kafka的消息不丢失配置心得

最新推荐文章于 2025-06-04 22:10:34 发布
最新推荐文章于 2025-06-04 22:10:34 发布
阅读量409 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 开发 一致性 kafka 文章标签： kafka
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangkofnew/article/details/87359245
本文探讨了Kafka在不同消费场景下的模式选择，包括一对一队列模式和一对多订阅模式，以及如何通过配置确保消费者重启后仍能继续消费之前的消息。提供了具体的配置参数示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述
一、多消费者场景
1）每个消费者各自消费test2里面的数据（1to1 队列模式）
则多个消费者groupid设置成一样的值
2）每个消费者都去消费每一个消息（1toN订阅模式）
则多个消费者groupid设置成不一样的值

二、如果消费者中途重启发版，如何保证在重启后依然能够消费得到原来的消息
消费者增加下面配置即可
1）props.put(“linger.ms”, “50”);
props.put(“acks”, “all”);
props.put("retries ", 30);
props.put("reconnect.backoff.ms ", 20000);
props.put(“retry.backoff.ms”, 20000);

kafka消息不丢失
科学的N次方
06-21 188
1.broker数据不丢失 kafka集群中，topic的分区数据存在多个副本。 生产者通过分区的leader写入数据后，所有在ISR中follower都会从leader中复制数据，这样，可以确保即使leader崩溃了，其他的follower的数据仍然是可用的。 2.生产者数据不丢失 ACK=-1（或ALL）,所有节点都接收到数据（leader和follower都接收到数据） ACK=1，表示leader收到数据（leader） ACK=0，生产者只负责发送数据，不关心数据是否丢失（这种情况可能会产生数据丢
Apache Flink 和 Apache Kafka 两者之间的集成架构 Flink and Apache Kafka: A Winning Partnership
AI天才研究院
07-17 1847
作者：禅与计算机程序设计艺术 Apache Flink 和 Apache Kafka 是构建可靠、高吞吐量和低延迟的数据管道（data pipeline）的两个著名的开源项目。2019年4月，两者宣布合作共赢。在这次合作中，Apache Kafka 将提供强大的消息存储能力、Flink 将作为一个分布式数据流处理平台来对其进行实时计算和分
Kafka | 无消息丢失配置怎么实现？
sinat_27143551的博客
10-10 405
今天我要和你分享的主题是：如何配置 Kafka 无消息丢失。一直以来，很多人对于 Kafka 丢失消息这件事情都有着自己的理解，因而也就有着自己的解决之道。在讨论具体的应...
Kafka是怎么保证消息不丢失的?
mountain9527的博客
06-04 530
阶段机制作用Produceracks=all + retries + 幂等性避免生产消息丢失、重复Broker多副本同步 + 持久化 + 禁止脏选主保证消息可靠落盘Consumer手动提交 offset + 幂等处理避免消费丢失/重复。
Kafka 消息不丢失
杨宇昌的博客
04-27 2580
Kafka 消息不丢失
Kafka之无消息丢失配置怎么实现
Faker_Wang的博客
12-11 258
如何实现Kafka不丢消息？ Kafka 只对“已提交”的消息（committed message）做有限度的持久化保证。 不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。 设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交
【MQ】kafka（三）——如何保证消息不丢失？如何解决？
热门推荐
哈士奇
07-10 3万+
前一篇博客我们介绍了生产者为什么发送消息的吞吐量这么大，其实就是因为，生产者提供了内存缓冲区，把消息打包再发送，从而提高了吞吐量。那么，消息发送过去，到了broker就算是成功了吗？会不会丢失呢？这篇博客，就向大家介绍一下 kafka在什么情况下会出现消息丢失以及解决方案。首先我们还是要看一下，kafka的架构图： 因为我们有三个角色：生产者，broker，消费者。 消费者是消费消息，一般不会丢失，那么消息丢失就会出现在 生产者和 broker之间。当我们在配置生产者的时候，我们会有一个配置文件，这个配置文
【消息队列】Kafka从入门到深入学习总结
不积跬步，无以至千里
10-13 1403
万字长文！消息队列 Kafka 内容学习整理，如有错误，欢迎评论区交流指出。
Kafka学习心得与总结
Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，最初由LinkedIn公司开发，现在是一个开源项目。它主要用于构建实时数据管道和流应用程序，能够有效地在分布式系统、微服务架构或分布式数据环境中处理大量数据。 ### Kafka...
