Kafka重复消费 漏消费 有序性

最新推荐文章于 2025-03-06 11:19:11 发布
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分类专栏： Kafka
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1.消费者自动提交偏移量

2.消费者手动提交偏移量

当我们的消费者Poll数据到Consumer当要更新offset时挂掉了此时我们的offect并没有被修改成功当Consumer好了时在重新读取的offect还是3所以会造成数据的重复消费
在这里插入图片描述

那些情景会造成消息漏消费？

先提交offset，后消费，有可能造成数据的重复

如何保证有序性

因为Kafka只能保证分区内有序当我们有多个分区但是想保证我们数据的有序性时我们可以使用一个生产者一个消费者一个分区，或者我们可以指定想要有序的数据到同一个分区

生产者

发送消息的分区策略，根据Key来指定分区。

有顺序要求的消息，key要一样，即考虑使用业务唯一ID，这样就会被发送到相同的分区中

kafka集群

同一个分区中的数据天然有序，分区相当于是个双端队列

消费者

同一个主题下的分区，只能被同一个消费者组中的一个消费者消费。

Kafka在什么情况下会出现消息丢失及解决方案
cwg1992的博客
11-04 418
Kafka在什么情况下会出现消息丢失及解决方案？ ACK应答机制可以在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、2、…all。 　　0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。 　　1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。 2代表producer往集群发送数据需要至少一个follower都完成从leader的同步才 会发送下一条，
Kafka 消费者如何保证消息有序消费：原理、实践与最佳方案
最新发布
fudaihb的博客
04-16 1084
分区内顺序（Partition Order）：Kafka 的天然顺序保证，即同一个 Partition 中消息按生产顺序读取。全局顺序（Global Order）：跨多个 Partition 也要保证顺序（通常较难实现，需要牺牲并发能力）。Kafka 中的消息顺序消费是一个与分区机制、线程模型、负载均衡、失败重试高度耦合的复杂系统工程。分区内顺序天然保证同一业务 Key 建议路由到相同分区消费者应使用单线程或绑定线程池确保处理顺序。
kafka重复消费和漏消费
qq_38256519的博客
10-28 342
设置消费为手动提交，先提交offset，再消费消息。若先提交offset，再拉取消息消费，消息处理一半，此时消费者挂掉。消费者重新上线时，会先提交offset，此时会提交上次拉取消息完后的offset，导致offset偏移了，拿不到之前未处理完消息的offset，造成消息丢失，漏消费。设置消费为手动提交，先消费消息，在提交offset。若先拉取消息，消息未处理完时，此时消费者挂了，此时offset也未提交。消费者重现上线后会按照上次的offset进行拉取消息消费，此时会导致重复消费。
kafka重复消费和漏消费问题怎么解决?
clownAdam的博客
03-06 482
重复消费：通过手动提交偏移量、幂等性设计和事务支持来解决。漏消费：通过处理完成后再提交偏移量、重试机制和监控告警来解决。通过这些方法，可以有效减少Kafka中的重复消费和漏消费问题。
kafka 消费端重复消费和漏消费以及提高吞吐量
健康平安的活着的专栏
04-11 3376
一 重复消费和漏消费 1.1 重复消费 重复消费：已经消费了数据，但是 offset 没提交。 1.2 漏消费 二 解决重复消费和漏消费 如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset 过程做原子绑定。此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如 MySQL）。 三 数据挤压怎么提高吞吐量 1.如果是Kafka消费能力不足，消费者数量较少，则可以考虑增 加Topic的分区数，并且同时提升消费...
【Kafka】Kafka的重复消费和消息丢失问题
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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入门，漏消费和重复消费， 消费者事务，数据积压（二十四）
weixin_43205308的博客
07-10 1030
Kafka入门，漏消费和重复消费， 消费者事务，数据积压（二十四）
kafka分区消费策略
02-21
总结来说，理解并掌握Kafka的分区消费策略是优化数据处理流程、保证消息有序性和一致性的关键。无论是生产者发送到指定分区，还是消费者按需消费，都需要对Kafka的内部机制有深入的理解。在实际应用中，应结合业务...
kafka重复消费问题分析和解决
刘斌的博客
07-19 3613
文章目录名词解释kafka 队列分区topic 队列 与 partition 分区优势kafka 消费者组Consumer 消费者 与 ConsumerGroup 消费者组消费者 与 分区kafka 重平衡重平衡 RebalanceRebalance触发时机Rebalance 过程Rebalance Generation具体流程不同场景问题避免重复消费函数幂等性避免频繁的重平衡ConsumerRebalanceListener相关文章 名词解释 名词 解释 Producer 消息的生成者
