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Kafka的消息会丢失和重复吗？——如何实现Kafka精确传递一次语义

我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？...这是一个通用的概念，也就是消息传递过程中消息传递的保证性。 分为三种： 最多一次（at most once）: 消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。...不丢失 不重复 就一次 而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。 两次传递都会影响最终结果， 两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。...两次中有一次会丢失消息，或者有一次会重复，那么最终的结果就是可能丢失或者重复的。...如何设置开启呢？ 需要设置producer端的新参数 enable.idempotent 为true。

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Kafka的消息是如何被消费的?Kafka源码分析-汇总

Kafka的消息消费是以消费的group为单位; 同属一个group中的多个consumer分别消费topic的不同partition; 同组内consumer的变化, partition变化, coordinator.../main/scala/kafka/coordinator/GroupMetadataManager.scala 作用: 是比较核心的一个类, 负责所有group的管理, offset消息的读写和清理等...里实际上保存两种类型消息: 2.1 一部分是offset信息(kafka.coordinator.OffsetsMessageFormatter类型)的： [groupId,topic,partition...存到了__consumer_offsets里, , 它的key是 groupId offset和group信息的写入: 实际上是普通的消息写入没有本质上的区别, 可参考Kafka是如何处理客户端发送的数据的...Seq[TopicAndPartition]): Map[TopicAndPartition, OffsetMetadataAndError] 刷新offset: offsetsCache只保存最后一次提交的

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    kafka是如何保证消息不丢失的

    今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。 那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？...如何保证消息不丢 一条消息从产生，到发送到kafka保存，到被取出消费，会有多个场景和流程阶段，可能会出现丢失情况，我们聊一下kafka通过哪些手段来保障消息不丢。...kafka通过先消费消息，后更新offset，来保证消息不丢失。但是这样可能会出现消息重复的情况，具体如何保证only-once，后续再单独分享。...这里的关键就在自动提交offset，如何真正地确认消息是否真的被消费，再进行更新offset。...同样是Producer的参数。当出现网络抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了retries的Producer能够自动重试发送消息，尽量避免消息丢失。

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    如何在 DDD 中优雅的发送 Kafka 消息？

    ❞ 本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，使用 Docker 部署 Kafka 以及 Kafka 的管理后台，同时基于 DDD 工程使用 Kafka 消息。...二、消息流程 本节的重点内容在于如何优雅的发送 MQ 消息，让消息聚合到领域层中，并在发送的时候可以不需要让使用方关注过多的细节。【如图】 在领域层中提供一个 event 包，定义事件消息。...而这个事件消息可以让 UserRepository 继承实现。最终完成消息发送。 最后是 trigger 触发器层，所有的 http、rpc、job、mq 都是一种触发行为。...每一个要发送的消息都按照这个结构来发。 关于消息的发送，这是一个非常重要的设计手段，事件消息的发送，消息体的定义，聚合到一个类中来实现。可以让代码更加整洁。...消费失败！

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    如何用Know Streaming来查询Kafka的消息

    功能简介 Kafka的消息查看功能算是一个呼声比较高的需求了。但是它目前还并不能像RocketMq那样比较友好的对消息做一些复杂查询操作。...目前KnowStreaming的实现方式是使用Consumer客户端来拉取数据 操作流程 ①....Know Streaming介绍 Know Streaming脱胎于互联网公司内部多年的Kafka运营实践经验，通过0侵入、插件化构建企业级Kafka服务，极大降低操作、存储和管理实时流数据门槛 不会对...Apache Kafka做侵入性改造，就可纳管0.10.x-3.x集群版本，帮助您提升集群管理水平；我们屏蔽了流处理的复杂性，让普通运维人员都能成为流处理专家 Know Streaming Github...Know Streaming 官网 如何参与共建

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    【Kafka专栏 05】一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费

