1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

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

1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs

1. 问题 比如说我们建了一个 topic,有三个 partition.生产者在写的时候,其实可以指定一个 key,比如说我们指定了某个订单 id 作为 key,那么这个订单相关的数据,一定会被分发到同一个 partition 中去,而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的.消费者从 partition 中取出来数据的时候,也一定是有顺序的.到这里,顺序还是 ok 的,没有错乱.接着,我们在消费者里可能会搞多个线程来并发处理消息.因为如果消费者是单线程消费处理,而处理比较耗时的话,比

消息无序产生的原因 消息队列,既然是队列就能保证消息在进入队列,以及出队列的时候保证消息的有序性,显然这是在消息的生产端(Producer),但是往往在生产环境中有多个消息的消费端(Consumer),尽管消费端在拉取消息时是有序的,但各个消息由于网络等方面原因无法保证在各个消费端中处理时有序. 场景分析 先后两次修改了商品信息,消息A和消息B先后同步写入MySQL,接着异步写入消息队列中发送消息,此时消息队列生产端(Producer)按时序先后发出了A和B两条消息(消息A先发出,消息B后发出)

作者:可期链接:https://www.zhihu.com/question/266390197/answer/772404605来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 关于Kafka保证单partition有序的讨论如下: 一.为什么只保证单partition有序 如果Kafka要保证多个partition有序,不仅broker保存的数据要保持顺序,消费时也要按序消费.假设partition1堵了,为了有序,那partition2以及后续的分区也不能被消

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

1. 保证消息被消费 即使消息发送到了消息队列,消息也不会万无一失,还是会面临丢失的风险. 我们以 Kafka 为例,消息在Kafka 中是存储在本地磁盘上的, 为了减少消息存储对磁盘的随机 I/O,一般我们会将消息写入到操作系统的 Page Cache 中,然后在合适的时间将消息刷新到磁盘上. 例如,Kafka 可以配置当达到某一时间间隔,或者累积一定的消息数量的时候再刷盘,也就是所谓的异步刷盘. 不过,如果发生机器掉电或者机器异常重启,那么 Page Cache 中还没有来得及刷盘的消息就会

Kafka是一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,它的高吞吐量.灵活的offset是其它消息系统所没有的. Kafka发送消息主要有三种方式: 1.发送并忘记 2.同步发送 3.异步发送+回调函数 下面以单节点的方式分别用三种方法发送1w条消息测试: 方式一:发送并忘记(不关心消息是否正常到达,对返回结果不做任何判断处理) 发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式,只是它不会获取消息发送的返回结果,这种方式的吞吐量是最高的,但是无法保证消息的可靠性: import pickle import t

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

消息队列的好处: 消息队列(Message Queue) 消息: 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据.例如说:文本.音乐.视频等内容. 队列:一种特殊的线性表(数据元素首尾相接),特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素.入队.出队. 消息队列:顾名思义,消息+队列,保存消息的队列.消息的传输过程中的容器:主要提供生产.消费接口供外部调用做数据的存储和获取. 消息队列分类 MQ分类:点对点(P2P).发布订阅(Pub/Sub) 共同点:消息生产者生产消息发送到queue中,

工作中一直在用Oracle 的中间件Oracle GondenGate 是如何保证消息的有序和不丢失呢? Oracle GoldenGate逻辑架构 首先,先看一下Oracle GoldenGate 的逻辑架构: 图中涉及到两个阶段: 初始化阶段: extract 进程直接抽取源表信息经网络传输到target 端的 replicat进程,replicat 进程获取到初始化加载数据将其同步到目标数据源. 增量数据抓取阶段:extract 进程从源表redo log 或其他增量日志中解析并获取增量,

一.什么是消息一致性 消息一致性指的是消息的时序一致性,即消息收发的一致性.如果不能保证时序一致性,就会造成聊天语义不连贯,引起误会. 对于点对点的聊天场景,时序一致性保证接收方的接收顺序和发送方的发出顺序一致:对于群聊场景,时序一致性保证所有接收人看到的消息展现顺序一致. 二.消息一致性的难点 1.多发送方.多接收方.服务端多线程并发处理情况下,无法保证时序一致性. 2.分布式环境下,多个机器的本地时钟不一致,没有"全局时钟",不能用"本地时间"保证时序的一致性.

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

1.为什么要保证顺序 消息队列中的若干消息如果是对同一个数据进行操作,这些操作具有前后的关系,必须要按前后的顺序执行,否则就会造成数据异常.举例: 比如通过mysql binlog进行两个数据库的数据同步,由于对数据库的数据操作是具有顺序性的,如果操作顺序搞反,就会造成不可估量的错误.比如数据库对一条数据依次进行了 插入->更新->删除操作,这个顺序必须是这样,如果在同步过程中,消息的顺序变成了 删除->插入->更新,那么原本应该被删除的数据,就没有被删除,造成数据的不一致问题.

1.mq原则 数据不能多,也不能少,不能多是说消息不能重复消费,这个我们上一节已解决:不能少,就是说不能丢失数据.如果mq传递的是非常核心的消息,支撑核心的业务,那么这种场景是一定不能丢失数据的. 2.丢失数据场景 丢数据一般分为两种,一种是mq把消息丢了,一种就是消费时将消息丢了.下面从rabbitmq和kafka分别说一下,丢失数据的场景, (1)rabbitmq A:生产者弄丢了数据 生产者将数据发送到rabbitmq的时候,可能在传输过程中因为网络等问题而将数据弄丢了. B:rabbit

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