kafka防丢

最新推荐文章于 2025-05-31 11:08:30 发布
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本文详细介绍了Kafka消息确认机制的四种设置方式：-1、1、2及'all'，并解释了每种设置对消息持久性和系统效率的影响。同时，文中还探讨了手动提交offset的配置方法，以及如何通过调整缓冲时间区间和消息重试机制来优化消息传递流程。

1、ack配置
ack确认机制设置为-1，也就是让消息写入leader和所有的副本，ISR列表中的所有replica都返回确认消息。
ack确认机制设置为1，leader已经接收了数据的确认信息，replica异步拉取消息，比较折中。
ack确认机制设置为2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。
ack确认机制设置为 “all” 即所有副本都同步到数据时send方法才返回, 以此来完全判断数据是否发送成功, 理论上来讲数据不会丢失。

2、手动提交offset
enable.auto.commit=false
0.81版用low level自行控制（代码量多）

3、配置上消息重试的机制

4、缩小缓冲时间区间（牺牲效率）
log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来配置flush间隔

crazysele
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Kafka重试机制：探究正确使用方法
DeoSql的博客
09-17 1253
最后，不应忽略重试失败的消息，而是采取适当的处理措施以确保数据的完整性和可靠性。Kafka的重试机制是通过设置消息的重试策略来实现的。然而，这样的做法可能导致消息在发生故障时无限期地重试，最终对系统造成压力，并可能导致消息堆积。为了避免忽略重试失败的消息，我们应该在重试失败后采取适当的处理措施。通过正确配置和处理重试，您可以构建高可靠性的实时数据管道，并确保消息的可靠传递。为了避免无限重试，我们应该设置一个合理的重试次数，并考虑在达到最大重试次数后采取其他措施，例如记录错误日志或将消息发送到死信队列。
Kafka 消息丢失？别慌，聊聊我在生产环境的实战经验
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Echo_Wish
09-09 77
本文探讨了Kafka消息丢失问题及其解决方案。首先分析了三种典型丢失场景：生产端未确认发送、Broker故障和消费端提交过早。接着介绍了Kafka的核心可靠性机制，包括ACK设置、重试机制和幂等性。针对生产端，建议开启幂等性、合理设置批量发送并监控失败情况；Broker层应配置合理副本数和ISR策略；消费端需手动提交offset并实现幂等处理。最后强调监控告警的重要性，包括Lag监控、发送失败率和Broker健康状态。通过全链路优化，可有效降低消息丢失风险。
使用 Kafka 保证消息不丢失的策略及原理解析
喔的嘛呀的博客
07-03 1455
综上所述，消息队列通过持久化存储、消息确认机制、事务机制、数据备份与复制以及消息过期机制等手段，保证了消息在传递过程中不丢失。在设计分布式系统时，合理选择并配置这些机制可以有效地提高消息队列的可靠性和稳定性。
大数据面试重点之kafka（三）
m0_46914845的博客
10-15 3010
大数据面试重点之kafka（三）
kafka consumer防止数据丢失
yangmeijing的博客
05-17 573
 kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2，启动一个c
Kafka 如何保证消息不丢失？
renshen4322的专栏
01-23 730
越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大限度的做到不丢失，如果中间环节出现数据丢失，就会引来用户的投诉，年底绩效就要背锅了。那么使用 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据了该怎么解决呢？为了避免类似情况发生，除了要做好补偿措施，我们更应该在系统设计的时候充分考虑系统中的各种异常情况，从而设计出一个稳定可靠的消息系统。
kafka 消息防丢失/消息防重复设计分析
JellyfishMIX 的博客
04-05 1716
消息语义(诉求)有三种。分别是: 消息最多传递一次(消息不重复), 消息最少传递一次(消息不丢失), 消息有且仅有一次传递(消息不重复且不丢失)。
基于Flume、Kafka、HDFS和Hive的日志采集与实时数据分析系统设计与实践 终极版
08-29
文章重点讲解了各组件的配置优化技巧，如Flume的TAILDIR源防丢数据、Kafka的分区与压缩策略、HDFS的滚动写入参数调优，以及Hive的分区表设计、ORC存储格式和动态分区插入技术，同时强调了生产环境中需注意的可靠性、...
kafka--基准测试，javaAPI，分片与副本，生产者-broker-消费者数据的防丢措施，消息存储和查询，数据分发策略，数据负载均衡
a13813972564的博客
07-10 351
kakfa的基准测试 创建一个topic : 在实际上生产中, 可以创建多个 拥有不同数量的分片和副本topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181,node2:2181,node3:2181 --topic test02 --partitions 3 --replication-factor 1 测试写入效率: ./kafka-producer-perf-test.sh --topic test02 --num-reco
