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 ...
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。手动位移提交分成同步提交和异步提交俩种。具体看下图。 重复消费的处理 对于消费端消息的重复消费问题,如果消费端拉取了一 ...
2022-01-05 12:52 0 923 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 ...
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 ...
(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 ...