Kafak如何保证数据的ExactlyOnce

最新推荐文章于 2025-04-04 12:00:00 发布
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分类专栏： Kafka 文章标签： kafka
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文章讨论了Kafka中的exactlyOnce语义，它确保数据不丢失且不重复。Producer的幂等性保证在同一分区单会话内的消息不重复。PID用于区分不同的生产者会话。当需要跨分区或跨会话的exactlyOnce时，Producer事务提供了解决方案，支持多分区数据完整性和原子性操作，即使producer宕机重启也能保持数据一致性。

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exactlyOnce(精确一次)：要求数据既不能丢失也不能重复。
producer幂等性：
Producer无论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。
重复数据的判断标准：具有<PID,Partition,SeqNumber>相同的主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其中PID是kafka每次重启都会重新分配。所以幂等性只能保证在单分区 单会话内不重复。
Producer事务：
当出现幂等性的缺陷无法解决的时候，可以考虑使用事务。事务可以支持多分区的数据完整性，原子性。并且支持跨会话的ExactlyOnce处理语义，如果producer宕机重启，依旧能保证数据只处理一次。

深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
08-03 1203
Kafka 是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活，可以作为 Pulsar、RabbitMQ 的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题，比如Exactly Once 语义。从本质上说，Exactly Once 就是对消费者读取的数据只要不丢失，就一定能得到一次完整的处理，而且不会被重复处理。确保 Exactly Once 语义一直是企业级应用中必须考虑的问题。
【Kafka】Kafka 实现 Exactly-once （ack机制、高水位）
九师兄
08-23 1279
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。Kafka producer有三种ack机制 初始化producer时在config中进行配置ack等于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。ack等于1（默认）
Kafka实现精确一次（exactly once）发送消息的原理
xzh_blog
11-22 4776
语义介绍 At-least-once（最少一次）：如果生产者从Kafka broker接收到一个确认(ack)并且ack = all，这意味着消息已经被写入Kafka topic一次。然而，如果生产者ack超时或收到一个错误，它可能会重试发送消息，假设消息没有写入Kafka topic，如果broker在它发送ack之前失败，但在消息被成功写入Kafka topic后，此重试将导致消息被写入两次，因此将不止一次地传递给最终使用者。这种方法可能会导致消息重复和错误的结果。 At-most-once（最多一
kafka 怎么保证的exactly once
afei2530的博客
08-28 1065
Kafka auto.offset.reset值详解 发表于2017/7/6 11:25:22 1010人阅读 分类：Kafka 昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。earliest: automatically reset the offset to...
大数据面试必备：Kafka如何保证Exactly-Once语义：实现原理深度解析
最新发布
qq_58299462的博客
04-04 616
Kafka为了实现ExactlyOnce语义，采用了事务机制和幂等性生产者的功能。具体来说，它通过以下几方面来保证Exactly Once 语义:
Kafka保证exactly once原理
weixin_42989986的博客
02-25 1876
Kafka保证exactly once原理 1 从producer角度考虑幂等性 Kafka producer新增了幂等性的传递选项，该选项保证重传不会在 log 中产生重复条目。 为实现这个目的, broker 给每个 producer 都分配了一个 ID ，并且 producer 给每条被发送的消息分配了一个序列号来避免产生重复的消息。 同样也是从 0.11.0.0 版本开始, producer 新增了使用类似事务性的语义将消息发送到多个 topic partition 的功能： 也就是说，要么所有的消
Kafka(Go)教程(十)---Kafka 是如何实现精确一次（exactly once）语义的？
探索云原生
11-06 1440
来自：指月 https://www.lixueduan.com 原文：https://www.lixueduan.com/post/kafka/10-exactly-once-impl/ 本文主要讲述了Kafka 消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现，具体包括幂等生产者和事务生产者。 Kakfa 相关代码见 Github 1. 概述 所谓的消息交付可靠性保障，是指 Kafka 对 Producer 和 Consumer 要处理的消息提供什么样的承诺。常见的承诺有以下三种： 最多一次（at m
Kafka消息队列怎么保证exactlyOnce以及顺序消费
qq_46130027的博客
11-26 403
一个Topic可以有多个Paritition，相当于把一个Topic里面的N个消息数据进行一个分片存储。消费端去消费的时候会从指定的Paritition里面去获取。在同一个消费组中，一个消费者可以消费多个Partition中的数据。当我们向某个Topic发送消息的时候，在Kafka的Broker上会通过Partition分区的机制来实现消息的物理存储。在Kafka里面，每个Paritition分区的消息本身就是按顺序来存储的。而消费者这边只需要去消费这个分区，就可以实现消息的顺序处理。
【Kafka】Kafka生产者数据重复、数据有序、数据乱序-07
Blue_Pepsi_Cola的博客
06-16 909
虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。
容错机制与语义保证:ExactlyOnce语义及其实现
AI天才研究院
06-07 1061
容错机制与语义保证:Exactly-Once语义及其实现 1.背景介绍 在分布式系统中，消息传递和任务执行的可靠性是至关重要的。无论是金融交易、物联网数据处理，还是大规模数据分析，确保每个操作只执行一次（Exactly-Once）是系统设计的关键挑战之一。Exactly
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内部 —— 利用checkpoint机制，把状态存盘，发生故障的时候可以恢复，保证内部的状态一致性 source —— kafka consumer作为source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性 sink —— kafka producer作为sink，采用两阶段提交 sink，需要实现一个 TwoPhaseCommitSinkFunction 内部的checkpoint机制我们已经有了了解，那source和sink具体又是怎样
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03-23 710
Kafka Connect 能够为接收器连接器（从版本 0.11.0 开始）和源连接器（从版本 3.3.0 开始）提供一次性语义。请注意，对一次语义的支持高度依赖于您运行的连接器类型。即使您在集群中每个节点的配置中设置了所有正确的工作线程属性，如果连接器未设计为或无法利用 Kafka Connect 框架的功能，则可能无法实现精确一次。
Kafka 是如何实现exactly once语义的？
大数据
05-19 2630
一、消息语义概述 在分布式系统中，构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。比如在 Kafka中，broker可能会crash，在producer推送数据至topic的过程中也可能会遇到网络问题。根据producer处理此类故障所采取的提交策略类型，我们可以获得不同的语义： 至少一次(at-least-once)：消息不会丢失，但有可能被重复发送。如果producer收到来自Kafka broker的确认（ack）或者acks = all，则表示该消息已经写入到Kafka。但如果producer
Kafka的Exactly-Once语义是什么，如何实现？
qq_33240556的博客
09-14 506
在分布式系统中，“Exactly-Once”语义指的是每个消息恰好被处理一次，既不会被重复处理也不会被遗漏。对于 Apache Kafka 而言，实现 Exactly-Once 语义通常涉及对生产者、消费者以及下游系统的设计和配置。下面详细介绍 Kafka 中 Exactly-Once 语义的概念及其实现方法。
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04-24 1万+
本篇结构： Kafka 三种语义 Kafka 故障 保证 Exactly-once 参考博客 一、Kafka 三种语义 在分布式系统中，构成系统的任何节点都是被定义为可以彼此独立失败的。比如在 Kafka 中，broker 可能会 crash，在 producer 推送数据至 topic 的过程中也可能会遇到网络问题。根据 producer 处理此类故障所采取的提交策略类型，有如下三种： ...
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