【kafka】使用Apache Kafka构建可靠的再处理和死信队列

最新推荐文章于 2025-05-05 08:00:00 发布
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分类专栏： 2025最新-大数据-kafka 文章标签： kafka apache java
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文章介绍了在大规模系统中如何利用Apache Kafka实现非阻塞的请求重试和死信队列，解决分布式系统中重试可能导致的批处理阻塞问题。通过在单独的Kafka主题中处理重试，实现解耦和高实时吞吐量，确保服务的可靠性和可扩展性。

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1.概述

翻译：Building Reliable Reprocessing and Dead Letter Queues with Apache Kafka

在这里插入图片描述
在分布式系统中，重试是不可避免的。从网络错误到复制问题，甚至下游依赖关系中的停机，大规模运行的服务必须准备好尽可能优雅地遇到、识别和处理故障。

考虑到优步运营的范围和速度，我们的系统必须具有容错性，在智能故障方面毫不妥协。为了实现这一点，我们利用了Apache Kafka，这是一个开源的分布式消息传递平台，它已经经过了行业测试，可以大规模交付高性能。

利用这些特性，Uber保险工程团队通过使用非阻塞的请求再处理和死信队列(DLQ)来实现解耦合的、可观察的错误处理，而不破坏实时流量，扩展了Kafka在我们现有事件驱动架构中的角色。这一策略帮助我们选

