Kafka ACK机制详解笔记

最新推荐文章于 2025-08-03 00:00:29 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-03 00:00:29 发布 · 953 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#kafka #分布式 #ACK机制

1. ACK机制简介
  • 目的：确保生产者发送的消息可靠地写入Kafka集群。
  • 核心：生产者发送消息后需等待Kafka集群的确认。
2. ACK级别
  • acks=0：不等待确认，效率最高，但可能丢数据。
  • acks=1：等待Leader分区确认，可靠性较高，但Leader故障可能丢数据（Kafka 2.0默认值）。
  • acks=all（或-1）：等待所有ISR分区确认，最可靠，但性能较低。
3. ISR（In-Sync Replicas）
  • 定义：与Leader副本同步的副本集合，包含所有已确认消息。
  • 作用：保证数据可靠性，确保副本与Leader数据一致。
4. Leader与Follower
  • Leader：处理所有读写请求。
  • Follower：从Leader拉取数据并同步。
5. ISR的维护
  • 加入ISR：Follower追上Leader后加入。
  • 移出ISR：Follower落后Le
最低0.47元/天 解锁文章
Kafka生产者ack机制剖析
jmx_bigdata的博客
07-05 2263
Kafka有两个很重要的配置参数，acks与min.insync.replicas.其中acks是producer的配置参数，min.insync.replicas是Broker端的配置参数，这两个参数对于生产者不丢失数据起到了很大的作用.接下来，本文会以图示的方式讲解这两个参数的含义和使用方式。通过本文，你可以了解到： Kafka的分区副本 什么是同步副本(In-sync replicas) 什么是acks确认机制 什么是最小同步副本 ack=all与最小同步副本是如何发挥作用的 分区副本 Kafk.
Kafka的ack机制
qq_45722267的博客
07-18 4569
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。Kafka的ACK机制是针对producer的。保证消息的吞吐量就是producer只负责发数据，不需要得知消息是否被集群接收，这样就会有大量的数据发送到Kafka的集群中，保证了Kafka集群的吞吐量。保证消息的可靠性就是发送消息必须保证消息存储到了集群中，producer才能发送下一个消息。...
Kafka开发问题解决思路
小憨憨的博客
12-11 422
消息丢失解决方案: 首先对 kafka 进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后 Kafka 设置 acks=all，即需要相应的所有处于 ISR 的分区都确认收到该消息后，才算发送成功消息重复解决方案: 消息可以使用唯一 id 标识 生产者（ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 （offset 手动提交，业务逻辑成功处理后，提交 offset） 落表（主键或者唯一索引的方式，避免重复数据） 业务逻辑处理（选择唯一主键存储到 Redis 或者 mongdb 中，先查询是否存在，若
Kafka-ACK机制（ack应答原理、冥等性、事务）
热门推荐
喻师傅的学习笔记
05-16 1万+
Kafka ACK机制
【Kafka】【十三】生产者中的ack配置
鸟人的博客
02-13 2139
在同步发送的前提下，⽣产者在获得集群返回的ack之前会⼀直阻塞。那么集群什么时候返回ack呢？下⾯是关于ack和重试（如果没有收到ack，就开启重试）的配置。
【kafka原理】Kafka生产者 (分区策略和ACK应答机制)
2301_82241859的博客
04-19 906
说句实话，如果一个打工人不想提升自己，那便没有工作的意义，毕竟大家也没有到养老的年龄。当你的技术在一步步贴近阿里p7水平的时候，毫无疑问你的薪资肯定会涨，同时你能学到更多更深的技术，交结到更厉害的大牛。推荐一份Java架构之路必备的学习笔记，内容相当全面！！！成年人的世界没有容易二字，前段时间刷抖音看到一个程序员连着加班两星期到半夜2点的视频。在这个行业若想要拿高薪除了提高硬实力别无他法。你知道吗？现在有的应届生实习薪资都已经赶超开发5年的程序员了，实习薪资26K，30K，你没有紧迫感吗？
Kafka学习笔记(三)Kafka分区和副本机制、自定义分区、消费者指定分区