Apache Kafka的10大流处理绝招：从“消息搬运工”到“数据炼金术士”的逆袭之路！你的Java代码还在用古老方式处理数据吗？
java专栏
04-03 1418
Kafka数据怎么保障不丢失
shangjg3的博客
05-31 1450
Kafka数据可靠性保障策略摘要：Apache Kafka通过多层次机制确保分布式消息系统中数据不丢失。生产者端采用acks参数（0/1/all）、重试机制和幂等性/事务控制消息发送可靠性；Broker端通过副本机制、ISR列表和日志持久化策略实现数据容错；消费者端利用偏移量管理和再均衡处理确保消息准确消费。此外，跨数据中心复制和监控告警提供高级保障。实际应用中需根据业务场景（如金融级强一致或高吞吐弱一致）在可靠性与性能间取得平衡。通过参数调优和多环节配合，Kafka构建了完整的数据可靠性保障链路。
Kafka 如何保证消息不丢失
m0_57836225的博客
08-18 2655
对 Kafka 集群的关键指标进行监控，如副本同步状态、消息堆积等，及时发现并处理可能导致消息丢失的异常情况，并配置告警机制通知相关人员。- 例如，设置 `acks=all` 表示只有当所有参与复制的分区副本都收到消息时，才向生产者确认成功写入，从而确保消息不会丢失。- 从副本会不断地从主副本同步数据，以保证在主副本出现故障时，能够切换到从副本继续提供服务，从而避免数据丢失。- 在发送或接收消息出现短暂错误时，Kafka 会进行重试，以增加消息成功处理的机会。
rabbitmq几个简单列子和消息防丢
盛难晨
10-19 329
rabbitmq的核心就是Exchange(交换器)和Queue(队列的关系)。 交换器，用来接收生产者发送的消息并将这些消息发送给服务器中的队列。 交换器主要有3中常见的类型： 1、direct (发布与订阅、完全匹配) consumer配置文件中: spring.application.name=springboot-amqp server.port=8080 spring.rabbitmq...
kafka知识点全方位讲解
weixin_42435657的博客
10-20 3172
Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。 Kafka最初是由LinkedIn开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。 Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。 Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Produ
Kafka（五）消费者回调 +定时重试 + 理解Rebalance
特别享受思考问题的过程
11-25 3044
至此为止，利用Kafka实现一个消息系统就基本完成了，所有关键的代码都在不同的博文中并进行了详细说明，说过想要体会完整的设计、实现思路，请移步源码仓库获取完整代码。下一篇关于Kafak的博文打算分享一下如何利用Kafka Connect将Oracle数据库的数据同步到Postgre SQL中。
Kafka消费异常处理策略及重试机制
CvhShell的博客
09-20 3593
在Kafka消费过程中，异常处理和重试机制是确保消息可靠消费的重要组成部分。通过合理的异常处理策略和重试机制，我们可以提高消费者的容错性和稳定性。在实际应用中，可以根据具体业务需求和系统情况选择适合的处理方式，并进行合理的监控和报警，以确保及时发现和解决异常情况。可以使用监控工具，如Prometheus和Grafana，来实时监控消费者的状态，并设置相应的报警规则，及时通知运维人员。请注意，上述示例代码仅提供了一种简单的重试机制实现方式，实际应用中可能需要根据具体需求进行定制和优化。1.3. 监控和报警。
Kafka 实践中的那些坑：重试、死信队列、反压问题全收录
小健学Java的博客
05-05 1596
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。
springKafka 重试解决分布式事务
qq_35270227的博客
04-07 2697
*** @desc kafka消息接受工具*/@Slf4j@Component/*** attempts：重试次数，默认为3。* @Backoff delay：消费延迟时间，单位为毫秒。* @Backoff multiplier：延迟时间系数，此例中 attempts = 4， delay = 5000， multiplier = 2 ，则间隔时间依次为5s、10s、20s、40s，最大延迟时间受 maxDelay 限制。
kafka重试实例-生产端重试，消费端重试
weixin_44565065的博客
01-10 884
kafka重试
Kafka入门实践教程演示
标题和描述中都提到了"kafka-demo"，由此我们可以推断，本文将要讨论的是关于Apache Kafka的知识点，以及具体的kafka-demo程序。Apache Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn公司开发，用于处理大规模数据流...
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