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 ...
一 生產者端 首先,我們要知道生產者在生產數據時是靠ack應答機制來傳輸數據的,當 ack 時,生成者無需等待brokder的ack,一直發送消息 ack 時,生產者接收到leader的ack信號,就會發送下一條數據 ack 時,生產者必須等到所有broker返回ack信號,才會發送下一條數據 . 數據丟失的情況 當ack 時,如果有一台broker掛掉,那么那台broker就會接收不到這條消息 ...
2020-03-24 21:10 0 3186 推薦指數:
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 ...
為什么要使用MQ? 1.解耦,系統A在代碼中直接調用系統B和系統C的代碼,如果將來D系統接入,系統A還需要修改代碼,過於麻煩! 2.異步,將消息寫入消息隊列,非必要的業務邏輯以異步的方式運行,加快響應速度 3.削峰,並發量大的時候,所有的請求直接懟到數據庫,造成數據庫連接異常 使用了消息 ...
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 ...
見:https://www.cnblogs.com/sabertobih/p/14092290.html 數據不丟失 1)從生產端:acks = -1,(ack應答機制)從生產端到節點端,當所有isr集合里的節點備份完畢后返回成功; 2)從節點端:每個partition至少需要一個isr節點 ...
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。 1、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 ...
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 ...
Kafka如何保證數據不重復消費,不丟失數據 不重復消費: 1.冪等操作,重復消費不會產生問題 2. dstream.foreachRDD {(rdd, time) = rdd.foreachPartition { partitionIterator => val ...
我們暫且不考慮寫磁盤的具體過程,先大致看看下面的圖,這代表了 Kafka 的核心架構原理。 Kafka 分布式存儲架構 那么現在問題來了,如果每天產生幾十 TB 的數據,難道都寫一台 ...