在之前的基礎上,基本搞清楚了Kafka的機制及如何運用。這里思考一下:Kafka中的消息會不會丟失或重復消費呢?為什么呢? 要確定Kafka的消息是否丟失或重復,從兩個方面分析入手:消息發送和消息消費 1、消息發送 Kafka消息發送有兩種方式:同步 ...
Kafka作為當下流行的高並發消息中間件,大量用於數據采集,實時處理等場景,我們在享受他的高並發,高可靠時,還是不得不面對可能存在的問題,最常見的就是丟包,重發問題。 丟包問題:消息推送服務,每天早上,手機上各終端都會給用戶推送消息,這時候流量劇增,可能會出現kafka發送數據過快,導致服務器網卡爆滿,或者磁盤處於繁忙狀態,可能會出現丟包現象。 解決方案:首先對kafka進行限速, 其次啟用重試機 ...
2018-10-09 21:32 0 5552 推薦指數:
在之前的基礎上,基本搞清楚了Kafka的機制及如何運用。這里思考一下:Kafka中的消息會不會丟失或重復消費呢?為什么呢? 要確定Kafka的消息是否丟失或重復,從兩個方面分析入手:消息發送和消息消費 1、消息發送 Kafka消息發送有兩種方式:同步 ...
如果覺得本文對您有幫助,不妨掃描下方微信二維碼打賞點,您的鼓勵是我前進最大的動力: ...
在之前的基礎上,基本搞清楚了Kafka的機制及如何運用。這里思考一下:Kafka中的消息會不會丟失或重復消費呢?為什么呢? 要確定Kafka的消息是否丟失或重復,從兩個方面分析入手:消息發送和消息消費 1、消息發送 Kafka消息發送有兩種方式:同步 ...
先處理消費端的丟失數據和重復消費 這倆種情況都是 消息偏移offset的問題導致的,只是場景不同。 offset位移提交一般有倆種方式,自動位移提交和手動位移提交。用enable.auto.commit這個配置屬性去控制 丟失消息一般是自動提交的問題,所以切換成手動位移提交就可以 ...
Kafka重復消費原因 底層根本原因:已經消費了數據,但是offset沒提交。 原因1:強行kill線程,導致消費后的數據,offset沒有提交。 原因2:設置offset為自動提交,關閉kafka時,如果在close之前,調用 consumer.unsubscribe ...
一、概述 上次寫這篇文章文章的時候,Spark還是1.x,kafka還是0.8x版本,轉眼間spark到了2.x,kafka也到了2.x,存儲offset的方式也發生了改變,筆者根據上篇文章和網上文章,將offset存儲到Redis,既保證了並發也保證了數據不丟失,經過測試,有效 ...
1、kafka在高並發的情況下,如何避免消息丟失和消息重復? 消息丟失解決方案: 首先對kafka進行限速, 其次啟用重試機制,重試間隔時間設置長一些,最后Kafka設置acks=all,即需要相應的所有處於ISR的分區都確認收到該消息后,才算發送成功 消息重復解決方案: 消息可以使用唯一 ...
數據丟失的原因Kafka 消息發送分同步 (sync)、異步 (async) 兩種方式,默認使用同步方式,可通過 producer.type 屬性進行配置; 通過 request.required.acks 屬性進行配置:值可設為 0, 1, -1(all) -1 和 all 等同 ...