kafaka 保证可靠性和数据一致性

最新推荐文章于 2025-02-13 16:14:22 发布
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本文深入探讨了Kafka如何通过ISR列表确保消息的可靠性，即使在leader节点故障时也能保持数据完整。同时，通过LEO和HW机制，保证了在leader切换时数据的一致性，确保所有消费者接收到的数据都是最新的且一致的。
  1. 可靠性保证是通过一个ISR列表来保证，当客户端发送消息后，得到ACK的确认。这个ACK确认的节点需要达到一定数目才能返回发送成功。也就是说需要得到一定数目节点的ACK后才算真正接收成功。这样就可以有多个副本来保证数据的可靠性，当leader挂了之后，还有相同数据的副本替换上
  2. 数据一致性，是通过每个节点都会维护一个LEO (log end offset） 所有ISR列表中节点的最小的LEO 就作为HW(high  wateroffset)。消费者只能消费HW之前的数据。当leader挂了之后，ISR列表中副本成为Leader。当然他的数据肯定大于等于HW。这时候其他的副本把HW之后的数据截取掉，从新的leader中同步数据。这样就可以保证数据的一致性
聊聊Kafka(八)Kafka的一致性
01-08 994
Kafka的一致性概念Follower副本何时更新LEOFollower副本何时更新HWLeader副本何时更新LEOLeader副本何时更新HW值HW和LEO正常更新案例HW和LEO异常案例Leader Epoch使用 概念 水位标记 水位或水印（watermark）一词，表示位置信息，即位移（offset）。Kafka源码中使用的名字是高水位，HW（high watermark）。 副本角色 Kafka分区使用多个副本(replica)提供高可用。 LEO和HW 每个分区副本对象都有两个重要的属性：L
Kafka消息一致性
xingchensuiyue的博客
12-24 2554
Kafka 是互联网行业内常用的一个消息中间，和RabbitMQ、RocketMQ的作用都是解耦生产端和消费端，缓存消息。 优点： 高吞吐，低延迟 可扩展性 持久性，可靠性 容错性 高并发 Kafka是怎么保证端到端之间的消息一致性的呢？ 每一个环节都会可能导致数据丢失或者重复。 1. 生产者 生产者的职责就是，确保生产的消息能到达Kafka，这里一般可以通过ack机制（kafka中的参数）来确定消息是否到达kafka中。 1.1 ack 该参数表示有多少个分区副本收到消息，才认为本次发送是成功的.
kafka一致性算法，隔壁都馋哭了
m0_57541165的博客
07-11 501
面试题模块介绍： 一、Java 基础 JDK 和 JRE 有什么区别？ == 和 equals 的区别是什么？ 两个对象的 hashCode()相同，则 equals()也一定为 true，对吗？ final 在 java 中有什么作用？ java 中的 Math.round(-1.5) 等于多少？ String 属于基础的数据类型吗？ java 中操作字符串都有哪些类？它们之间有什么区别？ String str="i"与 String str=new String(“i”)一样吗？ 如何将字符串反转？
KafKa数据存储与数据一致性保证
tianjinsong的专栏
10-31 1万+
http://yonghuiyang.github.io/2015/12/04/kafka_data_store/ 数据存储 Topic 一类消息称为一个Topic Topic逻辑结构 Topic可分为多个Parition; Parition内部保证数据的有序，按照消息写入顺序给每个消息赋予一个递增的offset; 为保证数据的安全性，每个Pa
kafka如何保证数据可靠性和数据一致性
weixin_30325071的博客
09-06 553
数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。 Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息，我们需要通过 Producer 完成。前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区，每个分区...
深入解析Kafka消息传递的可靠性保证机制
微笑听雨
06-08 6234
Kafka在设计上提供了不同层次的消息传递保证，包括at most once（至多一次）、at least once（至少一次）和exactly once（精确一次）。每种保证通过不同的机制实现，下面详细介绍Kafka如何实现这些消息传递保证。
不知kafka如何保证消息有序性和可靠性？面试官：你出去吧！
01-17 1313
1、为方便扩展，并提高吞吐量，一个topic的消息会被负载到多个partition2、配合分区的设计，提出消费者组的概念，组内每个消费者并行消费3、为提高可用性，为每个partition增加若干副本，比如上面的图中，topicA就被分成了3个分区，每个分区又配置了3个副本。4、ZK中记录谁是leader，Kafka2.8.0以后也可以配置不采用ZK.
