背景 这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下: 1 已经提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息没提交成功,并不是broke丢失了消息: 有限度的持久化(broker可用) 生产者丢失消息 producer.send(Object msg) ;  这个发送消息的方式是异步的:fire and forget,发送而不管结果如何: 失败的原因可能有很多,比如网络抖动,发送消息超出大小限制: 怎么破呢?永远使用带有返回值值的消息发送方式,即 producer.sen

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参

在很多的流处理框架的介绍中,都会说kafka是一个可靠的数据源,并且推荐使用Kafka当作数据源来进行使用.这是因为与其他消息引擎系统相比,kafka提供了可靠的数据保存及备份机制.并且通过消费者位移这一概念,可以让消费者在因某些原因宕机而重启后,可以轻易得回到宕机前的位置. 但其实kafka的可靠性也只能说是相对的,在整条数据链条中,总有可以让数据出现丢失的情况,今天就来讨论如何避免kafka数据丢失,以及实现精确一致处理的语义. kafka无消息丢失处理 在讨论如何实现kafka无消息丢失的

1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VALUE max.in.flight.requests.per.connection = 1 使用Kafk

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br

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

转载自 huxihx,原文链接 Kafka无消息丢失配置 目录 一.Producer端二.Consumer端 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 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的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

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

12.kafka如何保证数据的不丢失 12.1生产者如何保证数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0 producer.type=sync  request.required.acks=1 如果是异步模式:通过buffer来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果buffer满了数据还

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

1.为什么MQ能解决高并发环境下的消息堆积问题? MQ消息如果堆积,消费者不会立马消费所有的消息,不具有实时性,所以可以解决高并发的问题. 性能比较好的消息中间件:Kafka.RabbitMQ,RocketMQ. 2.什么情况下会产生消息丢失的现象? 消息队列满了的情况下. 3.如何解决消息丢失的问题? (1)生产者可以采用重试机制.因为消费者会不停的消费消息,可以重试将消息放入队列. 如果还是不行,可以将消息记录到数据库,后期做补偿.(不太推荐,不方便) (2)死信队列,可以理解为备胎.(推荐

Kafka与常见消息队列的对比 RabbitMQ Erlang编写 支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP 非常重量级,更适合于企业级的开发 发送给客户端时先在中心队列排队.对路由,负载均衡或者数据持久化都有很好的支持. Redis 基于Key-Value对的NoSQL数据库 入队时,当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ,而如果数据大小超过了10K,Redis则慢的无法忍受: 出队时,无论数据大小,Redis都表现出非常好的性能,而RabbitMQ的出队性能

转载自 huxihx,原文链接 [原创]Kafka 0.11消息设计 目录 一.Kafka消息层次设计 1. v1格式 2. v2格式 二.v1消息格式 三.v2消息格式 四.测试对比 Kafka 0.11版本增加了很多新功能,包括支持事务.精确一次处理语义和幂等producer等,而实现这些新功能的前提就是要提供支持这些功能的新版本消息格式,同时也要维护与老版本的兼容性.本文将详细探讨Kafka 0.11新版本消息格式的设计,其中会着重比较新旧两版本消息格式在设计上的异同.毕竟只有深入理解了K

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

继续上篇文章解决RabbitMQ消息丢失问题和保证消息可靠性(一) 未完成部分,我们聊聊MQ Server端的高可用和消费端如何保证消息不丢的问题? 回归上篇的内容,我们知道消息从生产端到服务端,为了保证消息不丢,我们必须做哪些事情? 发送端采用Confirm模式,注意Server端没成功通知发送端,需要重发操作需要额外处理 消息的持久化处理 上面两个操作保证消息到服务端不丢,但是非高可用状态,如果节点挂掉,服务暂时不可用,需要重启后,消息恢复,消息不会丢失,因为有磁盘存储. 本文先从消费端讲起

原文链接(作者一个人):https://juejin.im/post/5d468591f265da03b810427e 工作中经常用到消息中间件来解决系统间的解耦问题或者高并发消峰问题,但是消息的可靠性如何保证一直是个很大的问题,什么情况下消息就不见了?如何防止消息丢失?下面通过这篇文章,我们就聊聊RabbitMQ 消息可靠性如何解决的? 本文分三部分说明 RabbitMQ 消息丢失场景有哪些? 如何避免消息丢失? 如何设计部署消息中间件保证消息可靠性? RabbitMQ 消息丢失场景有哪些?

前言 之前我们一起了解了使用RocketMQ事务消息解决生产者发送消息时消息丢失的问题,但使用了事务消息后消息就一定不会丢失了吗,肯定是不能保证的. 因为虽然我们解决了生产者发送消息时候的消息丢失问题,但也只是保证Broker正确的接收到了消息,实际上接收到的消息会保存在os cache中,如果此时broker机器突然宕机,os cache中的消息数据就丢失掉了. 而且就算是os cache中的消息已经刷盘到了磁盘中,如果磁盘突然就坏了,消息是不是也就丢失了. 所以我们还要考虑Broker如何保

Kafka概述 Apache Kafka由Scala和Java编写,基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统.它提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka对消息保存时根据topic进行归类,发送消息者称为producer,消息接收者称为consumer.Kafka集群由多个Kafka实例组成,每个实例称为broker.并且Kafka集群基于zookee

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队