开源消息引擎系统 Kafka 3 新特性
m0_67322837的博客
06-08 693
作者：kylequ，腾讯 PCG 数据工程师Kafka 是一款开源的消息引擎系统。一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer、若干 Broker、若干 Consumer，以及一个 ZooKeeper 集群，如上图所示。其中 ZooKeeper 是 Kafka 用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的。Producer 将消息发送到 Broker，Broker 负责将收到的消息存储到磁盘中，而 Consumer 负责从 Broker 订阅并消费消息。1.1、Kafka 核心组件1.pro
kafka学习之路
07-17
- **可靠性:** Kafka支持消息复制，可以确保即使某个Broker出现故障，消息也不会丢失。 - **灵活的消费:** Kafka允许消费者灵活地控制消息的消费进度，可以重新消费历史数据，也可以跳过已经消费过的数据。 #### 四...
Kafka 如何保证消息不丢失
m0_57836225的博客
10-31 4355
在消息中间件领域，Kafka 是一款广泛使用的分布式消息系统，在众多大数据和实时数据处理场景中有着重要地位。保证消息不丢失是 Kafka 可靠性的关键部分，这在很多对数据准确性要求高的业务场景中至关重要，比如金融交易数据传输、日志收集系统等。下面我们来详细探讨 Kafka 是如何做到这一点的。
kafka使用high api如何确保不丢失消息，不重复发送，消息只读取一次
浅汐
12-10 1952
首先说明，Kafka 的设计就是 at-least-once 的 那么，如何确保非极端环境下，Kafka 不丢数据，以及 Kafka 集群尽可能稳定呢？ Producer 端设置 ack 为 all（或者说尽可能越多越好，但实际生产里集群实例过多，这样设置会影响性能，因此根据具体情况来定），即 确保所有 replication 都拿到数据的时候，send 方法才得以返回，以此来判断数据
kafka保证消息不丢失配置
qq_40506516的博客
02-23 137
生产端： 设置acks=all（表示所有副本都要接收到消息） 设置retries>0自动重试消息发送 使用send的回调函数 broker端： （ACS那边自动管理，不需要我们配置，了解就好） 设置unclean.leader.election.enable=false（阻止落后太多的broker竞选Leader） 设置replication.factor>=3 将消息多保存几份 设置min.insync.replicas>1控制消息至少要被写入到多少个副本才算是“已提交” 确保r
Kafka 如何保证消息不丢失？
renshen4322的专栏
01-23 679
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如何保证消息不丢失？
weixin_36236374的博客
06-16 875
kafka消息丢失的原因，以及各环节解决方案
如何保证kafka消息不丢失？
weixin_45701550的博客
08-29 1484
在kafka中，消息丢失的场景有很多，但是并不是每一种场景都能被称为消息丢失，kafka中消息的丢失是有条件的。这里条件主要分为两个： 1、已经提交的消息丢失。 2、被持久化的消息的丢失。 如果不属于这两种情况的，那么严格来说就不属于消息丢失。 消息丢失定义 已提交消息丢失 已提交的定义，就是对于发送者来说，producer发送一条消息后，收到一个或者多个broker的ack后，那么这个消息才算是已提交。对于已提交的消息，如果存在丢失的现象，才能被称为消息丢失。至于收到多少个ack，算是已经确认，这个是由发
kafka无消息丢失配置
leiax00
09-11 254
文章目录概念消息丢失的可能原因最佳实践 Kafka只对 “已提交” 的消息（committed message）做有限度的持久化保证； 概念 已提交消息： 当Kafka的若干个 Broker 成功的接收到一跳消息并写入到日志系统后，就会通知生产者程序这条消息已提交； 有限度的持久化保证：如果你的消息保存在 N 个 Broker 节点上，那么持久化的前提就是这 N 个Broker至少有一个节点...