挑灯日记 记录自己
09-30 1688
Kafka学习笔记(一)Linux环境基于Zookeeper搭建Kafka集群、Kafka的架构Kafka学习笔记(二)Kafka基准测试、幂等性和事务、Java编程操作Kafka轮询策略、随机策略都会导致一个问题，生产到Kafka中的数据是乱序存储的。而按key分区可以一定程度上实现数据有序存储（分区内局部有序），但这又可能会导致数据倾斜，所以在实际生产环境中要结合实际情况来做取舍。
【Kafka专题】Kafka集群架构设计原理详解
qq_32681589的博客
10-02 1920
Kafka的天生就是为了保证高吞吐，高性能，高可扩展的三高架构设计的，所以如果在学习中，遇到一些无法理解的，你可以适当地从这三高点入手理解。服务端Broker：一个Kafka服务器就是一个Broker（在MQ中经常出现的一个名词：中介者）Kafka将状态信息保存在Zookeeper中，这些状态信息记录了每个Kafka的Broker服务与另外的Broker服务有什么不同。通过这些差异化的功能，共同体现出集群化的业务能力。这些数据，需要在集群中各个Broker之间达成共识，因此，需要存储在一个所有集群都能共同访
Kafka学习笔记(一)Kafka基准测试、幂等性和事务、Java编程操作Kafka
挑灯日记 记录自己
09-27 1621
Kafka学习笔记(一)Linux环境基于Zookeeper搭建Kafka集群、Kafka的架构在HTTP/1.1中对幂等性的定义是：一次和多次请求某一个资源，对于资源本身应该具有同样的结果（网络超时等问题除外）。也就是说，任意多次请求执行，对资源本身所产生的影响均与一次请求执行的影响相同。实现幂等性的关键就是服务端可以区分请求是否重复，过滤掉重复的请求。唯一标识：要想区分请求是否重复，请求中就得有唯一标识。例如支付请求中，订单号就是唯一标识。记录下已处理过的请求标识。
Kafka篇——生产者端发送消息配置汇总(ACK配置、重试间隔设置以及发送消息缓冲机制)干货满满！细节满满！
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。
01-12 3892
生产者同步发送消息的时候，生产者在获得集群返回的ACK前会一直阻塞，那么集群什么时候给生产者返回ACK呢？在Kafka中，ACK（Acknowledgement）是一种确认机制，用于确保消息的可靠传递。当Producer发送消息给Kafka的一个分区时，Producer可以选择是否等待Broker对消息的接收进行确认。ACK机制提供了三种级别的确认：1. `acks=0`：Producer发送消息后，不需要等待Broker的确认即可继续发送下一条消息。
Kafka的ACK配置含义详解
weixin_45112997的博客
06-02 1688
Kafka的ACK配置含义详解
Kafka 实战 - 生产者中的ack配置
qq_33240556的博客
04-10 909
同时，还可以结合其他生产者配置（如重试策略、消息批次等）和消费者配置（如消费位移管理、消息处理保证等），共同构建健壮、高效的消息传递系统。对于对发送速度要求极高，且可以容忍大量消息丢失的场景（这类场景相对较少），可以选择。在实际应用中，可能需要根据业务需求、系统架构、网络状况等因素综合评估，选择最适合的。对于对延迟敏感但可以接受一定消息丢失概率的场景，如实时分析、监控数据等，可以选择。配置时，需要权衡消息的可靠性、延迟和吞吐量。对于对消息丢失零容忍的业务场景，如金融交易、审计日志等，应选择。
kafka ack
wangc_gogo的博客
08-16 276
ack 0 都不需要确认 ack 1 leader 确认 ack all leader follower 都需要确认
Kafka 生产者中的ack的配置
weixin_53451002的博客
01-17 1187
在同步发送的前提下，⽣产者在获得集群返回的ack之前会⼀直阻塞。那么集群什么时候返回ack呢？
关于kafka中acks是否可以为all
weixin_43705952的博客
08-17 1008
kafka源码中有这样一段代码： org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer private static int parseAcks(String acksString) { try { return acksString.trim().equalsIgnoreCase("all") ? -1 : Integer.parseInt(acksString.trim()); } catch (Numb
acks参数对消息持久化的影响
遥望......
