使用同步模式的时候,有3种状态保证消息被安全生产,在配置为1(只保证写入leader成功)的话,如果刚好leader partition挂了,数据就会丢失.还有一种情况可能会丢失消息,就是使用异步模式的时候,当缓冲区满了,如果配置为0(还没有收到确认的情况下,缓冲池一满,就清空缓冲池里的消息),数据就会被立即丢弃掉. 在数据生产时避免数据丢失的方法: 只要能避免上述两种情况,那么就可以保证消息不会被丢失.就是说在同步模式的时候,确认机制设置为-1,也就是让消息写入leader和所有的副本.还有,…

一.如何保证百万级写入速度: 目录 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 2.零拷贝技术 3.最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理,这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点. Kafka是高吞吐低延迟的高并发.高性能的消息中间件,在大数据领域有极为广泛的运用.配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万.上百万的超高并发写入. 那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来一点一点说一下. 1.页缓存技术 + 磁盘顺序写 首先Kafka每次接收到数据都会往…

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader…

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks…

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,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区…

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发…

我们都知道Kafka的吞吐量很大,但是Kafka究竟会不会丢失消息呢?又会不会重复消费消息呢? 图 无人机实时监控 ​ 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失.不重复的到达,比如无人机实时监控系统,当无人机闯入机场区域,我们必须立刻报警,不允许消息丢失.而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除.如果消息重复了呢,我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢,这种情况恐怕相当复杂而难以处理.但是如果我们能保证消息exactly once,那么一切都容易得多. 下面我们来简单了解一下消息传…

一些观念的修正 从 0.9 版本开始,Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台". Kafka不仅仅是一个队列,而且是一个存储,有超强的堆积能力. Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景,也可以用在有事务要求的业务系统上,但性能较低. Kafka不是Topic越多越好,由于其设计原理,在数量达到阈值后,其性能和Topic数量成反比. 引入了消息队列,就等于引入了异步,不管你是出于什么目的.这通常意味着业务流程的改变,甚至产品体验的变更. 消息系统…

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,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi…

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我…