数来改善性能，例如增加自动提交的间隔时间、批量提交偏移量等。手动提交偏移量与自动提交偏移量在性能方面可能存在一些差异，但这取决于具体的使用情况和配置。在上述示例中，通过将。在上述示例中，通过将。

Kafka篇——Kafka消费者端常见配置，涵盖自动手动提交offset、poll消息细节、健康状态检查、新消费组消费offset规则以及指定分区等技术点配置，全面无死角，一篇文章拿下！

我热爱学习，也乐于分享。无论是科技前沿的洞见，还是生活中的小技巧，我都会在这里与你分享。我相信，知识就是力量，而分享则能让这份力量得到更好的传递。

01-15

6025

一、自动提交offset1、概念Kafka中默认是自动提交offset。消费者在poll到消息后默认情况下，会自动向Broker的_consumer_offsets主题提交当前主题-分区消费的偏移量2、自动提交offset和手动提交offset流程图3、在Java中实现配置4、自动提交offset问题自动提交会丢消息。因为如果消费者还没有消费完poll下来的消息就自动提交了偏移量，那么此时消费者挂了，于是下一个消费者会从已经提交的offset的下一个位置开始消费消息。

【Kafka】【十六】Offset的自动提交和手动提交

鸟人的博客

02-13

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消费者⽆论是⾃动提交还是⼿动提交，都需要把所属的消费组+消费的某个主题+消费的某个分区及消费的偏移量，这样的信息提交到集群的_consumer_offsets主题⾥⾯。

Kafka 消费者位置提交方式及适用场景

我爱娃哈哈的专栏

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Kafka 消费者的位置提交方式有自动提交和手动提交两种，手动提交又分为同步提交和异步提交。不同的提交方式适用于不同的场景，开发者需要根据实际需求选择合适的提交方式。在选择提交方式时，需要考虑消息处理的准确性、性能要求以及应用场景的特点等因素。文章（专栏）将持续更新，欢迎关注公众号：服务端技术精选。。个人小工具程序上线啦，通过公众号（服务端技术精选）菜单【个人工具】即可体验，欢迎大家体验后提出优化意见！500 个访问欢迎大家踊跃体验哦~

Kafka Offset 自动提交和手动提交 - 漏消费与重复消费

m0_70691645的博客

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在 Kafka 中，配置项决定是否开启自动提交。当设置为true时，Kafka Consumer 会定期（由配置项指定的时间间隔）自动提交当前的 Offset。自动提交的优点是实现简单，使用方便，但缺点是可能会导致漏消费或重复消费的问题。

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kafka为什么尽量使用手动提交

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消费者会根据设置的消费时间来决定消费多少消息。

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kafka的提交分为手动提交和自动提交自动提交： kafka： enable-auto-commit: ${KAFKA_CONSUMER_ENABLE_AUTO_COMMIT:true} 手动提交： enable-auto-commit: ${KAFKA_CONSUMER_ENABLE_AUTO_COMMIT:false} @Bean public Map&l...

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Kafka 实战 - Offset的自动提交和手动提交

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在Apache Kafka中，消费者在消费消息时需要跟踪并管理其消费的每个分区的偏移量（Offset）。Kafka提供了两种偏移量提交方式：自动提交和手动提交。理解并合理使用这两种提交方式对保证消息的正确消费至关重要。在实际使用中，还可以结合两种提交方式的优点，如在大部分情况下使用自动提交，但在关键消息处理路径上使用手动提交，以兼顾消息处理的可靠性和代码的简洁性。是指消费者在后台周期性地自动将当前消费到的偏移量提交回Kafka。是指应用程序在消费消息后，显式调用。

kafka 手动提交

10-23

Kafka 是一个分布式的流平台，多个消费者可以同时订阅一个主题，并且每个消费者可以独立地读取主题中的消息。在 Kafka 中，消费者可以选择自动提交偏移量（offset），也可以选择手动提交偏移量。手动提交偏移量意味着消费者负责跟踪已经处理的消息的偏移量，并且在适当的时候手动提交给 Kafka 集群。手动提交偏移量可以带来更好的控制，消费者可以根据业务需求决定何时提交、如何提交以及提交的频率。在 Kafka 中，有两种手动提交的方式：同步提交和异步提交。同步提交是指消费者在处理完一批消息后，等待提交请求完成后再继续下一批消息的处理。这种方式虽然保证了提交的可靠性，但会导致额外的等待时间，降低了消费者的吞吐量。异步提交是指消费者在处理完一批消息后，立即发起提交请求，但并不等待请求完成就继续处理下一批消息。这种方式能够提高消费者的吞吐量，但在网络或服务故障时可能会导致提交失败，需要进行异常处理。为了保证消费者在发生故障时不会丢失已经处理的消息和已经提交的偏移量，可以通过设置消费者的 auto.commit.offset 参数，将偏移量保存在 Kafka 服务端。这样，在消费者重新启动时，可以从上次提交的偏移量开始继续消费消息。总的来说，手动提交偏移量可以提供更好的控制和可靠性，但需要消费者自己管理偏移量和处理提交请求的逻辑。消费者需要根据自身的需求选择适合的提交方式，并进行适当的异常处理，以保证消息的完整性和正确性。