    文章目录 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 02 Kafka的分区机制 2.1 分区内消息有序 2.2 分区数与消费者数的关系 1. 分区与消费者的对应关系 2....消费者组配置 04 生产者的分区策略 4.1 基于键的哈希分区 4.2 自定义分区器 05 总结 一条消息的完整生命周期：Kafka如何保证消息的顺序消费 01 引言 在大数据和实时流处理的领域，Apache...Kafka如何保证消息的顺序消费，是许多开发者和架构师关心的问题。...分区分配策略 Kafka提供了多种分区分配策略，包括RoundRobin（轮询）和Range（范围）等。这些策略决定了如何将分区分配给消费者组中的消费者实例。...在需要保证消息顺序性的场景中，我们通常会选择默认的分区分配策略，即让Kafka自动为我们分配分区。 04 生产者的分区策略 生产者发送消息到Kafka时，也需要采取合适的分区策略来保证消息的顺序性。

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    消息队列之事务消息，RocketMQ 和 Kafka 是如何做的？

    我们希望的就是下单成功之后购物车的菜品最终会被删除，所以要点就是下单和发消息这两个步骤要么都成功要么都失败。 RocketMQ 事务消息 我们先来看一下 RocketMQ 是如何实现事务消息的。...如果成功那么就将半消息恢复到正常要发送的队列中，这样消费者就可以消费这条消息了。 我们再来简单的看下如何使用，我根据官网示例代码简化了下。...而 Kafka 事务消息则是用在一次事务中需要发送多个消息的情况，保证多个消息之间的事务约束，即多条消息要么都发送成功，要么都发送失败，就像下面代码所演示的。...它的恰好一次只能存在一种场景，就是从 Kafka 作为消息源，然后做了一番操作之后，再写入 Kafka 中。 那他是如何实现恰好一次的？...所以说 Kafka 实现的是在特定场景下的恰好一次，不是我们所想的利用 Kafka 来发送消息，那么这条消息只会恰巧被消费一次。 这其实和 Redis 说他实现事务了一样，也不是我们心想的事务。

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    【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息？

    也就是说，一个系统跟另外一个系统之间进行通信的时候，假如系统A希望发送一个消息给系统B，让他去处理。...两个字：解耦 系统A要跟系统B通信，但是他不需要关注系统B如何处理的一些细节。我们来举几个例子说明： 比如，A不需要关注B什么时候处理完，这样假如系统B处理一个消息要耗费10分钟也不关系统A的事儿。...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了，导致仓储系统消费到一条订单消息之后，尝试进行发货失败，也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况，怎么处理？ 这就是本文最核心的地方了！！！...核心业务队列，就是比如上面专门用来让订单系统发送订单消息的，然后另外一个死信队列就是用来处理异常情况的。...一旦标志这条消息处理失败了之后，MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是，在第三方物流系统故障期间，所有订单消息全部处理失败，全部会转入死信队列。

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    【真实生产案例】消息中间件如何处理消费失败的消息？

    也就是说，一个系统跟另外一个系统之间进行通信的时候，假如系统A希望发送一个消息给系统B，让他去处理。...两个字：解耦 系统A要跟系统B通信，但是他不需要关注系统B如何处理的一些细节。我们来举几个例子说明： 比如，A不需要关注B什么时候处理完，这样假如系统B处理一个消息要耗费10分钟也不关系统A的事儿。...那么如果独立仓库系统或者第三方物流系统故障了，导致仓储系统消费到一条订单消息之后，尝试进行发货失败，也就是对这条消费到的消息处理失败。这种情况，怎么处理？ 这就是本文最核心的地方了！！！...核心业务队列，就是比如上面专门用来让订单系统发送订单消息的，然后另外一个死信队列就是用来处理异常情况的。...一旦标志这条消息处理失败了之后，MQ就会把这条消息转入提前设置好的一个死信队列中。 然后你会看到的就是，在第三方物流系统故障期间，所有订单消息全部处理失败，全部会转入死信队列。

