转载:https://blog.csdn.net/matrix_google/article/details/79888144 首先要考虑这么几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 ...
首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略 ...
2018-10-10 10:15 0 15076 推荐指数:
转载:https://blog.csdn.net/matrix_google/article/details/79888144 首先要考虑这么几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 ...
(同步)存活保证数据安全 3)从消费端:关闭自动提交,使用手动提交。 数据不重复消费 1)生产端 ...
目录 1. Kafka消息投递语义-消息不丢失,不重复,不丢不重 1.1. 介绍 1.2. Producer 消息生产者端 1.3. Broker 消息接收端 1.4. Consumer ...
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 ...
背景 这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下: 1 已经提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息没提交成功,并不是broke丢失了消息; 有限度的持久化(broker可用) 生产者丢失消息 producer.send(Object msg ...
kafka的结构如下: 一、生产者 1、生产者(Producer)使用send方法 发送消息是异步的,所以可以通过get方法或回调函数拿到调用的结果。如果失败了,可以重试。 重试次数可以稍微大些,比如5次。间隔可以稍微长些。 二、消费者 ...
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 ...
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