如何保证kafka的数据不丢失

最新推荐文章于 2025-09-16 21:03:22 发布
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本文探讨了消息队列中确保数据不丢失的各种机制。包括Broker服务器的partition机制，topic的副本机制及分区增加，生产者的消息确认机制与同步发送模式，以及消费者通过offset偏移量避免重复消费的方法。

borker服务器如何保证数据不丢失？

         partition机制

topic如何保证数据不丢失？

         副本机制，增加分区

生产者如何保证数据不丢失？

        消息的确认机制，使用同步发送模式。修改配置为-1

消费者如何保证不重复消费数据？

       offset偏移量，offset里保存了消费者消费到哪条记录，

大数据Kafka（八）：Kafka如何保证数据不丢失
Lansonli（蓝深李）的博客
08-21 3006
通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，会接着上次的offset进行消费。 而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中，在0.8版本之后保存到topic中，即使消费者在运行过程中挂掉了，再次启动的时候会找到offset的值，找到之前消费消息的位置，接着消费，由于offset的信息写入的时候并不是每条消息消费完成后都写入的，所以这种情况有可能会造成重复消费，但是不会丢失消息。
大数据技术Kafka详解 ④ | Kafka中的数据不丢失机制与配置文件说明
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Kafka 如何保证数据不丢失？不重复？，java反射机制的原理
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12-14 1565
我们上面讲了2个配置项的作用，下面结合实际场景如何使用 3、如何选取 1.高可用型 配置：acks = all，retries > 0 retry.backoff.ms=100(毫秒) (并根据实际情况设置retry可能恢复的间隔时间) 优点：这样保证了producer端每发送一条消息都要成功，如果不成功并将消息缓存起来，等异常恢复后再次发送。 缺点：这样保证了高可用，但是这会导致集群的吞吐量不是很高，因为数据发送到broker之后，leader要将数据同步到fllower上，如果网络带
Kafka如何做到高可用及保证写入数据不丢失
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04-26 700
Kafka如何做到高吞吐低延迟的高并发高性能 页缓存+磁盘顺序写。首先kafka是基于操作系统的页缓存（page cache）来实现写入文件，写入的时候先往页缓存中写，基于内存，性能非常好，然后由操作系统自己决定何时把数据写入磁盘，写磁盘是按追加在文件结尾顺序写的方式，这样性能也非常好 零拷贝技术。读数据的时候，会先看操作系统中的cache中是否存在，存在的话直接让操作系统中cache的数据发送到网卡后传输给消费者，不会拷贝数据到socket缓存。 Kafka如何保证写入数据不丢失 分布式存储架构。k
kafka 如何保证数据不丢失
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09-10 962
一般我们在用到这种消息中件的时候，肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失，在面试中也会问到相关的问题。但凡遇到这种问题，是指3个方面的数据不丢失，即：producer consumer端数据不丢失 broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习，kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer生产端是如何保证数据不丢失的 　　1.ack的配置策略 　　acks ...
kafka如何保证数据不丢失
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03-20 8588
kafka笔记之如何保证数据不丢失@TOC kafka笔记之如何保证数据不丢失 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。在使用过程中如果使用不当，经常会出现消息丢失的情况，这是业务系统不能容忍的，消息系统最重要的是保证数据不丢失。本文主要记录kafka是如何保证数据不丢失的，主要从三方面来介绍，消息发送端保证数据不丢失，kafka服务保证消息不丢失，消费者保证消息不丢失。 基础知识 k...
如何保证kafka数据不丢失
05-30
要保证kafka数据不丢失，可以采取以下措施： 1. 数据持久化：Kafka会将数据写入磁盘并保留一段时间，即使在发生故障时，数据也不会丢失。 2. 复制：Kafka使用副本机制来保证数据的可靠性，即在集群中的多个节点上...
kafka 如何防止数据丢失？
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通过以上配置和策略，可以最大限度地减少 Kafka 数据丢失的风险，确保数据的可靠性和一致性。三个层面进行优化和配置。为了防止 Kafka 数据丢失，需要从。
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xzb5566的专栏
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【kafa系列】kafka如何保证消息不丢失Apache Kafka通过多种机制来确保消息不丢失，这些机制包括但不限于副本机制、ISR（In-Sync Replicas）机制、ACK（Acknowledgment）机制、幂等生产者（Idempotent Producer）、事务性发送（Transactional Messaging）以及持久化机制等。
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07-23 653
最后给大家推荐一个LinuxC/C++高级架构系统教程的学习资源与课程，可以帮助你有方向、更细致地学习C/C++后端开发，具体内容请见 https://xxetb.xetslk.com/s/1o04uB。Kafka为了保证消息不丢失，采用了多种技术和配置来增强消息的持久化和可靠性。
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自动提交：设置为enable.auto.commit为true，表示开启自动提交，自动提交会在每次调用poll时，提交上次poll时的消费位移，每次poll时，都是提交上次的offset的位移，如果是在单线程的情况，不会出现消费丢失的情况，但是对应多线程的应用来说，就有可能出现消费丢失的情况，例如我们每次poll到的数据都先放在一个队列中，用一个专门的线程来处理队列中的数据，但是我们poll的时候，上次提交的位移还没有完成消费，消费端出现了宕机，这个时候消费端重启后，就会出现消息丢失的情况。
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当设置成false时，由于是手动提交的，可以处理一条提交一条，也可以处理一批，提交一批，由于consumer在消费数据时是按一个batch来的，当pull了30条数据时，如果我们处理一条，提交一个offset，这样会严重影响消费的能力，那就需要我们来按一批来处理，或者设置一个累加器，处理一条加1，如果在处理数据时发生了异常，那就把当前处理失败的offset进行提交(放在finally代码块中)注意一定要确保offset的正确性，当下次再次消费的时候就可以从提交的offset处进行再次消费。
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1或者all:生产者生产数据,既要保证leader保存成功,也要保证follower同步成功,继续发送下一批数据.同步模式：生产者生产一条数据，就保存一条数据，保存成功后，再生产下一条数据，能够保证数据不丢失，但是效率太低了。1:生产者生产数据,只保证leader保存成功,不管follower是否同步成功,继续发送下一批数据.0:生产者生产数据,不管leader是否保存成功,follower是否同步成功,继续发送下一批数据。生产者生产数据有两种模式：一种是同步模式，一种是异步模式。手动提交offset。
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kafka如何保证数据不丢失？Producer端的处理Consumer端的处理： 如果master副本挂了，其他follower副本都是非同步副本，那么在开启unclean.leader.election=true的情况下，非同步副本被选举为master副本，那必然会丢数据。 Producer端的处理 设置参数ACKS request,timeout.ms：如果网络异常收不到响应，则等待，这里有个配置等待时间 request.timeout.ms：发送消息等待时间。 metadata.fetch.time.
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