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    滴滴二面：Kafka是如何读写副本消息的？

    整个Kafka的同步机制，本质上就是副本读取+副本写入，搞懂了这两个功能，你就知道了Follower副本是如何同步Leader副本数据的。...Kafka需副本写入的场景： 生产者向Leader副本写入消息 Follower副本拉取消息后写入副本 仅该场景调用Partition对象的方法，其余3个都是调用appendRecords完成...若所有分区的数据写入都不成功，则可能出现严重错误，此时应不再等待，而是直接返回错误给发送方。 而有部分分区成功写入，部分分区写入失败，则可能偶发的瞬时错误导致。...虽然我们学习单个源码文件的顺序是自上而下，但串联Kafka主要组件功能的路径却是自下而上。...总结 Kafka副本状态机类ReplicaManager读写副本的核心方法： appendRecords：向副本写入消息，利用Log#append方法和Purgatory机制实现Follower副本向Leader

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    如何做到“恰好一次”地传递数十亿条消息，结合kafka和rocksDB

    本文作者介绍了一个利用Kafka和RocksDB来构建的“恰好一次”消息去重系统的实现原理。以下是译文。 对任何一个数据流水线的唯一要求就是不能丢失数据。...在你收到消费者的确认消息之前，你永远不要认为消息已经投递过去。 但“至少一次”的投递并不是用户想要的。用户希望消息被投递一次，并且仅有一次。 然而，实现“恰好一次”的投递需要完美的设计。...每种投递失败的情况都必须认真考虑，并设计到架构中去，因此它不能在事后“挂到”现有的实现上去。即使这样，“只有一次”的投递消息几乎是不可能的。...确保正确性 我们已经讨论了如何确保数十亿条消息投递的速度、规模和低成本的搜索。最后一个部分将讲述各种故障情况下我们如何确保数据的正确性。...在大多数失败的情况下（除了Kafka失败之外），消息要么会被写入Kafka，要么不会。使用Kafka可以确保按顺序投递消息，并在多台计算机之间进行磁盘复制，而不需要在内存中保留大量的数据。

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    kafka怎么保证数据消费一次且仅消费一次？使用消息队列如何保证幂等性？

    kafka怎样保证消息仅被消费一次？...* 如果不满足上述两个条件，那就一直写入失败，让生产系统不停的尝试重试，直到满足上述两个条件，然后才能认为写入成功。 * 按照上述思路去配置相应的参数，才能保证写入 Kafka 的数据不会丢失。 好！...如何保证有序： 如果有一个发送失败了，后面的就不能继续发了，不然重发的那个肯定乱序了。...当然，如何保证 MQ 的消费是幂等性的，需要结合具体的业务来看。 参考链接： 【kafka怎么保证数据消费一次且仅消费一次？..._大数据-CSDN博客_kafka怎么保证消息被消费一次】https://blog.csdn.net/qq_35078688/article/details/86082858 突发宕机，Kafka写入的数据如何保证不丢失

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    Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量

    参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset...这个默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期提交，这个定期的周期时间由客户端 auto.commit.interval.ms 配置，默认值为 5 秒，此参数生效的前提是 enable.auto.commit...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...如果提交失败，错误信息和偏移量会被记录下来。 三、同步和异步组合提交 一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。...因为异步提交不需要等待提交的反馈结果，即可进行新一次的拉取消息操作，速度较同步提交更快。但在最后一次提交消息位移之前，为了保证位移提交成功，还是需要再做一次同步提交操作。

    3.8K41

    记一次 Python 代码中容错 bug 导致 Kafka 消息数量异常翻倍的 debug 经历

    0x00.前言看到云 + 社区发布了「热点技术征文赛第二期」征文活动，决定参与【编程语言】选题赛道，本文属于【项目实战经验分享】主要给大家介绍最近一次 Kafka 消息异常翻倍的 debug 流程0x01...：每分钟入消息数量Message consume per minute：每分钟消费消息数量并且可以通过时间的形式查看，RT在测试中逐渐施压，Kafka 消息越来越多，而配置的 rotation 时长为...也就是说只要有一次 BufferError，自此开始，后续全部消息都要重试一次，这就解释了为什么运行一段时间之后，消息数量翻倍。同时也可以得出，翻倍前的消息数量才是真正的数量2....继续修改代码 traceback 看一下确实是生产中会产生的报错，BufferError: Local: Queue full但是奇怪的地方是，每次运行微服务，只会产生这一次报错，导致消息数量 x2。...重试机制写的不好，重试机制中的二次重试第 3 次生产如果失败了，那就真失败了，没有被 try except 包裹，不会继续重试了0x04. debug因为自己发现 Telegraf 可以实现 rawdata

