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 ...
一 生产者端 首先,我们要知道生产者在生产数据时是靠ack应答机制来传输数据的,当 ack 时,生成者无需等待brokder的ack,一直发送消息 ack 时,生产者接收到leader的ack信号,就会发送下一条数据 ack 时,生产者必须等到所有broker返回ack信号,才会发送下一条数据 . 数据丢失的情况 当ack 时,如果有一台broker挂掉,那么那台broker就会接收不到这条消息 ...
2020-03-24 21:10 0 3186 推荐指数:
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 ...
为什么要使用MQ? 1.解耦,系统A在代码中直接调用系统B和系统C的代码,如果将来D系统接入,系统A还需要修改代码,过于麻烦! 2.异步,将消息写入消息队列,非必要的业务逻辑以异步的方式运行,加快响应速度 3.削峰,并发量大的时候,所有的请求直接怼到数据库,造成数据库连接异常 使用了消息 ...
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 ...
见:https://www.cnblogs.com/sabertobih/p/14092290.html 数据不丢失 1)从生产端:acks = -1,(ack应答机制)从生产端到节点端,当所有isr集合里的节点备份完毕后返回成功; 2)从节点端:每个partition至少需要一个isr节点 ...
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 ...
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 ...
Kafka如何保证数据不重复消费,不丢失数据 不重复消费: 1.幂等操作,重复消费不会产生问题 2. dstream.foreachRDD {(rdd, time) = rdd.foreachPartition { partitionIterator => val ...
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 ...