kafka,RabbitMQ的ack机制

【大数据学习 | kafka】kafka的ack和一致性 这个模式不会丢失数据,但是如果leader接受完毕数据并且将数据同步给不同的follower,从节点已经接受完毕,但是还没有返回给sender线程ack的时候,这个时候leader节点宕机了,sender没有接收到这个ack,它人为没有发送成功还会重新发送数据过来,会造成数据重复。在kafka的0.10以后的版本中增加了新的特性,幂等性,主要就是为了解决kafka的ack = -1的时候,数据的重复问题,设计的原理就是在kafka中增加一个事务编号。 阅读详情

简述kafka的ack机制

Kafka的ack机制,指的是producer的消息发送确认机制,这直接影响到Kafka集群的吞吐量和消息可靠性。而吞吐量和可靠性就像硬币的两面,两者不可兼得,只能平衡。
ack有3个可选值,分别是1,0,-1。

注意:ack的默认值就是1。这个默认值其实就是吞吐量与可靠性的一个折中方案。生产上我们可以根据实际情况进行调整,比如如果你要追求高吞吐量,那么就要放弃可靠性。

ack=0,简单来说就是,producer发送一次就不再发送了,不管是否发送成功。
ack=1,简单来说就是,producer只要收到一个分区副本成功写入的通知就认为推送消息成功了。这里有一个地方需要注意,这个副本必须是leader副本。只有leader副本成功写入了,producer才会认为消息发送成功。
ack=-1,简单来说就是,producer只有收到分区内所有副本的成功写入的通知才认为推送消息成功了。

RabbitMQ消息队列:ACK机制

每个Consumer可能需要一段时间才能处理完收到的数据。如果在这个过程中,Consumer出错了,异常退出了,而数据还没有处理完成,那么 非常不幸,这段数据就丢失了。
因为我们采用no-ack的方式进行确认,也就是说,每次Consumer接到数据后,而不管是否处理完 成,RabbitMQ Server会立即把这个Message标记为完成,然后从queue中删除了。
如果一个Consumer异常退出了,它处理的数据能够被另外的Consumer处理,这样数据在这种情况下就不会丢失了(注意是这种情况下)。
为了保证数据不被丢失,RabbitMQ支持消息确认机制,即acknowledgments。为了保证数据能被正确处理而不仅仅是被Consumer收到,那么我们不能采用no-ack。而应该是在处理完数据后发送ack。
在处理数据后发送的ack,就是告诉RabbitMQ数据已经被接收,处理完成,RabbitMQ可以去安全的删除它了。
如果Consumer退出了但是没有发送ack,那么RabbitMQ就会把这个Message发送到下一个Consumer。这样就保证了在Consumer异常退出的情况下数据也不会丢失。

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牧竹子
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