【Kafka】Kafka生产者数据重复、数据有序、数据乱序-07
Blue_Pepsi_Cola的博客
06-16 910
虽然同一个消息不会被写入多个分区，但Kafka有一个副本机制（Replication），用于提高数据的可靠性和容错性。每个分区有一个主副本（Leader）和多个从副本（Follower），这些副本会在不同的Broker上保存相同的数据。相同键的消息会被写入同一个分区，从而保证了消息的顺序性。每个Kafka主题（Topic）可以有多个分区（Partitions），消息在这些分区之间分布。当Producer发送消息到一个分区的主副本时，主副本会将消息复制到从副本中，以保证数据的高可用性。
kafka消费消息时的幂等性问题
weixin_41966748的博客
06-22 1787
Kafka幂等性，kafka架构
Kafka消费者重复消费数据以及漏消费问题
qq_43163317的博客
11-23 3645
为什么消费者会重复消费消息、漏消息？ 我们先了解一下我们是怎么消费消息的，一个消费者启动时，offset会被初始化为0，这代表我们从0开始消费，每消费一条消息，offset会递增一次。如果一直正常消费(消费者不故障)是不会导致消息重复消费以及漏消息的。 以下的情况会漏消费： ...
Kafka 实战 - Kafka之offset位移及漏消费和重复消费
qq_33240556的博客
04-11 1208
在 Apache Kafka 中，消费者通过跟踪和管理消息的 offset（位移）来记录其消费进度。offset 是消息在分区中的唯一标识，反映了消费者已消费消息的边界。通过深入理解 Kafka 的 offset 机制，排查和解决消息漏消费、重复消费的问题，并遵循位移管理的最佳实践，可以确保 Kafka 消费者稳定、准确地消费消息，避免数据处理异常和业务逻辑混乱。：每个消费者（或消费者组内的每个消费者实例）在每个订阅的分区上都有一个对应的 offset，表示已消费到该分区的哪条消息。
kafka-生产者数据重复有序
weixin_43119856的博客
09-08 1005
kafka-生产者如何避免数据重复和有序
kafka重复消费、漏消费情况
xiyingxia3117的博客
01-13 1820
重复消费的情况 ack = -1 当broker宕机，会造成消息重发，broker会存储重复数据 先消费，后提交offset
【大数据之Kafka】十二、Kafka之offset位移及漏消费和重复消费
阿宁的博客
09-13 1385
依次启动CustomConsumerAutoOffset和CustomProducerCallback，观察CustomConsumerAutoOffset能不能接受到数据，能接受则说明自动提交offset功能是ok的。先提交offset后消费、设置offset为手动提交，当offset被提交时，数据还在内存中国没有落盘，此时刚好消费者线程被kill掉。虽然自动提交offset十分简单便利，但由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的时机。例如：提交offset后的2s，消费者挂了。
记录一次kafka内存溢出，消费慢
weixin_45546174的博客
10-30 1292
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聊聊 Kafka：Kafka 消息丢失的场景以及最佳实践
riemann_的博客
05-01 2404
一、前言 大家好，我是老周，有快二十多天没有更新文章了，很多小伙伴一直在催更。先说明下最近的情况，最近项目上线很忙，没有时间写，并且组里有个同事使用 Kafka 不当，导致线上消息丢失，在修复一些线上的数据，人都麻了。事情是这样，有个 Kafka 消费者实例，部署到线上去，消费到了线上的数据，而新版本做了新的逻辑，新版本的业务逻辑与老版本的业务逻辑不兼容，直接导致消费失败，没有进行重试操作，关键还提交了 offset。直接这部分数据没有被业务处理，导致消息丢失，然后紧急修复线上数据。 刚好这些天忙完了有空，
kafka消费者端常见问题
liutao3233的博客
11-27 1213
kafka consumer
kafka如何保证消息消费的有序性
03-02
<think>嗯，用户之前让我介绍了Kafka的核心概念，比如Topic、Partition、Producer、Consumer和Broker。现在他们问的是Kafka如何保证消息消费的有序性。我需要回想一下之前的回答，特别是关于分区的部分，因为有序性和分区密切相关。 首先，用户可能已经知道每个Partition内的消息是有序的，但跨分区是无序的。所以他们在实际应用中可能遇到了顺序问题，想知道如何确保消息按顺序处理。这时候，我需要详细说明Kafka的有序性机制，以及在不同场景下如何维护顺序。 接下来，我要考虑用户可能的实际使用场景。比如，他们可能在处理订单或者事件溯源，这些场景对顺序要求很高。需要解释在单个分区的情况下如何保证顺序，以及在需要更高吞吐量时，如何通过消息键（Key）来将相关消息路由到同一分区，从而保持顺序。 然后，用户可能有疑问：如果使用多个分区，如何避免顺序混乱？这时候需要提到消息键的作用，比如使用相同的Key会被分配到同一个分区。