kafka丢消息的几种情况

已于 2022-04-26 18:43:52 修改
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分类专栏： kafka 文章标签： kafka
于 2022-04-26 16:16:16 首次发布
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本文深入探讨了Kafka中生产者、broker及消费者丢消息的原因，并提供了相应的解决策略。生产者丢消息可能由于网络延迟或记录缓冲区满导致，解决方法包括同步发送、限流和增加重试次数。broker丢消息主要由于异步刷盘机制，可通过调整参数缓解。消费者丢消息则可能因自动提交引发，建议采用手动提交并实现幂等控制以确保消息至少消费一次。

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生产者producer丢消息

Caused by: org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Expiring 3 record(s) for bos-ma-audience-next-node-finish-insert-2: 43272 ms has passed since last append

原因：网络抖动发送超时、record-buffer内存满（异步发送消息，未被回收）等

解决办法：采用同步发送、限流、增大reties重试次数、调小batch数量

broker丢消息

原因：异步刷盘，消息还没从page cache刷到缓存，从page cache

解决办法：理论上没办法解决，只能通过调整刷盘机制的参数缓解该情况。减少刷盘间隔，减少刷盘数据量大小，修改acks参数等

消费者丢消息

原因：自动提交方式，消息一经提交，但是程序执行失败了。

解决办法：手动提交，会出现重复小消费，需要增加幂等控制，保证至少消费一次at least once

Kafka 消息丢失的原因分析
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07-19 2429
Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综合考虑。通过合理的配置和策略，结合监控和及时的应对措施，可以大幅降低消息丢失的风险，确保数据在分布式系统中的可靠传递。
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06-15 3663
前言 kafka消息丢失会发生在Broker,Producer和Consumer三种中的任意一种。 Broker消息丢失： Broker丢失消息是由Kafka自身原因造成的，也可以理解为由现有的操作系统组成方式造成的。kafka为了提高吞吐量和性能，采用异步批量的刷盘策略，也就是按照一定的消息量，和间隔时间进行刷盘。在之前讲解IO底层的文章中我们介绍过，我们将数据存储在Linux操作系统中，会先存储在也缓存中(Page Cache)中，之后由操作系统根据自己的策略进行刷盘或者通过fsync命令强制刷盘
flink连接kafka报：org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException: Timeout expired while fetching topic
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kafka org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException
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