10-20 751
(0)写在前面 　　面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响? 　　这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 　　所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks参数的分析，以及背后的原理。 　　(1)如何保证宕机的时候数据不丢失? 　　如果要想理解这个acks参数的含义，首先就得搞明白kafka的高可用架构原理。 　　比如下面的图里就是表明了对于每一个Topi
Kafka 生产者确认机制详解(acks=0/1/all)
最新发布
csdn_tom_168的博客
08-03 1021
Kafka生产者确认机制(acks=0/1/all)是保障消息可靠性的核心配置。acks=0不等待确认，吞吐量最高但可能丢失数据；acks=1等待Leader写入确认，平衡可靠性与性能；acks=all(或-1)要求所有ISR副本写入成功，可靠性最高但延迟增加。建议关键业务使用acks=all并配合min.insync.replicas=2，可在副本故障时仍保证数据不丢失。该参数直接影响消息持久化级别，需根据业务对可靠性和性能的要求进行权衡选择。
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
小丁的博客
06-06 2170
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
kafka中ack的三种参数配置
是木子啦~
05-26 4178
ack 应答机制 对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失， 所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。 所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡， 选择以下的配置。 acks 参数配置： acks： 0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还 没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据； 1：producer 等待 broke
kafka ack机制
05-27
<think>嗯，用户想了解Kafka的ACK机制，包括原理、配置和使用。首先，我需要回顾一下之前学习过的Kafka相关知识，尤其是生产者的ACK机制。记得ACK机制主要是为了保证消息的可靠传输，不同的ACK级别会影响数据的一致性和系统性能。根据用户提供的引用内容，引用[2]详细说明了ACK的三个级别：0、1和all。需要解释每个级别的含义、工作原理以及适用场景。比如acks=0时生产者不等待确认，效率高但容易丢失数据；acks=1是默认值，等Leader确认，但在Leader故障时可能丢失数据；acks=all则确保所有ISR副本都确认，最可靠但性能较低。 接下来要考虑用户可能的实际应用场景。用户可能在生产环境中需要根据不同的需求选择ACK级别，比如日志收集可以用acks=0，而金融交易则需要acks=all。需要说明如何配置这些参数，比如在生产者设置中添加参数。另外，用户可能对ISR的概念不太清楚，需要解释什么是ISR集合，Leader和Follower的关系，以及ISR如何维护。比如Follower落后会被移出ISR，追上后重新加入。这部分内容在引用[2]的4、5、6点有提到。还要注意性能影响，高ACK级别会增加延迟，降低吞吐量，但提高可靠性。需要平衡这两方面，根据业务需求选择。同时，用户可能想知道如何在实际代码中配置这些参数，比如Java客户端的示例配置。最后，生成相关问题时，要覆盖ACK机制与其他Kafka特性的关系，比如与ISR的互动，性能优化方法，异常处理等。确保问题能帮助用户深入理解ACK机制的不同方面。</think>### Kafka ACK机制详解 #### 一、ACK机制原理 1. **核心目标** Kafka的ACK机制用于确保生产者发送的消息被可靠地写入Kafka集群。通过不同级别的确认策略，平衡**可靠性**与**性能**。 2. **ACK级别与工作原理** - **`acks=0`** - **行为**：生产者不等待任何确认，直接发送下一条消息。 - **特点**：效率最高（吞吐量高），但可能丢失数据（如网络波动或Broker故障时）[^2]。 - **公式表示**：$$ \text{吞吐量} \propto \frac{1}{\text{延迟}} $$ - **`acks=1`**（Kafka 2.0+默认值） - **行为**：等待Leader副本写入本地Log后返回确认。 - **特点**：可靠性较高，但若Leader故障且未同步到Follower，可能丢失数据[^2]。 - **`acks=all`（或`acks=-1`）** - **行为**：等待所有ISR（In-Sync Replicas）副本确认写入。 - **特点**：可靠性最高，但延迟增加（需等待多个副本响应）[^2]。 3. **ISR机制支撑** - **ISR定义**：与Leader保持同步的副本集合，包含所有已确认消息的副本。 - **维护规则**： - Follower副本若在`replica.lag.time.max.ms`时间内未追上Leader，会被移出ISR。 - 追上后重新加入ISR[^2]。 #### 二、配置方式 1. **生产者端配置** - **参数**：`acks`（可选值：0、1、all） - **示例（Java客户端）**： ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); // 设置为最高可靠性 props.put("retries", 3); // 失败重试次数 ``` 2. **Broker端相关参数** - `min.insync.replicas`：定义ISR中最小副本数。若存活副本数不足，生产者将抛出异常。 - `unclean.leader.election.enable`：控制是否允许非ISR副本成为Leader（默认`false`，避免数据不一致）。 #### 三、使用场景建议 | ACK级别 | 适用场景 | 风险 | |---------|----------|------| | `0` | 日志收集、指标上报等容忍丢失的场景 | 网络抖动导致数据丢失 | | `1` | 一般业务消息（如订单状态更新） | Leader故障后未同步的消息丢失 | | `all` | 金融交易、计费系统等强一致性场景 | 高延迟、吞吐量下降 | #### 四、性能优化建议 1. **权衡可靠性**：若选择`acks=all`，可通过增加`retries`和`max.in.flight.requests.per.connection=1`避免消息乱序。 2. **批量发送**：结合`linger.ms`和`batch.size`提升吞吐量（即使在高ACK级别下）。 3. **监控ISR状态**：若ISR副本频繁波动，需检查网络或副本同步性能。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值