Kafka如何解决消息丢失问题，消费重复问题

最新推荐文章于 2025-06-24 08:48:03 发布
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本文介绍了Kafka作为高吞吐量的分布式消息系统，如何解决数据丢失和重复消费的问题。通过限速、启用重试机制和设置acks=all防止消息丢失；禁用自动提交offset，使用spring-kafka策略避免重复消费。此外，提到了Kafka 0.9引入的Kafka Connect用于数据导入和导出的功能。

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  • Kafka简介：

       Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。                                                                                                                                &

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Kafka消息丢失、重复消费的解决方案
qq_28834355的博客
02-04 2294
文章目录生产者问题消费者问题问题总结解决方案 生产者问题 Producer发送消息到队列，分区Leader收到消息后返回ACK给Producer，表示接收成功，此时可以继续发送下一笔消息。 Kafka提供了3种不同级别的ACK机制： 0：Leader收到消息后立刻返回给Producer，消息可能还没刷盘，也还没有同步给Follower。此时如果Leader挂掉，消息就丢失了。 1：Leader将消息写入磁盘后，立刻返回ACK给Producer，消息可能还没同步Follower。此时如果Leader挂掉，选
Kafka丢消息与重复消费场景
2403_88969259的博客
12-02 807
Kafka 最初的设计目的是用于处理海量的日志。在早期的版本中，为了获得极致的性能，在设计方面做了很多的牺牲，比如不保证消息的可靠性，可能会丢失消息，也不支持集群，功能上也比较简陋，这些牺牲对于处理海量日志这个特定的场景都是可以接受的。随后的几年 Kafka 逐步补齐了这些短板，当下的 Kafka 已经发展为一个非常成熟的消息队列产品，无论在数据可靠性、稳定性和功能特性等方面都可以满足绝大多数场景的需求。但是，如果使用不当，还是有可能发生丢消息重复消费等情况。
kafka丢失和重复消费数据
longzorg_cn的博客
12-05 1059
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受他的高并发，高可靠时，还是不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。1、丢包问题：消息推送服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，这时候流量剧增，可能会出现kafka发送数据过快，导致服务器网卡爆满，或者磁盘处于繁忙状态，可能会出现丢包现象。解决方案：首先对kafka进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息
kafka 重复消费和数据丢失_Kafka 的数据丢失和重复消费
weixin_39965490的博客
11-29 237
本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partitio...
Kafka 中如何保证消息不丢失、不重复？
sqin2009的博客
06-24 226
Kafka的一主多从机制+ISR副本选举机制，可以最大程序地避免单点故障造成的数据丢失。默认情况下，消费端使用的是每5秒自动提交offset。Kafka每个Topic的Partition会由多个Broken共同存储。Producer将消息发送给Kafka，通过acks控制确认机制。消息重复消费是可以补救的，但是消息丢失不行。
Kafka 如何处理消息丢失？
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
03-17 675
通过合理配置 Kafka 的副本、确认机制、消费者偏移量管理等，能够有效避免消息丢失问题。Kafka 提供了强大的数据复制和持久化能力，使其在分布式系统中能够实现高可用和可靠的消息传递。对于生产环境中的 Kafka 集群，务必根据实际情况设置合理的副本数、日志保留策略以及消息确认机制，确保系统的稳定性与消息的可靠性。希望通过这篇文章，能够帮助开发者理解 Kafka 消息丢失的原因以及如何配置 Kafka 来避免这一问题。对于任何分布式系统，确保消息的可靠传递和持久化是基础，也是最为重要的设计目标之一。
kafka 消息丢失怎么办？
紫蝶侠的博客
12-01 608
Kafka 消息发送机制 Kafka 在消息发送客户端采用了一个双端队列，引入了批处理思想，其消息发送机制如下图所示： 客户端通过调用 kafka 的消息发送者发送消息时，消息会首先存入到一个双端队列中，双端队列中单个元素为 ProducerBatch，表示一个发送批次，其最大大小受参数 batch.size 控制，默认为 16K。然后会单独开一个 Send 线程，从双端队列中获取一个发送批次，将消息按批发送到 Kafka集群中，这里引入了 linger.ms 参数来控制 Send 线程的发送行为。 为了
Kafka如果丢了消息怎么办？
qq_24692021的博客
12-06 346