Kafka数据一致性可靠性等相关问题
baidu_40619129的博客
01-16 599
Kafka Kafka是一个分布式消息发布订阅系统，Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。 Kafka与传统消息系统对比有一下不同 分布式系统，易于向外拓展 同时为发布和订阅提供高吞吐量 支持多订阅者，当失败时能够自动平衡消费者 将消息持久化到磁盘 Topic Topic信息被存储在不同分区中，其中每一个分区内部的消息都是有序的且同时只能够被一...
kafka消息的可靠性怎么保证？
qq_45981158的博客
10-31 1329
Kafka架构设计： 一个topic分多个partition，多个partition可能存在于多个broker（计算机节点上），每个partition又分主从（leader+follower） （1）对于生产者丢失数据： （1）配置多个副本，保证数据的完整性。 leader 接收到消息，所有的 follower 都同步到了消息之后，才认为本次写成功了。如果没满足这个条件，生产者会自动不断的重试，所以在生产者方面消息可靠性较高，通过follower的消息一致性保证了写入成功性。通过 replica机制保证数
kafka基础学习（五）：kafka如何保证数据可靠性和数据一致性
F道人
08-20 2397
kafka如何保证数据可靠性和数据一致性 数据可靠性 下面从以下几个角度来介绍kafka如何保证数据的可靠性。 Producter 往 Broker 发送消息 Topic 分区副本 Leader 选举 1. Producer 往 Broker 发送消息 ack机制：Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制。也就是说我们可以通过配置来决定有几个副本收到这条消息才算消息发送成功。 定义 Producer 时通过 acks 参数指定（在 0.8.2.X 版本之前是通过 request.requ
Kafka的ACK含义
雪落南城的博客
05-07 1万+
ACK有三种 0 意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息 提供了最低的延迟。但是最弱的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死亡，producer不知情，还会继续发送消息broker接收不到数据就会数据丢失 1 意味着producer要等待leader成功收到数据并得到确认，才发送下一条message。此选项提供...
kafka系列-ack机制
xsxy0506的博客
05-24 4318
1.ack机制 request.required.acks参数表示的是生产者生产消息时，写入到副本的严格程度，决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。 acks参数有三个值 ： acks为1时（默认），表示数据发送到Kafka后，经过leader成功接收消息的的确认，才算发送成功，如果leader宕机了，就会丢失数据。 acks为0时， 表示生产者将数据发送出去就不管了，不等待任何返回。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性最低，当 server挂掉的时候就会丢数据； acks为-1/all时，表
关于kafka的ack机制
zhouxiaozxx的博客
09-30 7599
Kafka的ack机制，指的是producer的消息发送确认机制 acks有3个值可选 0、1和-1（或者all），默认值为1，值为字符串类型，不是整数类型 0：producer发送后即为成功，无需分区partition的leader写入成功 1：producer发送后需要接收到partition的leader发送确认收到的回复 -1：producer发送后，需要ISR中所有副本都成功写入成功才能收到成功响应 ...
kafka的ack原理
qq_30505673的博客
06-22 446
Kafka的ack机制，指的是producer的消息发送确认机制，这直接影响到Kafka集群的吞吐量和消息可靠性。而吞吐量和可靠性就像硬币的两面，两者不可兼得，只能平衡。acks有3个值可选 0、1和-1（或者all），默认值为1，值为字符串类型，不是整数类型...
Kafka-ACK机制（ack应答原理、冥等性、事务）
喻师傅的学习笔记
05-16 1万+
Kafka ACK机制
Kafka 的 ACK 机制详解
weixin_45477494的博客
02-13 3254
不过，如果在 Leader 副本将消息写入日志后，还未来得及将消息同步给 Follower 副本时，Leader 发生故障，那么这条消息就会丢失。：生产者发送消息后，需要等待 ISR（In-Sync Replicas，同步副本集合）中的所有副本都成功接收消息，才会收到确认信号。这种模式下，消息的可靠性最高，几乎不会丢失。上述代码中，通过设置ProducerConfig.ACKS_CONFIG属性来配置不同的 ACK 级别，然后分别发送消息，并在发送消息时设置了回调函数，用于处理消息发送成功或失败的情况。
Kafka的三种ACK机制
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yzh_1346983557的博客
05-09 2万+
Kafkaproducer有三种ack机制 初始化producer时在config中进行配置 0 意味着producer不等待broker同步完成的确认，继续发送下一条(批)信息 提供了最低的延迟。但是最弱的持久性，当服务器发生故障时，就很可能发生数据丢失。例如leader已经死亡，producer不知情，还会继续发送消息broker接收不到数据就会数据丢失 1 意味着produc...
kafaka框架——了解
weixin_44479862的博客
02-02 276
kafaka框架——了解
Kafka 的 ACK 的三种机制
My_wife_QBL的博客
07-19 1844
在 Kafka 中，生产者发送消息到主题（Topic），而这些消息会被写入到一个或多个分区（Partition）。为了确保消息的可靠性，生产者需要接收到来自 Kafka Broker 的确认（ACK）。ACK 机制决定了生产者在发送消息时，等待多少个副本确认消息已成功写入。Kafka 提供了三种 ACK 机制，通过配置acksacks=0acks=1acks=all（或 -1）acks=0acks=1和acks=all（或 -1），每种机制都在性能和可靠性之间进行了不同的权衡。
kafaka 生产数据时数据的分组策略
最新发布
07-20
| `acks` | 消息确认机制（影响分组可靠性） | `all`（最强一致性） | | `enable.idempotence` | 启用幂等性（防重复） | `true`[^1] | 生产者配置示例： ```java Properties props = new Properties(); props.put...
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