Kafka的消息安全机制

最新推荐文章于 2025-09-27 20:47:58 发布
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#kafka

序言

       关于JMS有一些共性的问题,每个框架给出的解决方案各不相同.这里仅针对Kafka.

 

生产者消息可靠性

生产者提供了如下的几个模式来弄处理生产消息的可靠性.

  1. 发送并忘记(不关心消息是否正常到达，对返回结果不做任何判断处理):发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式，只是它不会获取消息发送的返回结果，这种方式的吞吐量是最高的，但是无法保证消息的可靠性

  2. 同步发送(通过get方法等待Kafka的响应，判断消息是否发送成功):以同步的方式发送消息时，一条一条的发送，对每条消息返回的结果判断， 可以明确地知道每条消息的发送情况，但是由于同步的方式会阻塞，只有当消息通过get返回future对象时，才会继续下一条消息的发送
  3. 异步发送+回调函数(消息以异步的方式发送，通过回调函数返回消息发送成功/失败):在调用send方法发送消息的同时，指定一个回调函数，服务器在返回响应时会调用该回调函数，通过回调函数能够对异常情况进行处理，当调用了回调函数时，只有回调函数执行完毕生产者才会结束，否则一直会阻塞

 

对应配置文件的内容如下:当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：

   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效率最高，但是数据可靠性确是最低的。

   -1：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。但是这样也不能保证数据不丢失，比如当ISR中只有leader时，这样就变成了acks=1的情况。

 

消费者的消息可靠性

      唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。但是此时确实还是可能会有重复消费，比如你刚处理完，还没提交 offset，结果自己挂了，此时肯定会重复消费一次，自己保证幂等性就好了。

 

关于消息的顺序

这个可以从逻辑上进行控制,也可以在队列上进行处理,比如只有一个消费者.没消费完一次才能消费下一个消息.

 

关于重复消费

这个可以从逻辑上进行判断,但是这是万不得以的情况.另后面想到了问题在补充,欢迎骚扰:cuiyaonan2000@163.com

 

