數據丟失是一件非常嚴重的事情事，針對數據丟失的問題我們需要有明確的思路來確定問題所在，針對這段時間的總結，我個人面對kafka 數據丟失問題的解決思路如下： 是否真正的存在數據丟失問題，比如有很多時候可能是其他同事操作了測試環境，所以首先確保數據沒有第三方干擾。 理清你的業務流程 ...

kafka 保證消息不丟失。原因如下有： 1）生產者如果異步發送，會造成消息丟失，發送的過程中kafka會先把消息緩存起來。然后批量發送。 若批量發送之前client宕機會造成消息丟失。生產者不丟失消息需要同步發送 2）kafka服務器默認異步刷盤，先刷到系統頁緩存，然后再刷新到日志文件。頁 ...

kafka.serializer.StringDecoderimport org.apache.spark.SparkConfim ...

Kafka如何保證數據不丟失 1.生產者數據的不丟失 kafka的ack機制：在kafka發送數據的時候，每次發送消息都會有一個確認反饋機制，確保消息正常的能夠被收到，其中狀態有0,1，-1。 如果是同步模式：ack機制能夠保證數據的不丟失，如果ack設置為0，風險很大，一般不建議設置 ...

一般我們在用到這種消息中件的時候，肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失，在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題，是指3個方面的數據不丟失，即：producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習，kafka是如何保證數據不丟失 ...

一般我們在用到這種消息中件的時候，肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失，在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題，是指3個方面的數據不丟失，即：producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習，kafka是如何保證數據不丟失 ...

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，難道都寫一台機器的磁盤上嗎？這明顯是不靠譜的啊！ 所以說，這里就得考慮數據的分布式存儲了，我們結合 Kafka 的具體情況來說說。 在 Kafka 里面，有一個核心的概念叫做 ...

消費者與分區的對應關系總結 消費者數據重復問題說明 生產者的可靠性保證 ...