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Kafka系列之：Dead Letter Queue死信队列DLQ
zhengzaifeidelushang的博客
08-14 829
当设置errors.deadletterqueue.context.headers.enable参数为true时，记录头将被添加到DLQ中——默认值为false。然后，可以使用kcat（以前称为kafkacat）实用程序，用于Confluent Platform查看记录头并确定记录失败的原因。要确定记录是否失败，必须使用内部度量标准，或计算源中的记录数并将其与处理的记录数进行比较。当errors.tolerance设置为none时，错误或无效记录会导致连接器任务立即失败，并将连接器置于失败状态。
Kafka连接器的错误处理和死信队列探索
CvhShell的博客
09-23 173
通过合适的错误处理机制，我们能够处理可恢复的错误，并确保数据在重试过程中得到正确处理。同时，死信队列提供了一种处理无法成功处理的消息的机制，允许我们在后续的处理过程中对这些消息进行分析和修复。Kafka连接器是一种用于在Kafka和外部系统之间进行数据传输的组件，它可以帮助我们实现高效可靠的数据流转。当连接器在数据传输过程中遇到故障或异常情况时，合适的错误处理机制能够确保数据的可靠性和一致性。当连接器遇到无法恢复的错误或达到最大重试次数时，可以选择将消息发送到死信队列，以便稍后进行处理。
【九】kafka延迟队列、重试队列、死信队列
热门推荐
Sid小杰的博客
05-09 2万+
一、延迟队列 实现方案： 在发送延时消息的时候并不是先投递到要发送的真实主题（real_topic）中，而是先投递到一些 Kafka 内部的主题（delay_topic）中，这些内部主题对用户不可见， 然后通过一个自定义的服务拉取这些内部主题中的消息，并将满足条件的消息再投递到要发送的真实的主题中，消费者所订阅的还是真实的主题。 如果采用这种方案，那么一般是按照不同的延时等级来划分的，比如设定5s、10s、30s、1min、2min、5min、10min、20min、30min、45min、1h
Kafka 实践中的那些坑：重试、死信队列、反压问题全收录
最新发布
小健学Java的博客
05-05 1087
如果消费失败，Consumer 不提交 offset，Kafka 会不断尝试重新投递同一条消息，直到消费成功或服务挂掉。Kafka 本身不支持延迟消息，可借助定时任务、调度服务（如 Quartz）、或使用中间件如Kafka Delay Queue 实现。在生产环境中使用 Kafka 时，绝不仅仅是 “生产消息 → 消费消息” 这么简单。这是一个非常实用的问题，尤其是在微服务系统中处理消息失败与自动重试时，的组合可以大幅提升健壮性与灵活性。，无需手动创建多个重试 topic，也不必手动编排转发逻辑。
spring kafka 死信队列
batman
02-04 9172
文章目录前言环境搭建代码演示 前言 Spring-kafka内部封装了可重试消费消息的语义，也就是可以设置为当消费数据出现异常时，重试这个消息。而且可以设置重试达到多少次后，让消息进入预定好的Topic。也就是死信队列里。 环境搭建 搭建单机版kafka，docker-compose.yml文件如下： version: '2' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper ## 镜像 ports: - "2181:.
Kafka | Kafka中如何实现死信队列&重试队列
俗人
11-29 1万+
当一条消息初次消费失败，消息队列 MQ 会自动进行消息重试；达到最大重试次数后，若消费依然失败，则表明消费者在正常情况下无法正确地消费该消息，此时，消息队列 MQ 不会立刻将消息丢弃，而是将其发送到该消费者对应的特殊队列中，这种正常情况下无法被消费的消息称为死信消息（Dead-Letter Message），存储死信消息的特殊队列称为死信队列（Dead-Letter Queue）。 与此对...
Kafka中，如何处理死信队列（Dead Letter Queue）？
qq_33240556的博客
09-14 1574
在 Apache Kafka 中，处理死信队列（Dead Letter Queue，DLQ）是为了确保在消息处理过程中遇到无法处理或异常情况时，能够妥善处理这些消息，避免数据丢失或处理不完全。虽然 Kafka 本身并不直接提供“死信队列”的概念，但可以通过一些策略和配置来实现类似的功能。下面将介绍如何在 Kafka 中实现死信队列。
架构师成长之路：Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列
马小婧QAQ
09-10 1269
Kafka连接器是Kafka的一部分，是在Kafka和其它技术之间构建流式管道的一个强有力的框架。它可用于将数据从多个地方（包括数据库、消息队列和文本文件）流式注入到Kafka，以及从Kafka将数据流式传输到目标端（如文档存储、NoSQL、数据库、对象存储等）中。 现实世界并不完美，出错是难免的，因此在出错时Kafka的管道能尽可能优雅地处理是最好的。一个常见的场景是获取与特定序列化格式不匹配的主题的消息（比如预期为Avro时实际为JSON，反之亦然）。自从Kafka 2.0版本发布以来，Kafka连接
高效异步任务处理：深入探讨Java中的消息队列 —— 使用RabbitMQ和Kafka的实践
一个被知识诅咒的人
10-15 1461