Kafka整理-安全性控制机制
不务正业的猿
03-08 759
通过实施这些安全控制措施，Kafka能够提供一个安全的数据处理平台，适合用于敏感数据的处理和存储。传输加密：通过SSL/TLS对数据进行传输加密，确保数据在从生产者传输到Kafka集群，以及从Kafka集群传输到消费者的过程中保持加密状态。Kafka可以配置产生审计日志，记录关键操作和变更，如认证尝试、ACL变更等，这对于监控和审计安全事件非常重要。在实施安全控制时，应平衡安全性和性能之间的关系，因为诸如SSL/TLS加密这样的措施可能会增加额外的资源消耗。用于客户端和Broker之间的通信。
大数据领域Kafka的安全机制解析
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
05-27 530
Kafka作为大数据领域广泛应用的分布式消息队列系统，处理着大量的敏感数据和关键业务信息。确保Kafka的安全性至关重要，它直接关系到数据的保密性、完整性和可用性。本文的目的是全面解析Kafka的安全机制，涵盖身份认证、授权和数据加密等方面，帮助读者深入理解Kafka安全防护的原理和实践方法。范围包括Kafka安全机制的核心概念、算法原理、实际应用场景以及相关的工具和资源推荐。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Kafka安全机制的背景知识，包括目的、读者对象和文档结构。
Kafka消息安全传输
qq_26745009的博客
04-10 1442
Kafka消息安全传输三个个方面：    1.消息生产：producer-->kafka 传输层次    2.消息存储：kafka本身配置层次    3.消息消费：kafka-->consumer 消费层次消息生产：    问题：        1.异步模式：request.required.acks=0 生产者只发送消息（类似于UDP协议），数据丢失可能性极大          2....
Kafka的安全机制
Marshal丶张的博客
07-03 2683
一、安全概述 在0.9.0.0版本中，kafka添加了许多功能，这些功能可单独使用或一起使用，从而提高kafka集群的安全性。目前支持的安全措施有： ①使用SSL或者SASL验证来自客户端（生产者和消费者）以及其他broker和工具到broker的链接身份，Kafka支持一下SASL验证机制： SASL/GSSAPI (Kerberos) - starting at version 0.9...
Kafka 安全性认证、加密、授权与落地最佳实践
最新发布
hello.reader
09-27 1419
Kafka 的安全架构分为认证、加密和授权三部分。认证通过SSL双向证书或SASL机制验证身份；加密采用SSL/TLS保护数据传输；授权通过ACL控制访问权限。SASL支持多种认证方式，如SCRAM、Kerberos和OAuthBearer，各具特点适用于不同场景。SSL/TLS配置需注意证书策略和性能优化，建议生产环境使用企业CA签发证书。授权基于最小权限原则，支持细粒度控制。实际部署可分层配置Listener，平衡安全与性能，并注意凭据轮换和统一管理。
kafka安全机制（SASL_SCRAM）
qq_44062110的博客
03-07 3688
zookeeper和kafka在默认情况下，是没有开启安全认证的，那么任意客户端可以在不需要任何身份认证的情况下访问zookeeper和kafka下的各节点，甚至可以进行节点的增加，修改以及删除的动作。除了最基本的身份认证以外，还有针对每个节点的权限访问，但本文不涉及该话题。如果是集群模式，那么只需要对单机模式的配置文件做相应的修改即可：确保集群中每个broker的broker.id配置参数的值不一样，以及listeners配置参数也需要修改为与broker对应的IP地址或域名，之后就可以各自启动服务。
Kafka（十）安全
yunyun1886358的专栏
03-17 3256
在Kafka中，可以自定义授权这样就可以实，现额外的控制或增加新的访问控制类型，比如基于角色的访问控制。下面的自定义授权器限制了只有内部监听器可以处理某些请求。// 如果不是内部请求，并且ACL是创建和删除的操作，禁止执行 if(!} else {// 如果是内部请求，执行默认的授权逻辑 return super . authorize(context , actions);} } }
Kafka安全机制详解（认证、鉴权、配置、代码示例）
哦，原来你也在这里。
04-21 3000
本文以版本为示例，配合Zookeeper，全面的讲解与Kafak安全机制相关的认证、鉴权、配置、C++/Python/Java代码示例。
kafka 集群安全认证机制的设计实现
欢迎来到我的技术分享博客！这里将带你深入了解AI技术、Java架构设计、系统开发与优化等前沿技术内容。我专注于从实战经验
06-24 913
SSL/TLS：用于加密客户端和服务器之间的通信，防止数据在传输过程中被窃听和篡改。：用于身份验证，支持多种认证方式，如GSSAPI（Kerberos）、PLAIN、SCRAM-SHA-256、SCRAM-SHA-512 等。：用于授权控制，定义哪些用户可以访问哪些资源（如 Topic 和分区）。SSL/TLS 加密：保护数据传输的安全性。SASL 认证：支持多种认证方式（如 Kerberos、PLAIN、SCRAM-SHA-256 等），确保身份认证的安全性。ACL 授权。
Kafka 物理存储机制
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一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。Kafka的基本存储单位是分区。在配置Kafka的时候，管理员指定了一个用于存储分区的目录清单log.dirs参数的值。