同时，还要提到生产者和消费者的配置，比如max.in.flight.requests.per.connection的设置，避免生产者内部重试导致的消息乱序。 另外，消费者方面，单个消费者处理一个分区可以保证顺序，但如果是消费者组的话，每个分区只能被一个消费者消费，这样也能保证顺序。不过，如果消费者数量超过分区数，多余的消费者就会闲置，这一点需要说明清楚。 还需要考虑用户可能忽略的细节，比如副本同步机制是否会影响顺序。这时候需要解释ISR机制如何保证Leader和Follower的顺序一致，以及生产者的acks配置如何影响数据持久化和顺序。 最后，要总结不同场景下的最佳实践，帮助用户根据实际需求选择合适的策略。比如，在严格顺序和高吞吐之间做出权衡，或者如何处理消费者失败时的偏移提交问题，确保不会重复处理消息。 可能还需要提醒用户，虽然Kafka在分区内有序，但在某些极端情况下（如生产者重试、副本切换）是否可能影响顺序，以及如何通过配置来减少这些问题的影响。 总之，需要从多个角度全面回答，确保用户理解Kafka保证有序性的机制、限制以及实际应用中的配置技巧。</think>--- ### **Kafka保证消息消费有序性的核心机制** Kafka只能保证**单个Partition内的消息有序**，而跨Partition无法保证顺序。这是由**分区（Partartition）的物理特性**决定的。具体实现方式如下： --- ### **1. Partition内有序性原理** - **写入顺序**：生产者（Producer）按顺序将消息追加到Partition的日志文件末尾，每条消息分配一个**递增偏移量（Offset）**。 - **消费顺序**：消费者（Consumer）按Offset从小到大顺序读取消息，严格遵循写入顺序。 - **物理保障**：Partition是一个**不可变（Immutable）的日志文件**，数据一旦写入不可修改。 --- ### **2. 跨Partition的无序性** - **天然特性**：不同Partition分布在多个Broker上，独立写入和消费。 - 例：消息A写入Partition1 Offset0，消息B写入Partition2 Offset0，消费者可能先读到消息B。 - **适用场景**：需要全局有序时，必须将所有相关消息写入**同一Partition**。 --- ### **3. 保证有序性的关键配置** #### **(1) 生产者端** - **消息路由控制**： - 使用相同的`Key`（如用户ID、订单ID）确保相关消息进入同一Partition。 ```java // 示例：按Key哈希路由到同一Partition ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic", "user123", "message"); ``` - 禁用重试乱序风险：设置`max.in.flight.requests.per.connection=1`（防止生产者内部重试导致消息乱序）。 #### **(2) 消费者端** - **单消费者单Partition**：一个消费者只消费一个Partition（不适用于高吞吐场景）。 - **消费者组内协调**： - 同一消费者组内，一个Partition只能被一个消费者消费，确保顺序处理。 - 消费者数量 ≤ Partition数量（否则部分消费者闲置）。 --- ### **4. 有序性与高吞吐的权衡** | **场景** | **策略** | **代价** | |------------------------|-------------------------------------------------------------------------|-----------------------------| | 严格顺序需求（如订单状态） | 单Partition + 单消费者 | 吞吐量低 | | 松散顺序需求（如日志收集） | 多Partition + 多消费者 | 吞吐量高，但跨Partition无序 | | **平衡方案** | 按业务Key分区（如用户ID） + 消费者组内单线程消费每个Partition | 局部有序，扩展性适中 | --- ### **5. 极端情况的有序性保障** - **副本同步（ISR机制）**： - Leader副本故障时，Follower副本需完全同步数据后才能成为新Leader，避免数据丢失或乱序。 - **生产者确认机制**： - 设置`acks=all`，确保所有ISR副本写入成功后才返回确认，防止主从切换导致消息顺序错乱。 --- ### **6. 有序性破坏的常见场景** 1. **生产者重试**：网络波动导致消息重复发送（需配合幂等性配置解决）。 2. **消费者并行消费**：同一Partition被多线程消费（需自行控制线程同步）。 3. **分区再平衡（Rebalance）**：消费者组扩容/缩容时，Partition分配变化可能导致短暂乱序。 --- ### **总结** Kafka通过**Partition内部有序性** + **消息路由控制**实现局部有序，但全局有序需业务层配合。核心原则： 1. **关键业务数据使用相同Key路由到同一Partition**。 2. **消费者单线程顺序处理每个Partition**。 3. **合理配置生产者和消费者参数**（如`max.in.flight.requests`、`acks`）。
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