kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存好了数据 2.消费者如何保证不重复消费数据:offset偏移量,记录了我们的消息消费的偏移量,新版本偏移量记录在了一个topic里面 3.broker如何保证数据的不丢失:partition的副本机制

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

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 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,其中状态有0,1,-1. 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.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

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

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

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

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log): 一.可靠的数据源和可靠

定义 问题开始之前先解释下流处理中的一些概念: At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次) At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多) Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理) High Level API   如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭

rabbitmq如何保证消息的可靠性 1.保证消息不丢失 1.1.开启事务(不推荐) 1.2.开启confirm(推荐) 1.3.开启RabbitMQ的持久化(交换机.队列.消息) 1.4.关闭RabbitMQ的自动ack(改成手动) 2.保证消息不重复消费 2.1.幂等性(每个消息用一个唯一标识来区分,消费前先判断此标识有没有被消费过,若已消费过,则直接ACK) rabbitmq如何保证消息的顺序性 将消息放入同一个交换机,交给同一个队列,这个队列只有一个消费者,这个消费者只允许同时开启一个线

目录 如何保证数据写入过程中不丢 直接落盘的 translog 为什么不怕降低写入吞吐量? 如何保证已写数据在集群中不丢 in-memory buffer 总结 LSM Tree的详细介绍 参考资料 如何保证数据写入过程中不丢 数据写入请求达到时,以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交,对应es就是创建倒排索引,维护segment文件 如果我们同步的方式,来处理上述过程,那么系统的吞吐量将很低 如果我们以异步的方式,先写入内存,然后再异步提交到磁盘,则有可能因为机器故障而而丢失还未写入

数据一致性问题:消费一致性和存储一致性 例如:一个leader 写入 10条数据,2个follower(都在ISR中),F1.F2都有可能被选为Leader,例如选F2 .后面Leader又活了.可能造成每个副本数据不一致 F1   8条 F2   9条 LEO:每个副本的最后一个offset.例如 F1的LEO为8, F2的LEO为9 HW(High Watermark):所有副本中最小的LEO. LEO:指的是每个副本最大的 offset; HW:指的是消费者能见到的最大的 offset,I

MySQL的wal机制,得到的结论是:只要redo log和binlog 持久化到磁盘,就能确保mysql异常重新启动后,数据是可以恢复的. binlog的写入机制 其实,binlog的写入逻辑比较简单:事务执行过程中,先把日志写到binlog cache,事务提交的时候,再把binlog cache的内容写到binlog文件中. 一个事务的binlog是不能被拆开的,因此不论事务多大,也要确保一次性写入,这就涉及到binlog cache的保存问题. 系统给binlog cache分配了一片内

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

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,

Redis 中数据的持久化 前言 AOF 持久化 什么是 AOF 持久化 为什么要后记录日志呢 AOF 的潜在风险 AOF 文件的写入和同步 AOF 文件重写机制 AOF 的数据还原 RDB 持久化 什么是 RDB 持久化 RDB 如何做内存快照 快照时发生数据修改 多久做一次快照 过期的键如何持久化 总结 参考 Redis 中数据的持久化 前言 我们知道 Redis 是内存数据库,所有操作都在内存上完成.内存的话,服务器断电,内存上面的数据就会丢失了.这个问题显然是需要解决的. Redis 中

Kafka经典三大问:数据有序丢失重复 在kafka中有三个经典的问题: 如何保证数据有序性 如何解决数据丢失问题 如何处理数据重复消费 这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录一下产生的原因以及如何解决. 1. 消息有序 kafka 的数据,在同一个partition下是默认有序的,但在多个partition中并不一定能够保证其顺序性.kafka因为其自身的性质,适合高吞吐的流式大数据,对数据有序性要求不严格的场景比较适用. 1.1. 为什么只保证单partitio

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

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

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