Kafka生产调优实践。Kafka消息安全性、消息丢失、消息积压、保证消息顺序性
qq_44027353的博客
08-10 1186
Kafka是通过幂等性中单调递增的sequenceNumber来保证消息是顺序，因为是单调递增的，所以还能判断是否存在消息丢失一旦Kafka发现Producer传过来的SequenceNumber出现了跨越，那么就意味着中间有可能消息出现了丢失，就会往Producer抛出一个OutOfOrderSequenceException异常。再结合MessageQueue中的消息有序性，就能保证整体消息的消费顺序是有序的。此时，在消费者端，需要更多考虑的问题，就变成了消费重试机制造成的消息重复消费的问题。
Kafka安全机制
鸭梨的博客
10-17 1284
在0.9版本之前，Kafka集群是没有安全机制的。首先，客户端获取Zookeeper系统连接地址后，通过访问Zookeeper系统中的元数据信息来获取Kafka集群地址；然后，客户端可以直接连接到Kafka集群，访问Kafka集群上的所有主题，并对主题进行管理员操作。 由于没有限制，一些重要的业务主题就会存在安全性问题。例如泄露敏感数据、删除主题、修改分区等。 基于这类场景考虑，在0.9版本之后，Kafka系统新增了两种安全机制——身份验证和权限控制，来确保存储数据的安全性。 身份验证 在Kafka系统中，
Kafka安全
cqconelin的专栏
07-14 523
Kafka社区终于在0.9.0.0版本正式添加了安全特性，并在0.10.0.0版本中进一步完善。当前Kafka安全主要包含三大功能：认证（authentication）、信道加密（encryption）和授权（authorization）。Kafka包括的安全特性如下: 连接认证机制，包含服务器端与客户端（生产者/消费者）连接、服务器间连接以及服务器与工具间连接。支持的认证机制包括SSL(TLS)或SASL。 服务器与Zookeeper之间连接的认证机制。 基于SSL的连接通道数据传输加密。 客户端
Kafka 安全机制
weixin_38424594的博客
12-08 1397
Kafka 安全机制 kafka的安全机制是一个保护kafka的数据不对外暴露的一种策略,相当于隐藏了数据本身的接口,客户端消费数据的时候必须走安全机制才能正常有效的访问到数据本身,一般相对数据安全性要求较高或者订单,用户私密的信息的数据,建议开启,开启了以后,将会影响kafka的性能 20%左右.所以开启的时候慎重 step1: 服务端生成秘钥. 首先得找到一个存放秘钥的地址,一般要放在server端和kafka的data一起都可以,过程需要你的用户名和密码,以及城市国家,公司等一些信息 创建密钥仓库，用
Kafka 消息不丢失
杨宇昌的博客
04-27 2611
Kafka 消息不丢失
Kafka 消息可靠性
kefeng.wang 的博客
07-25 6527
在 Kafka 工作机制 一文提及了 Kafka 消息的不可靠性。本文就 Kafka 消息的三种不可靠性（重复、丢失、乱序），分析它们出现的内部原因和解决办法。 作者：王克锋 出处：https://kefeng.wang/2017/11/22/kafka-reliability/ 版权：自由转载-非商用-非衍生-保持署名，转载请标明作者和出处。 1 Kafka 消息的问题 Kaf...
kafka（07）——kafka的数据的不丢失机制
Fenggms的博客
10-02 1533
生产者如何保证数据的不丢失 producer有丢数据的可能，但是可以通过配置保证消息的不丢失。 通过kafka的ack机制： 在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。取值有1 0 -1 。 # 设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1 # 0: producer不会等待broker发送ack # 1: 当leader接收到消息...
kafka>kafka的log-存储机制和kafka消息不丢失机制
qq_44509920的博客
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Kafka消息序列化机制
03-18
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Kafka的消息序列化机制。首先，我得回忆一下Kafka的基本结构和工作原理。Kafka作为一个分布式流处理平台，消息的生产和消费都涉及到序列化和反序列化。用户可能想知道序列化的作用、常见的序列化方式以及如何选择适合的序列化器。 首先，我应该从序列化的定义开始，说明为什么在Kafka中需要序列化。比如，生产者需要将对象转换成字节流才能通过网络传输，而消费者则需要反序列化这些字节流还原成对象。这一步是关键，因为用户可能不明白为什么不能直接发送对象。 接下来，需要介绍Kafka中的序列化组件，比如Producer端的序列化器和Consumer端的反序列化器。这里要提到Kafka提供的常见序列化器，比如StringSerializer、ByteArraySerializer，还有更复杂的像Avro、JSON、Protobuf等。用户可能对这些不同的序列化方式感到困惑，所以需要比较它们的优缺点。 然后，需要详细说明不同的序列化机制。比如，原生的序列化可能简单但不够灵活，而Avro基于Schema，适合复杂数据结构。这里要强调Schema Registry的作用，因为Avro通常需要它来管理Schema版本，确保兼容性。用户可能对Schema Registry不太了解，需要简明解释。 另外，要提到自定义序列化的可能性，比如用户实现自己的序列化器。