KAFKA消息一致性处理

最新推荐文章于 2025-04-05 10:00:00 发布
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#kafka #zookeeper #big data

本文探讨了Kafka如何确保消息不丢失，重点介绍了replication.factor、min.insync.replicas参数设置，以及producer的acks配置和retries策略。通过这些措施，Kafka能够提供高可用性和数据完整性。

KAFKA消息一致性处理

KAFKA丢失数据：

一.topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本
二.kafka-server设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到有至少一个follower还跟自己保持联系
三.producer设置acks=all：这个是要求每条数据，必须是写入所有replica之后，才能认为是写成功了
四.在producer端设置retries=MAX：这个是要求一旦写入失败，就无限重试

【大数据学习 | kafka】kafka的ack和一致性
2301_80912559的博客
11-01 1939
这个模式不会丢失数据，但是如果leader接受完毕数据并且将数据同步给不同的follower，从节点已经接受完毕，但是还没有返回给sender线程ack的时候，这个时候leader节点宕机了，sender没有接收到这个ack，它人为没有发送成功还会重新发送数据过来，会造成数据重复。在kafka的0.10以后的版本中增加了新的特性，幂等性，主要就是为了解决kafka的ack = -1的时候，数据的重复问题，设计的原理就是在kafka中增加一个事务编号。
Kafka消息一致性
xingchensuiyue的博客
12-24 2548
Kafka 是互联网行业内常用的一个消息中间，和RabbitMQ、RocketMQ的作用都是解耦生产端和消费端，缓存消息。 优点： 高吞吐，低延迟 可扩展性 持久性，可靠性 容错性 高并发 Kafka是怎么保证端到端之间的消息一致性的呢？ 每一个环节都会可能导致数据丢失或者重复。 1. 生产者 生产者的职责就是，确保生产的消息能到达Kafka，这里一般可以通过ack机制（kafka中的参数）来确定消息是否到达kafka中。 1.1 ack 该参数表示有多少个分区副本收到消息，才认为本次发送是成功的.
KafKa数据存储与数据一致性保证
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http://yonghuiyang.github.io/2015/12/04/kafka_data_store/ 数据存储 Topic 一类消息称为一个Topic Topic逻辑结构 Topic可分为多个Parition; Parition内部保证数据的有序，按照消息写入顺序给每个消息赋予一个递增的offset; 为保证数据的安全性，每个Pa
kafka消息一致性
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08-27 399
消息丢失的案例： Leader接收消息后，更新Leader的LEO，但是Remote-LEO和HW并没有更新。 如果生产者设置acks=1，则表示此消息已经发送成功。如果acks=-1，默认 min.insync.replics=1，也表示消息已经发送成功： Follower拉取消息，放到本地，此时，更新Follower的LEO为3： 假如，在Follower发起第二次请求的时候，Leader和Follower都宕机，则： 两者随后重启，由于副本重启后以HW作为标准对消息进行截断，则无论哪个先重启，都
kafka一致性保证
凉茶铺的博客
12-10 3047
介绍了kafka的一致性
Kafka 数据一致性原理
My_wife_QBL的博客
07-19 735
Kafka 通过副本机制、ISR、幂等性和事务性等机制来确保数据的一致性和可靠性。副本机制保证了数据的高可用性，ISR 确保了副本的同步状态，幂等性实现了消息的精确一次传递，事务性提供了原子性的事务操作。通过这些机制的协同作用，Kafka 能够提供高吞吐量、高可靠性的消息传递服务，满足各种分布式系统的需求。理解 Kafka 的数据一致性原理，对于构建稳定可靠的分布式应用至关重要。
大数据面试必备：Kafka事务机制实现原理与消息一致性保障
最新发布
qq_58299462的博客
04-05 634
Kafka的事务机制是通过一系列的协议和组件来实现的，包括事务管理器(TransactionCoordinator)、生产者(Producer)和消费者(Consumer)。核心在于事务日志(TransactionLog)和两阶段提交协议。事务机制的目标是确保一组消息的原子性，即要么全部成功，要么全部失败。
深入解析Kafka消息传递的可靠性保证机制
微笑听雨
06-08 6165
Kafka在设计上提供了不同层次的消息传递保证，包括at most once（至多一次）、at least once（至少一次）和exactly once（精确一次）。每种保证通过不同的机制实现，下面详细介绍Kafka如何实现这些消息传递保证。
大数据最新Kafka—工作流程、如何保证消息可靠性_kafka消息可靠性
2401_84166147的博客
05-04 1110
生产者生产好消息之后调用send()方法发送到broker端，broker将收到的消息存储的对应topic中的patition中，而broker中的消息实际上是存储在了commit-log文件中，消费者监听定时循环拉取消息。：如果刚提交了offset，还没到5s，2s的时候就发生了均衡，导致分区会重新划分，此时offset是不准确的，所以我们也可以配置手动提交的方式，具体的手动提交方式在下面第四步会讲到。数据在网络传输过程中都是以字节流的形式传输的，在生产者发送消息的时候需要将消息先进行序列化。
