Kafka 精确一次语义

最新推荐文章于 2025-04-09 12:22:28 发布
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#大数据 #java

本文以思维导图形式介绍了Kafka精确一次语义的相关实现，展示了三种不同应用场景及数据流图。若想了解更多详细信息，可参阅相关参考文章。

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本文主要介绍 Kafka 精确一次语义的相关实现，主要通过思维导图的形式展示了三种不同的应用场景以及数据流图；​思维导图介绍的可能不够详细，请参阅参考文章了解更多信息。

参考文章

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Kafka实现精确一次（exactly once）发送消息的原理
xzh_blog
11-22 4822
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
Spark消费Kafka如何实现精准一次性消费？
鄙人王道长的博客
07-21 3896
1.定义 精确一次消费（Exactly-once） 是指消息一定会被处理且只会被处理一次。不多不少就一次处理。 如果达不到精确一次消费，可能会达到另外两种情况： 至少一次消费（at least once），主要是保证数据不会丢失，但有可能存在数据重复问题。 最多一次消费 （at most once），主要是保证数据不会重复，但有可能存在数据丢失问题。 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题，那么就实现了精确一次消费的语义了。 2. 问题如何产生 数据何时会丢失： 比如实时计算任务进行计算.
kafka 精准一次性
不爱吃鱼的馋猫
11-23 3547
kafka 精准一次性 kafka 精准一次性 重要性 在很多的流处理框架的介绍中, 都会说 kafka 是一个可靠的数据源, 并且推荐使用 kafka 当作数据源来进行使用. 这是因为与其他消息引擎系统相比, kafka 提供了可靠的数据保存及备份机制. 并且通过消费者 offset 这一概念, 可以让消费者在因某些原因宕机而重启后, 可以轻易得回到宕机前的位置. 而 kafka 作为分布式 MQ, 大量用于分布式系统中, 如消息推送系统, 业务平台系统 (如结算平台), 就拿结算来说, 业务方作为上游把
kafka精准一次、事务、幂等性
weixin_47467016的博客
11-24 2718
kafka精准一次、事务、幂等性
kafka：精准一次语义
最新发布
weixin_43290370的博客
04-09 677
Kafka的精准一次语义如同金融交易的"原子操作"，其背后是幂等性、事务协调和分布式共识的精密配合。在支付宝跨境支付系统的实践中，我们通过事务ID+epoch机制构建了金融级一致性保障，但真正的挑战在于跨集群扩展和异常场景处理。资金变动操作多系统状态同步关键数据对账场景正如我们在双十一大促中验证的：合理配置的Kafka事务，可以在15万TPS的压力下仍保持零消息丢失和零重复，这正是分布式系统设计的艺术所在。
Kafka-精确处理一次语义
weixin_42560294的博客
04-29 524
常见的消费处理语义有3种： 最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。 至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。 精确一次（exactly once）：消息不会丢失，也不会被重复发送。 Kafka 默认提供的交付可靠性保障是第二种，即至少一次。 Kafka 也可以提供最多一次交付保障，只需要让 Producer 禁止重试即可。这样一来，消息要么写入成功，要么写入失败，但绝不会重复发送。 Kafka 是怎么做到精确一次的呢？简单来说，这是通
Kafka之精确一次处理语义
jannal专栏
12-18 1310
文章目录精确一次处理语义幂等性实现原理 精确一次处理语义 消息处理语义 最多一次(at most once):消息可能丢失也可能被处理，但最多只会处理一次 至少一次(at least once):消息不会丢失，但可能被处理多次 精确一次(exactly once):消息被处理且只会被处理一次 producer： 在0.11.0.0之前，kafka producer默认提供至少一次...
深入理解Kafka的精确一次语义
"深入理解Apache Kafka的精确一次语义" 在分布式系统中，消息传递的语义是确保数据完整性和一致性的关键因素。Apache Kafka，作为领先的流处理平台，已经从最初的至少一次语义发展到了支持精确一次语义，以满足日益...
Kafka 一次性语义实现
csdn问鼎
06-22 479
幂等 生产者会分配 生产者ID,序列号 pid,seq broker 维护<Pid,分区> 的序列号 新序列号=老序列号+1 接受 新序列号<老序列号+1 丢弃，证明数据重复了 新序列号>老序列号+1 抛出乱序异常，证明中间的数据丢失了 只能处理单个topic,单分区的,消息不重复 事务 保证了原子性，所有的消息要么全部成功，要么全部失败 生产者配置 //幂等 producerProps.put("enable.idempotence", "true"); //事务ID produ
