storm读kafka数据源保证消息不丢失的方法

最新推荐文章于 2025-06-04 22:10:34 发布
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分类专栏： storm kafka 文章标签： storm kafka
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/codemosi/article/details/46834325
本文详细探讨了如何在使用Storm处理Kafka数据源时，通过配置和最佳实践确保消息不丢失。内容涵盖了消费者组管理、检查点机制、故障恢复策略等关键点，旨在提供一种可靠的实时数据流处理解决方案。

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ack设置成-1 unclean设置为false就不丢数了，除非所有集群都同时挂，磁盘缓存没刷新
再设置个mini isr=2更大保证一下
如果你们ack设置的默认为1，那么切换leader的时候丢数很正常
看你们的需求了，吞吐量跟性能做个平衡
还有topic级别两个配置
ack是生产者的
unclean、mini isr是topic的
记一次kafka数据丢失问题的排查
qq_33160722的博客
10-23 1万+
数据丢失为大事，针对数据丢失的问题我们排查结果如下。 第一：是否存在数据丢失的问题？     存在，且已重现。 第二：是在什么地方丢失的数据，是否是YDB的问题？     数据丢失是在导入阶段，数据并没有写入到Kafka里面，所以YDB也就不会从Kafka里面消费到缺失的数据，数据丢失与延云YDB无关。 第三：是如何发现有数据丢失？     1.测试数据会一共创建365个分区，
Kafka 如何保证消息不丢失
quanzhan_King的博客
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1、生产者1.1 丢失原因：kafka生产端异步发送消息后，不管broker是否响应，立即返回，伪代码producer.send(msg)，由于网络抖动，导致消息压根就没有发送到broker端； kafka生产端发送消息超出大小限制，broker端接到以后没法进行存储； 1.2 解决方案： 1、生产者调用异步回调消息。伪代码如下: producer.send(msg，callback)； 2、生产者增加消息确认机制，设置生产者参数:acks = all。partition的leader副本接收到消息，等
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首先这个是我的原创文章,也参考了网络上的各位大神的文章加上自己的总结,欢迎各位大神指出错误!我们共同进步！ 1.kafka的数据交换是在哪里完成？ kafka设计的初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换,无论是对外的系统,或是内部存底层的操作系统的交互.如果Producer和Consumer之间生产和消费进度上配合得当，完全可以实现数据交换零I/O,但是这个几乎 不可能 2.kafka缓
Kafka是怎么保证消息不丢失的?
最新发布
mountain9527的博客
06-04 500
阶段机制作用Produceracks=all + retries + 幂等性避免生产消息丢失、重复Broker多副本同步 + 持久化 + 禁止脏选主保证消息可靠落盘Consumer手动提交 offset + 幂等处理避免消费丢失/重复。
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Mac Track
12-04 2636
Twitter Storm一个很好的功能就是保证数据不丢失，下面就看一下它是如何保证的呢。 A Storm topology has a set of special "acker" tasks that track the tree of tuples for every spout tuple. When an acker sees that a tree is complete,
Kafka如何保证消息不丢失？
weixin_36236374的博客
06-16 873
kafka消息丢失的原因，以及各环节解决方案
storm_Kafka_demo
12-13
KafkaSpout能保证消息的可靠处理，即使在故障恢复后也能确保不丢失任何数据。开发者需要配置KafkaSpout以指向正确的Zookeeper集群（用于Kafka的协调），并指定要消费的Kafka主题。 接下来，我们关注Bolts。在这个...
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Storm从Kafka集群高效读取数据处理指南
5. 实现ack()和fail()方法用于消息确认机制，确保数据不丢失。 6. 在Storm拓扑中添加这个KafkaSpout作为数据源。 三、从Kafka中读取数据 从Kafka集群读取数据是Storm与Kafka整合的关键环节。这一步骤涉及到从Kafka...
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kafka如何保证消息不丢失？半分钟的答案和半个小时的答案有点不一样。
roykingw的专栏
08-30 8596
​ 关于Kafka保证消息不丢失的问题，就简单总结到这里，但这其实并不是结束。相反，随着你对Kafka理解得越深，你会发现这个问题会有更多的发散空间。像MQ如何保证消息不丢失？如何不重复消费？如何处理消息积压？等等，这都是一系列非常开放的面试题。对于你是否真正理解了每个MQ产品，是非常好的检验标准。所以，这么好的题目，如果只是简简单单背个八股文，那太可惜了。...
kafka如何保证消息不丢失？
jkwanga的博客
04-11 6875
kafka如何保证消息不丢失？ kafka是实现异步消息通讯的中间件，整个架构Producer Consumer Broker组成 所以保证消息不丢失从这三个方面考虑和实现 .确保Producer端数据能够到达Broker，并且实现消息的存储 .有可能会出现网络问题，导致消息发送失败 一，Producer默认是异步发送消息，确保消息发送成功 第一种方法 把异步发送改为同步发送，这样就能实时知道消息发送的结果 第二种方法 添加异步或调函数，监听消息发送的结果，如果失败可以在回调中重试 第三种方法 Produ
kafka怎么保证不丢失消息和不重复消费消息
m0_54883970的博客
06-06 1238
kafka学习目录：kafka目录Kafka中怎么保证消息不会丢失和不重复消费？从两个方面分析：消费推送和消息消费。也就是生产者和消费者两方面。首先我们需要知道topic的概念。生产者在推送消息时，会确定topic和topic中的那个partition。一个消费者组内每个消费者负责消费 一个topic中不同分区的数据，同一个分区同时只能由一个组内消费者消费对于生产者，在推送消息的时候，有以下几种方式来确定topic、topic中的partition。将 producer 发送的数据封装成一个 对象。为保证
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转载自：徐明明的博客，查看原文 本文翻译自： https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing   storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的，以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。 一个tuple被”完全处理”
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