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    网易三面：说说Kafka的Follower是如何拉取Leader消息的？

    这里的partitionStates保存要去获取消息的一组分区及对应状态信息。...processFetchRequest 搞清processFetchRequest的核心逻辑，就能明白拉取线程是如何执行拉取动作： 调用fetchFromLeader给Leader发送FETCH请求...现在，只需学习ReplicaFetcherThread类的字段： 消息获相关字段： 都是FETCH请求的参数，主要控制Follower副本拉取Leader副本消息的行为，如： 一次请求到底能获取多少字节数据...或当未达到累积阈值时，FETCH请求等待多长时间等 API Follower副本拉取线程要做的最重要的三件事： 处理拉取的消息 构建拉取消息的请求 执行截断日志操作 processPartitionData...buildFetch 构建发送给Leader副本所在Broker的FETCH请求： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ccGd2xLJ-1641571213281

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    消息队列之推还是拉，RocketMQ 和 Kafka是如何做的？

    今天我们就来谈谈推拉模式，并且再来看看 RocketMQ 和 Kafka 是如何做的。...那到底是推还是拉 可以看到推模式和拉模式各有优缺点，到底该如何选择呢？ RocketMQ 和 Kafka 都选择了拉模式，当然业界也有基于推模式的消息队列如 ActiveMQ。...长轮询 RocketMQ 和 Kafka 都是利用“长轮询”来实现拉模式，我们就来看看它们是如何操作的。...简单的说就是 5 秒会检查一次消息时候到了，如果到了则调用 processRequest 再处理一次。这好像不太实时啊？5秒？...最后调用的就是 Kafka 包装过的 selector，而最终会调用 Java nio 的 select(timeout)。 现在消费者端的代码已经清晰了，我们再来看看 Broker 如何做的。

    3.1K20

    你的消息队列如何保证消息不丢失，且只被消费一次，这篇就教会你

    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...这里面接收消息和处理消息的过程都可能会发生异常或者失败，比如说，消息接收时网络发生抖动，导致消息并没有被正确的接收到；处理消息时可能发生一些业务的异常导致处理流程未执行完成，这时如果更新消费进度，那么这条失败的消息就永远不会被处理了...02 如何保证消息只被消费一次 从上面的分析中，你能发现，为了避免消息丢失，我们需要付出两方面的代价：一方面是性能的损耗；一方面可能造成消息重复消费。...性能的损耗我们还可以接受，因为一般业务系统只有在写请求时才会有发送消息队列的操作，而一般系统的写请求的量级并不高，但是消息一旦被重复消费，就会造成业务逻辑处理的错误。那么我们要如何避免消息的重复呢？...总结，今天我们主要学习了在消息队列中，消息可能会发生丢失的场景，和我们的应对方法，以及在消息重复的场景下，我们要如何保证，尽量不影响消息最终的处理结果。

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    分布式实时消息队列Kafka（一）

    引入Redis，作为读缓存，解决高并发的读 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RaU9EfHR-1617011887969)(20210329_分布式实时消息队列...引入消息队列：解决高并发写问题 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wwEN0xMz-1617011887970)(20210329_分布式实时消息队列Kafka...协议 A给B发送消息：基于TCP协议 小结 知识点06：消息队列：点对点模式 目标：了解消息队列中消息传递的点对点模式 路径 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...小结 知识点12：Kafka概念：分区副本机制 目标：掌握Kafka中的分区副本机制 路径 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-76LY04s2...，加深理解 路径 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6n8rY5Z8-1617011887975)(20210329_分布式实时消息队列Kafka（一

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