kafka保证消息不丢失 不重复消费
最新发布
08-06
<think>首先，用户的问题是关于Kafka如何保证消息不丢失和不重复消费。我需要基于系统级指令来构建我的回答。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 用户提供了引用内容，我需要参考这些引用： - 引用[1]: 关于Kafka保证不重复消费和不丢失数据的问题。 - 引用[2]: Kafka Consumer机制优化，保证至少消费一次。 - 引用[3]: Kafka避免消息重复消费的机制。 - 引用[4]: 在consumer消费阶段处理offset。 - 引用[5]: 关于消息丢失和重复消费的细节。 用户的问题："请问Kafka如何保证消息不丢失和不重复消费" 我需要确保回答覆盖两个部分：如何保证消息不丢失，以及如何保证消息不重复消费。 结构化我的回答： 1. **介绍**：简要解释Kafka在消息传递中的重要性。 2. **保证消息不丢失**： - 生产者端：acks设置、重试机制。 - Broker端：副本机制、ISR。 - 消费者端：手动提交offset。 3. **保证消息不重复消费**： - 消费者配置：关闭自动提交，手动提交offset。 - 消费者组协调。 4. **总结**：强调最佳实践。 5. **生成相关问题**：基于主题生成相关问题。 在回答中，自然地添加引用标识。例如，如果我从引用[5]中提取信息，就在段落末尾添加[^5]。 确保使用正确的LaTeX格式： - 行内数学表达式：$...$，例如变量。 - 独立公式：如果需要，单独成段，但在这个主题中，可能不需要太多数学公式。Kafka涉及offset、acks等，可能不需要数学表达式，除非有数值示例。但指令说所有行内数学表达式必须使用$...$，所以如果有变量或简单表达式，就用$...$包裹。例如，offset可以写成$offset$，但可能不需要，因为它不是数学表达式。指令说"包括变量、不等式、方程等"，所以offset可以视为变量，写成$offset$。 在引用中，有像acks这样的参数，所以我可以写成$acks$。 生成相关问题：在回答结束时，添加"§§相关问题§§"部分，列出3-5个相关问题。 现在，构建回答大纲： - **开头**：直接回答问题，概述Kafka的机制。 - **保证消息不丢失**： - 生产者端：acks配置（如$acks=all$）、重试机制。 - Broker端：副本（replication）、ISR（In-Sync Replicas）。 - 消费者端：手动提交offset，避免过早提交。 - **保证消息不重复消费**： - 关闭自动提交offset（enable.auto.commit=false）。 - 手动提交offset在消息处理完成后。 - 消费者组管理。 - **总结**：强调结合配置和实践。 - **相关问题**：生成相关问题。 添加引用： - 当提到生产者端时，参考引用[5]。 - 当提到消费者端offset提交时，参考引用[2]、[3]、[4]、[5]。 确保回答真实可靠：基于Kafka的官方文档和常见实践。 最终回答用中文。</think>### Kafka如何保证消息不丢失和不重复消费 Kafka作为一款高性能的分布式消息队列系统，广泛应用于日志收集、实时流处理等场景。消息传递的可靠性是其核心特性之一，包括避免消息丢失（确保数据不丢失）和避免消息重复消费（确保不重复处理）。下面我将逐步解释Kafka如何实现这两个目标，结合其内部机制和最佳实践。回答基于Kafka的官方文档和常见实践，确保真实可靠。 #### 1. **保证消息不丢失** 消息丢失可能发生在生产者、Broker或消费者端。Kafka通过多级机制来最小化风险： - **生产者端**： - 生产者（Producer）发送消息时，通过配置$acks$参数来确保消息被Broker持久化。$acks$有三个可选值： - $acks=0$：生产者不等待Broker确认，风险最高，可能导致消息丢失。 - $acks=1$：生产者等待Leader Broker确认写入，但如果Leader故障且副本未同步，消息可能丢失。 - $acks=all$（或$acks=-1$）：生产者等待所有ISR（In-Sync Replicas）副本确认写入，这是最安全的模式，能保证消息不丢失（除非所有副本都故障）。 同时，生产者支持重试机制：设置$retries$参数（例如$retries=3$）和重试间隔，当网络故障或Broker不可用时自动重发消息。这能有效避免因临时问题导致的数据丢失[^5]。 - **Broker端**： - Kafka使用副本机制（Replication）来保障高可用。每个分区（Partition）有多个副本，其中Leader负责读写，Followers同步数据。通过配置$min.insync.replicas$（例如设为2），确保至少指定数量的副本在ISR列表中。如果Leader故障，Kafka会自动从ISR中选举新Leader，避免数据丢失。 - Broker还通过持久化日志（写入磁盘）和定期刷盘（flush）来保证消息不因宕机而丢失[^1]。 - **消费者端**： - 消费者（Consumer）在消费消息时，必须避免过早提交偏移量（offset）。如果消费者在消息处理前就提交offset，但处理失败，消息可能丢失。 - 最佳实践：关闭自动提交offset（设置$enable.auto.commit=false$），并在消息处理完成后手动提交offset（例如使用$consumer.commitSync()$）。这确保只有成功处理的消息才被标记为已消费[^5][^4]。 总结：保证消息不丢失需结合$acks=all$、副本机制和手动提交offset。实际应用中，生产者端配置重试和$acks=all$是关键，Broker端确保副本健康，消费者端谨慎处理offset。 #### 2. **保证消息不重复消费** 消息重复消费通常由消费者端offset管理不当引起。Kafka通过以下机制避免重复消费： - **消费者配置**： - 关闭自动提交offset：设置$enable.auto.commit=false$，防止消费者在消息处理前就提交offset。如果处理失败但offset已提交，消费者重启后会跳过该消息，导致重复消费。 - 手动提交offset：在消息处理逻辑完成后，显式调用$consumer.commitSync()$或异步提交。这确保offset只提交一次处理成功。例如，在Java客户端中： ```java Properties props = new Properties(); props.put("enable.auto.commit", "false"); // 关闭自动提交 // 消费消息后手动提交 consumer.poll(Duration.ofMillis(100)).forEach(record -> { processMessage(record); // 处理消息 consumer.commitSync(); // 手动提交offset }); ``` 这能实现“恰好一次”（exactly-once）语义，避免重复[^3][^2]。 - **消费者组协调**： - Kafka使用消费者组（Consumer Group）来分配分区。组协调器（Group Coordinator）管理offset存储和重平衡（Rebalance）。在重平衡期间（如消费者加入或离开），offset被可靠同步，防止因分区重新分配导致消息重复消费。 - 同时，消费者应实现幂等处理逻辑：即使消息重复消费，业务逻辑也能安全处理（例如，数据库操作使用唯一ID避免重复插入）[^3][^1]。 总结：避免重复消费的核心是手动提交offset和消费者组管理。结合幂等性设计，Kafka能实现高可靠的消息传递。 #### 整体最佳实践 - **生产者**：配置$acks=all$、$retries>0$，并添加回调函数处理失败重试。 - **Broker**：确保$replication.factor \geq 3$和$min.insync.replicas \geq 2$。 - **消费者**：始终使用手动提交offset，并处理消费异常。 通过这些机制，Kafka能在分布式环境中实现“至少一次”（at-least-once）或“恰好一次”（exactly-once）语义，具体取决于配置[^4][^5]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值