kafka如何确保数据不丢失?

本文探讨了生产者端如何通过设置request.required.acks来控制数据丢失风险,从asks=0到asks=-1的不同选项,以及消费者端手动提交offset避免自动提交带来的潜在丢失。重点在于提高数据完整性和容错机制。

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producr端可以通过设置request.required.acks参数来保证数据不丢失,
1)asks = 0时,只要消息发送成功就会发送下一条数据,吞吐量最高,但这种情况即使数据丢失我们也无法知道;
2)asks = 1时,消息发送成功,并且leader接收成功后才会发送下一条数据,这种情况如果leader刚接收到数据,还没有同步到follower时,假如leader节点挂掉也会导致数据的丢失
3)asks = -1时,消息发送成功,要等待leader把消息同步到follower之后才会发送下一条数据,吞吐量最低,但最可靠。但是会产生一个数据重复,当Leader在同步的过程中挂掉了,没有给到应答给生产者,这时候生产者就会认为数据没有传给Leader,但其实这个时候已经是有一份数据,再来一份数据就重复了

还有1个是设置retry > 0 ,retry.backoff.ms retry的时间间隔,在传递数据的时候可以多尝试几次来防止这个网络抖动的情况的。

consumer端取消自动提交offset,实现手动提交offset,因为自动提交可能在数据没处理完成的时候,提交了一次,然后consumer端出错,导致该数据丢失。

Kafka通过多个方面来保证消息的不丢失。首先,Kafka的每条消费都会被存储到磁盘上进行持久化存储,即使broker因为异常进行重启,也不会消息丢失。此外,Kafka以集群的方式进行部署,并且通过分区和副本的特性来保证broker端的消息不丢失。\[1\] 其次,Kafka采用了不同的发送数据模式来保证消息的不丢失。同步发送模式要求在发送一条消息后,必须阻塞等待收到通知后,才发送下一条消息,确保消息被成功写入队列中。异步发送模式则是将消息写入缓冲区,然后一次性写入队列中,提高了发送效率。\[2\] 此外,Kafka还使用了ack机制来确保消息的正常收到。在发送数据时,每次发送消息都会有一个确认反馈机制。通过设置参数acks的值,可以控制消息的确认方式。如果设置为0,代表发送后不等待Kafka消息确认,可能会丢失消息。如果设置为1,代表发送后等待leader副本确认消息,确保消息被写入分区文件。如果设置为all,代表发送后等待消息被写入所有同步副本之后才认为成功。\[3\] 需要注意的是,all代表所有同步副本,而不是所有副本。具体的同步副本数量取决于Kafka集群设置的最小同步副本数和当前的同步副本数。选择较高的同步副本数可以提高可靠性,但会牺牲一定的效率。可以通过增大批次和使用异步模式来提高效率。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [kafka如何保障数据不丢失](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42910501/article/details/130167743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Kafka 保证消息的不丢失](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43081842/article/details/101212278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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