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 ...
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。 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 ...
2018-10-09 21:32 0 5552 推荐指数:
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 ...
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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 ...
先处理消费端的丢失数据和重复消费 这俩种情况都是 消息偏移offset的问题导致的,只是场景不同。 offset位移提交一般有俩种方式,自动位移提交和手动位移提交。用enable.auto.commit这个配置属性去控制 丢失消息一般是自动提交的问题,所以切换成手动位移提交就可以 ...
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 ...
一、概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效 ...
1、kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 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的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一 ...
数据丢失的原因Kafka 消息发送分同步 (sync)、异步 (async) 两种方式,默认使用同步方式,可通过 producer.type 属性进行配置; 通过 request.required.acks 属性进行配置:值可设为 0, 1, -1(all) -1 和 all 等同 ...