这里可能需要举例说明如何实现一个简单的自定义序列化器，但也要提醒用户注意兼容性和维护的问题。 还要考虑性能方面，不同的序列化方式在速度和数据大小上有差异。比如Protobuf和Avro通常比JSON更高效，但可能需要额外的工具支持。这部分可以帮助用户根据实际需求选择合适的序列化方式。 最后，需要总结最佳实践，比如推荐使用Schema化的序列化方法，避免Java原生序列化，注意版本兼容性等。这些建议能帮助用户在实际应用中避免常见问题。 现在需要检查是否有遗漏点，比如是否提到了Kafka客户端API中如何配置序列化器，或者是否提到了序列化错误可能导致的异常。此外，是否需要举例说明配置方式，比如在Producer配置中设置key.serializer和value.serializer？ 可能还需要强调序列化与反序列化的匹配，即生产者和消费者必须使用兼容的序列化方式，否则会出现错误。例如，生产者用Avro，消费者也必须用Avro反序列化，并且Schema要兼容。 另外，是否需要提到Kafka的Record结构，即消息的key和value都是需要序列化的部分？这可能帮助用户理解为什么有两个序列化器的配置（key.serializer和value.serializer）。 最后，确保语言通俗易懂，避免过于技术化的术语，但又要准确。可能需要用比喻，比如将序列化比作打包，反序列化比作拆包，这样用户更容易理解。</think>Kafka的消息序列化机制是其数据传输的核心环节，用于将对象转换为字节流以便网络传输和存储。以下是逐步解析： --- ### 一、序列化的作用 在Kafka中，生产者（Producer）发送消息和消费者（Consumer）接收消息时，数据需以字节流形式传输。序列化负责将对象（如字符串、JSON、Java对象等）转换为字节流，反序列化则执行反向操作。 - **生产者侧**：对象 $\Rightarrow$ 字节流（序列化） - **消费者侧**：字节流 $\Rightarrow$ 对象（反序列化） --- ### 二、Kafka的序列化组件 Kafka通过配置序列化器（`Serializer`）和反序列化器（`Deserializer`）实现这一过程： #### 1. **生产者配置** ```java // 示例：配置String类型的序列化器 properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName()); ``` #### 2. **消费者配置** ```java // 示例：配置String类型的反序列化器 properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName()); ``` --- ### 三、常见的序列化机制 #### 1. **原生序列化** - **适用场景**：简单类型（字符串、字节数组） - **实现类**： - `StringSerializer`/`StringDeserializer` - `ByteArraySerializer`/`ByteArrayDeserializer` - **特点**：轻量，但无法处理复杂数据结构。 #### 2. **JSON序列化** - **实现方式**：使用如Jackson、Gson库 - **优点**：可读性强，跨语言兼容 - **缺点**：体积较大，解析速度较慢 #### 3. **Apache Avro** - **核心机制**：基于Schema定义数据结构 ```json // 示例Schema { "type": "record", "name": "User", "fields": [ {"name": "id", "type": "int"}, {"name": "name", "type": "string"} ] } ``` - **优势**： - 数据紧凑，序列化速度快 - Schema演进兼容（新增/删除字段） - **依赖**：需配合Schema Registry管理Schema版本 #### 4. **Protobuf（Protocol Buffers）** - **特点**：Google开发的二进制协议 - **优点**：高性能，跨语言，向后兼容 - **缺点**：需预编译生成代码 --- ### 四、自定义序列化 若内置序列化器不满足需求，可自定义实现： 1. 实现`org.apache.kafka.common.serialization.Serializer`接口 2. 实现`serialize()`方法，定义对象到字节流的逻辑 3. 配置生产者使用自定义序列化器 ```java public class CustomSerializer implements Serializer<MyObject> { @Override public byte[] serialize(String topic, MyObject data) { // 实现转换逻辑 } } ``` --- ### 五、关键注意事项 1. **兼容性**：生产者和消费者必须使用相同的序列化/反序列化方式。 2. **Schema管理**：使用Avro或Protobuf时，需通过Schema Registry确保多版本兼容。 3. **性能优化**：二进制序列化（如Avro、Protobuf）比文本格式（如JSON）更高效。 4. **避免Java原生序列化**：存在安全漏洞，且跨语言支持差。 --- ### 六、最佳实践 - **优先选择Schema化序列化**：如Avro，兼顾性能和扩展性。 - **严格管理Schema变更**：通过Schema Registry实现字段增减的兼容。 - **测试跨版本兼容性**：确保新旧消费者能正确处理历史数据。 通过合理选择序列化机制，可显著提升Kafka的数据传输效率和系统可靠性。
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