随着分布式系统和微服务架构的广泛应用，异步任务处理成为构建高效、可扩展应用的关键。消息队列作为异步通信的核心组件，能够解耦系统、提高任务处理效率，并提供负载均衡。本文深入探讨了如何在Java中使用RabbitMQ和Kafka两大主流消息队列来处理大规模异步任务。通过详细介绍消息队列的基本概念、两者的对比及其在Java中的集成方式，结合丰富的代码示例，展示了如何实现任务调度、消息传递、消费和消息可靠性保障。文章还探讨了消息重试机制、负载均衡以及性能调优的最佳实践，帮助开发者在不同场景下选择合适的消息队列工具。
消息队列 Kafka - Springboot 集成 示例代码
04-23
7. **错误处理和幂等性**: 了解如何处理消费失败，如使用重试策略、死信队列。实现幂等性消费者，确保消息被正确处理且仅处理一次。 8. **批处理消费**: 如果需要，可以配置消费者以批处理方式消费消息，提高效率。...
spring cloud stream kafka rabbit 实现死信队列
batman
02-08 2141
文章目录前言RabbitMQ实现环境搭建代码演示测试代码Kafka实现环境搭建代码演示测试代码 前言 之前写过一篇，spring kafka 死信队列，这个文章是写的spring kafka的，该篇记录下基于spring cloud stream实现死信队列，方便以后用到的时候翻阅，有不对的地方或者需要改进的地方，还请各位提出。 RabbitMQ实现 环境搭建 还是老规矩使用docker-compose启动，下面先给出脚本，这是搭建了一个集群的方式。 version: "2" services: .
SpringKafka错误处理：重试机制与死信队列
程序媛学姐的博客
04-02 4771
Spring Kafka提供了全面的错误处理机制，通过灵活的重试策略和死信队列处理，帮助开发者构建健壮的消息处理系统。在实际应用中，应根据业务需求配置适当的重试策略，包括重试次数、重试间隔以及特定异常的处理方式。死信队列作为最后的防线，确保没有消息被静默丢弃，便于后续分析和处理。结合事务管理，可以实现更高级别的错误处理和一致性保证。
Kafka系列之：深入理解死信队列和重试队列
zhengzaifeidelushang的博客
09-07 5034
Kafka系列之：深入理解死信队列和重试队列
Kafka系列之：Kafka Connect深入探讨 - 错误处理和死信队列
zhengzaifeidelushang的博客
08-15 2109
Kafka Connect是Apache Kafka®的一部分，是一个构建Kafka和其他技术之间流水线的强大框架。它可以用于从多个位置（包括数据库、消息队列和平面文件）将数据流式传输到Kafka，也可以将数据从Kafka流式传输到目标，如文档存储、NoSQL数据库、对象存储等。在完美的世界中，不会出现任何问题，但当出现问题时，我们希望我们的流水线能够尽可能地优雅地处理。一个常见的例子是在特定序列化（期望为Avro时却收到JSON，反之亦然）的主题上收到消息。
Kafka中的消息延时队列与死信队列
AI天才研究院
01-18 2460
1.背景介绍 Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据流管道和流处理应用。它的核心功能包括生产者-消费者模式、分区、副本和分布式集群等。在Kafka中，消息延时队列和死信队列是两个重要的概念，它们有助于处理消息的延迟和失效问题。 消息延时队列是指在Kafka中，消息在队列中的存活时间为一定的延时时间，当延时时间到达后，消息会被自动删除。这种特性可以用于处理短暂的延迟和避免队列中的...
Kafka连接器深度解读之错误处理和死信队列
weixin_33845881的博客
04-08 1029
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
Kafka消费者端的消息重试与死信队列
DeoSql的博客
09-19 463
在Kafka中，消息的生产者将消息发布到主题（topic），而消费者则从主题中消费消息。在Kafka中，消息的生产者将消息发布到主题（topic），而消费者则从主题中消费消息。如果消费者在指定的重试次数内无法成功处理消息，可以将消息发送到死信队列。死信队列是一个专门用于存储无法被消费者成功处理的消息的队列，以便后续的处理。如果消费者在指定的重试次数内无法成功处理消息，可以将消息发送到死信队列。死信队列是一个专门用于存储无法被消费者成功处理的消息的队列，以便后续的处理。在循环中，我们尝试处理每个消息。
SpringBoot整合SpringCloudStream3.1+版本的Kafka死信队列
qq_43975645的博客
07-19 1002
try {log . info("发送消息：" + message);log . error("异常消息：" + e);} }
消息中间件-kafka实战-第五章-kafka重复消费、顺序消费及死信队列
Blueeyedboy521的博客
08-22 1485
这个默认值是比较坑人的，如果你的消息处理逻辑比较重，比如需要查数据库，调用接口，甚至是复杂计算，那么你很难保证能够在5min内处理完500条消息，也就是说，如果上游真的突然大爆发生产了成千上万条消息，而平摊到每个消费者身上的消息达到了500的又无法按时消费完成的话就会触发rebalance, 然后这批消息会被分配到另一个消费者中，还是会处理不完，又会触发rebalance, 这样这批消息就永远也处理不完，而且一直在重复处理。，单次poll调用返回的最大消息记录数，如果处理逻辑很轻量，可以适当提高该值。
kafka支持死信队列安装第三方插件
05-04
Kafka 并不像 RabbitMQ 那样内置对死信队列的支持，但在实际应用中可以通过一些设计模式和工具间接实现死信队列的功能。以下是关于如何利用 Kafka 和可能存在的第三方插件方案来实现死信队列的分析。 #### 1. **...
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