Kafka-语义&重复消费&丢失数据&分区有序
记录下和kafka相关的语义、不重复消息、不丢失数据、分区有序的内容，文中很多理解参考文末博文、书籍还有某前辈。 kafka语义 kafka中有三种语义，它对理解下面的不重复消费有帮助。 最多一次（at most once）：消息最多被处理一次，可能有消息丢失的风险。 至少一次 ...
原文：kafka-重复消费-2
场景： kafka先批量拉取消息，完了将拉下来的消息逐条消费，假如此次共拉取 条消息，但在处理第 条时，线程被停掉，就会导致已消费消息offet不会被提交，接下来已经被消费的 条记录还会被重复消费，这就是kafka重复消费的另一场景 解决思路： 解决此类重复消费的方式：将能够唯一标识消息的信息存储在其他系统，比如redis，什么能够唯一标识消息呢 就是consumergroup topic par ...
2018-07-24 00:28 0 2323 推荐指数：
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https://github.com/linkedin/Burrow https://github.com/linkedin/Burrow/wiki/Configuration https://b ...
kafka数据如何被重复消费
近段时间学习极客时间李玥老师的后端存储实战课时，看到一个很多意思的东西：用kafka存储点击流的数据，并重复处理。在以往的使用中，kafka只是一个消息传输的载体，消息被消费后就不能再次消费。新知识与印象相冲突，于是就有了本篇文章：kafka数据如何被重复消费。 前期理论了解 首先我先去官网 ...
Kafka重复消费总结
一、重复消费的原因 消息重复消费的根本原因都在于：已经消费了数据，但是offset没有成功提交。 其中很大一部分原因在于发生了再均衡。 1）消费者宕机、重启等。导致消息已经消费但是没有提交offset。 2）消费者使用自动提交offset，但当还没有提交的时候，有新 ...
Kafka重复消费
重复消费的原因 消息重复消费的根本原因都在于：已经消费了数据，但是offset没有成功提交。 其中很大一部分原因在于发生了再均衡。 1）消费者宕机、重启等。导致消息已经消费但是没有提交offset。 2）消费者使用自动提交offset，但当还没有提交的时候，有新 ...
Kafka-如何保证消费者的可靠性
Kafka-如何保证消费者的可靠性 只有那些被提交到kafka的数据，也就是那些已经被写入所有同步副本的数据，对消费者是可用的，这意味着消费者得到的消息已经具备了一致性。消费者唯一要做的是跟踪哪些消息是已经读取过的，哪些是还没有读取过的。这是在读取消息时不丢失消息的关键。 在从分区读取数据时 ...
Kafka-消费者-偏移量的提交方式
Kafka-消费者-偏移量的提交方式 每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有被消费者读取过的记录，可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。 更新分区当前位置的操作叫做提交。 消费者往一个叫做 _consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含 ...