kafka保证数据一致性机制
Piratesa的博客
10-30 1779
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数 ...
Kafka数据可靠性与一致性解析
ZERO
08-04 629
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/lizhitao/article/details/52296102 1.Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint，记录已经flush到磁盘的最大offset。当broker fail 重启时，会进行loadLogs。首先会读取该Partition的Recov
【Kafka】深入探讨 Kafka 如何保证一致性
weixin_43918863的博客
03-28 1428
Kafka 通过一系列精心设计的机制，包括生产者确认机制、ISR 集合、消费者位移管理、一致性读取策略以及故障处理与恢复机制，在保证高性能和高可用性的同时，有效地确保了数据的一致性。这些机制相互配合，使得 Kafka 成为一款在分布式系统中广泛应用的可靠消息队列系统。理解 Kafka 的数据一致性机制，对于开发者设计和构建稳定、可靠的分布式应用至关重要。
聊聊Kafka(八)Kafka的一致性
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JAVA领域优质创作者，基于分片网络查询方法专利发明者。
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在数据库系统中有个概念叫事务，事务的作用是为了保证数据的一致性，意思是要么数据成功，要么数据失败，不存在数据操作了一半的情况，这就是数据的一致性。在很多系统或者组件中，很多场景都需要保证数据的一致性，有的是高度的一致性。特别是在交易系统等这样场景。有些组件的数据不一定需要高度保证数据的一致性，比如日志系统。本节从从kafka如何保证数据一致性看通常数据一致性设计。
通过kafka学习数据一致性
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02-18 1646
Kafka通过分区与副本机制、ISR机制、消息提交确认、原子性操作和容错处理等手段，确保数据一致性。这些设计使得Kafka能够在分布式环境中实现高吞吐量、持久化存储、可扩展性和高可靠性等特性从而满足各种复杂场景下的数据一致性需求。
kafka-如何保证消息的可靠性与一致性
Tech Station
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在kafka中主要通过ISR机制来保证消息的可靠性。 下面通过几个问题来说明kafka如何来保证消息可靠性与一致性 在kafka中ISR是什么？ 在zk中会保存AR（Assigned Replicas）列表，其中包含了分区所有的副本，其中 AR = ISR+OSR ISR（in sync replica）：是kafka动态维护的一组同步副本，在ISR中有成员存活时，只有这个组的成员才可以成为...
kafka数据一致性问题
cts618
06-08 627
（1）follower故障 follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。 （2）leader故障 leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的.
聊聊 Kafka：Kafka 如何保证一致性
riemann_的博客
06-06 6178
本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去剖析Kafka 是如何保证一致性的~
kafka如何保证消息一致性
02-26
### Kafka 确保消息一致性机制 #### 生产者层面的一致性保障 生产者发送消息至 Broker 时，通过配置 `acks` 参数控制确认机制。当设置为 `-1` 或 `all` 时，意味着只有当所有同步副本都成功写入日志后才会向生产者返回确认响应。这确保了即使部分节点发生故障，只要还有存活的同步副本存在，则不会丢失已提交的数据[^2]。 ```python from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092', acks='all') future = producer.send('topic_name', b'raw_bytes') result = future.get(timeout=60) ``` #### 副本管理与ISR列表维护 Kafka 中每个分区都有一个 Leader 和多个 Follower 组成 ISR（In-Sync Replicas）。Leader 负责处理读写请求并将更新通知给 Followers。如果某个 Follower 追赶不上 Leader 的进度就会被踢出 ISR 列表；一旦恢复正常则重新加入。这种设计既减少了不必要的复制开销又提高了系统的容错能力[^3]。 #### 高水位标记(High Watermark) High Watermark 是指当前已被完全复制到所有 ISR 成员中的最大偏移量位置。消费者只能消费不超过此值之前的消息记录。因此即便某些未完成同步的日志条目暂时保存于 Leader 上也不会暴露给下游应用直到它们也被其他副本安全存储为止[^4]。 #### 日志追加顺序保证(Log Append Order Guarantee) 每一条新到达的信息总是按照接收时间先后依次附加到对应 Topic Partition 的末端形成连续编号序列。即使是不同批次之间也保持严格的全局单调递增特性从而实现了强有序性的承诺[^1]。
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