Kafka核心原理之精准一次性投递
南秋同学的博客
10-18 2122
在Kafka中，精准一次性投递（Exactly Once）=至少投递一次（At Least Once）+幂等性。至少投递一次（At Least Once）：将生产端参数acks设置为-1（all），可以保证生产端发送到Broker的消息不会丢失，即：至少投递一次（At Least Once）。
Kafka 消息传递语义 Exactly Once（精准一次） 相关知识
weixin_44087585的博客
04-07 2758
消息传递语义： 消息传递语义一共有三种，至少一次（at least once），至多一次(at most once ) 以及精准一次（exactly once ） kafka 默认实现了前两种 Kafka中如何配置呢？ 如果只用kafka的来实现的话 设置ack=0就是至少一次 ack=-1是至多一次 默认是ack=1 ack=1就是leader副本相应ack就行 ，而ack=-1是指所有副本都需要确认收到才继续下一次生产数据。而ack=-1也有可能造成数据的丢失，当我们ISR（同步副本队列）中只有lead
kafka的精准一次性原理
qq_43662627的博客
02-27 1375
幂等性 开启事务
Kafka 消息丢失与消费精确一次性
蝉之洞
08-07 286
一、消息丢失的场景 1.1、producer丢失消息 如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。 如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息分包，再依次发送，解决了该问题）。 解决该问题的方法就是：..
Kafka数据可靠性与一致性解析
热门推荐
李志涛的专栏
08-24 1万+
在看本篇博客前，请先看下“ Kafka文件存储机制那些事”：http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html 便于理解如下内容：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。
Kafka的三种语义
简单随风的博客
08-24 1700
kafka可以实现以下三种语义，这三种语义是针对消费者而言的: 至少一次:at-least-once 这种语义有可能会对数据重复处理 实现至少一次消费语义的消费者也很简单。 1: 设置enable.auto.commit为false，禁用自动提交offset 2: 消息处理完之后手动调用consumer.commitSync()提交offset 这种方式是在消费数据之后，手动调用函数consumer.commitSync()异步提交offset，有可能处理多次的场景是消费者的消息处理完并输出到结果库，但
Kafka消息交付可靠性保障以及精确处理一次语义的实现
异度空间
09-05 559
kafka对producer和consumer要处理的消息提供3中承诺： at most once: 最多一次,消息可能会丢失，不会重复发送 at least once: 至少一次,消息不会丢失，可能重复发送。Kafka 默认这种方式，当网络瞬时抖动，broker的应答无法成功发送给producer端，那么producer不确定消息写入是否成功，会选择重新发送一次。 exactly once...
简说kafka精确一致性
hyy_blog
04-30 469
flink或者saaprkstreaming消费kafka的数据如何保持有且仅有一次：消费过得信息，处理完成以后，会记录offset。来保证下次消费从新提交的offset开始。 有没有意外：有 offset的默认过期时间是一天【注意：kakfa的消息默认过期时间是一周】，当系统崩溃，一天没有重新启动，会出现offset已经过期，系统重新消费。 解决办法：offset持久...
Kafka重要概念及语义详解
边看边学
03-01 576
官网：kafka.apache.org 1 Consumers 消费者 容错性的消费机制：同一个组中一个消费者宕掉，它消费的分区将由同组其它消费者消费； 一个组内，共享一个公共的消费group id ； 组内的所有消费者协调在一起 去消费指定的topic的所有分区； 每个分区只能由一个消费组的一个消费者来消费，绝不会出现一个分区被一个消费组的多个消费者进行重复消费。 2 Segment 分...
Kafka 消费语义
weixin_30767921的博客
10-30 132
作为一个消息系统，当消息从producer流到consumer，有许多因素都会影响到消息的消费，在kafka中，消息有3种消费语义： 对于这3种语义，我们来看一下可能出现的场景 producer端 发送一条消息后，可能有几种状况和行为 网络可能出错，导致producer端无法收到ack，producer又重新发送消息，在kafka0.11之前的版本，会导致消息在broke...
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