使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消

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

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

1.幂等性 幂等(idempotent.idempotence)是一个数学与计算机学概念,常见于抽象代数中. 在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同.幂等函数,或幂等方法,是指可以使用相同参数重复执行,并能获得相同结果的函数.这些函数不会影响系统状态,也不用担心重复执行会对系统造成改变.例如,"setTrue()"函数就是一个幂等函数,无论多次执行,其结果都是一样的.更复杂的操作幂等保证是利用唯一交易号(流水号)实现. 简单来说,幂等性就是一个数据

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

今天我司线上kafka消息代理出现错误日志,异常rebalance,而且平均间隔2到3分钟就会rebalance一次,分析日志发现比较严重.错误日志如下 08-09 11:01:11 131 pool-7-thread-3 ERROR [] - commit failed org.apache.kafka.clients.consumer.CommitFailedException: Commit cannot be completed since the group has already r

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

分布式开放消息系统(RocketMQ)的原理与实践 RocketMQ基础:https://github.com/apache/rocketmq/tree/rocketmq-all-4.5.1/docs/cn 分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展.可伸缩性的关键组件,需要具有高吞吐量.高可用等特点.而谈到消息系统的设计,就回避不了两个问题: 消息的顺序问题 消息的重复问题 RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的消息中间件,它是怎样来解决这两个问题的?RocketMQ 有哪些关键特性

Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统,在实时事件流和流式处理为中心的架构越来越风靡的今天,它扮演了这个架构中核心存储的角色.从某种角度说,Kafka 可以看成实时版的 Hadoop 系统.Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件,而 Kafka 可以存储和持续处理大型的数据流. Hadoop 和文件系统提供文件流的读取位点( offset ),并支持通过 seek 方法将文件流移动到特定位置:Kafka 对应的提供了主题下每个分区的消费位点( offset ),并允许消费者设置分区

本文为复习期间面试总结 从以下方面对kafka面试进行总结:基本原理架构/项目实践/生产者/消费者/协调者/存储层/控制器 基本原理架构 简单讲下什么是kafka[一句话概括/架构图] 消息队列选型 你们为什么不选用其他消息队列 ZK 在消息队列中的作用是什么 注册中心[作为共享存储保存了kafka集群和客户端的相关信息] broke ISR AR Topic Partition Offset ConsumerGroup Partition: kafka分区模型 每个分区都是一个有序的独立的不可

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

最近在调试RocketMQ消息发送与消费的Demo时,发现一个问题:只要重启程序,RocketMQ消息就会重复消费. 那么这是什么原因导致的,又该如何解决呢? 经过一番排查,发现程序使用的RocketMQ客户端版本是3.6.2,而测试环境安装的RocketMQ环境的版本是4.1.0.原来是客户端和服务器端版本不一样导致的,消息并没有最终被消费,即没有ACK消息确认,只要程序重启就会重复消费. 解决方案:RocketMQ客户端版本使用与服务器端的同一版本,即4.1.0版本. 划重点:使用Rocke

根据订单号,同一订单号的消息,会被发送到同一个topic下的同一个queue,发送端的有序,会导致topic中消息的有序,而consumer和queue是一对多?的关系.可以保证topic中的有顺序的消息,会被同一个consumer有顺序的消费 解决重复消费:靠自己程序的逻辑:比如多个修改数据库某条状态从1到2的消息,可以用数据库语句来实现过滤,已经修改为2的话,后面的语句就忽略了.

ActiveMQ专题 (面试题+答案领取方式见主页) 什么是 ActiveMQ? ActiveMQ 服务器宕机怎么办? 丢消息怎么办? 持久化消息非常慢. 消息的不均匀消费. 死信队列. ActiveMQ 中的消息重发时间间隔和重发次数吗? RabbitMQ专题 RabbitMQ 中的 broker 是指什么?cluster 又是指什么? 什么是元数据?元数据分为哪些类型?包括哪些内容?与 cluster 相关的元数据有哪些?元数据是如何保存的?元数据在 cluster 中是如何分布的? RAM