Kafka 存在丢消息的问题，消息丢失会发生在 Broker，Producer 和 Consumer 三种。 Broker Broker 丢失消息是由于 Kafka 本身的原因造成的，Kafka 为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。 消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，Kafka 采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。 这种机制也是由于 Linux 操作系统决定的。将数据存储到 Linux 操作系统种，会先存储到页缓存（
Kafka消息丢失与重复消费的解决方案.doc
最新发布
08-13
Kafka消息丢失与重复消费的解决方案.doc
RocketMQ与kafka如何解决消息丢失问题？
qq_39126115的博客
02-13 1544
通过上述机制，RocketMQ 在分布式场景下实现了高可靠的消息传输，需根据业务场景权衡性能与可靠性（如异步刷盘 vs 同步刷盘）。生产者：使用 acks=all + 幂等生产者 + 重试。Broker：多副本（replication.factor≥3） + min.insync.replicas≥2。消费者：手动提交 Offset + 消费逻辑幂等。Kafka 的可靠性依赖于副本机制和 ISR 设计，但默认配置（如 acks=1）可能无法保证强一致性。
kafka消息丢失解决方案
大道至简，持之以恒！
07-05 6804
生产阶段: 在这个阶段，从消息在 Producer 创建出来，经过网络传输发送到 Broker 端。 存储阶段: 在这个阶段，消息在 Broker 端存储，如果是集群，消息会在这个阶段被复制到其他的副本上。 消费阶段: 在这个阶段，Consumer 从 Broker 上拉取消息，经过网络传输发送到 Consumer 上。...
Kafka消息丢失处理方式，消息丢失与消费失败区别和分别的处理
weixin_44131922的博客
05-24 1149
Kafka 消息丢失的处理方式可以从生产者、Broker 和消费者三个角度来考虑，以确保消息的可靠传递。
Kafka数据丢失和重复消费分析
the_sad_of_night的博客
09-27 521
当生产者向Kafka broker写数据时，可以使用ack机制来解决数据传输过程中数据丢失的问题，启用ack（比如ack=1）机制下，若生产者一直未收到上一个消息的回复，则会一直等待直到收到ack信号才会发送下一个消息，数据不会丢失。 Kafaka如果将数据使用file方式作为缓存，则文件在磁盘上，数据不会丢失，若采用memory方式，则只能通过添加partition副本方式来备份数据，因为若K...
kafka如何避免消息重复消费
EverythingAtOnce的博客
12-20 3514
应用程序层面可以保证消息的处理是幂等的，即使消息被重复处理也不会产生副作用。在处理消息时，使用数据库事务来确保消息的处理操作是原子性的，并且如果相同消息被处理多次，只会产生一次结果变更。在消费消息时，将消费记录存储在数据库或缓存中，并在消费前检查记录，如果已经消费过相同的消息，则不再进行处理。实现重试机制来处理消息处理失败的情况。对于每条消息，可以利用消息的唯一标识符（例如消息 ID）进行去重，类似于上述的处理方式。对于每条消息，使用版本号来追踪状态的变化，确保相同的消息不会再次触发相同的状态变更。
kafka之消息重复及解决方案
qq_33899426的博客
04-25 1126
2. unclean.leader.election.enable 配置true，允许选举ISR以外的副本作为leader,会导致数据丢失，默认为false。1.启动kafka的幂等性，设置： enable.idempotence=true ，以及 ack=all 以及 retries > 1。1.ack设置为1或者设置为0，为0时不确认broke是否听到，为1时只是leader副本同步。原因：生产发送的消息没有收到正确的broke响应，导致生产者重试。生产者和broker阶段消息丢失。
Kafka数据丢失原因及解决方案_kafka消息丢失解决方案(1)
2401_84166376的博客
04-08 853
外链图片转存中…(img-Ou6C1snO-1712526595761)]
kafka 0.9.0.0重复消费问题解决
极客神殿
03-08 998
背景：之前用的kafka客户端版本是0.8，近期升级了kafka客户端的版本，写了新的消费者和生产者的代码，在本地测试没有问题，可以正常消费与生产。但最近的项目中使用了新版的代码，当数据量较大时会出现重复消费的问题。现将问题的排除与解决过程记录下来，避免再次踩坑。 问题发现：由于ConsumerRecord对象可以获取到当前消息的分区与偏移量，故在log日志中将当前消息的分区与偏移量也记录下来了
【Kafka】Kafka的重复消费和消息丢失问题
热门推荐
时光、疏离了记忆づ童话的博客
11-29 1万+
在Kafka中，生产者（Producer）和消费者（Consumer）是通过发布订阅模式进行协作的，生产者将消息发送到Kafka集群，而消费者从Kafka集群中拉取消息进行消费，无论是生产者发送消息到Kafka集群还是消费者从Kafka集群中拉取消息进行消费，都是容易出现问题的，比较典型的就是消费端的重复消费问题、生产端和消费端产生的消息丢失问题。下面将对这两个问题出现的场景以及常见的解决方案进行讲解。
kafka保证消息不丢失 不重复消费
08-06
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...
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