kafka如何解決重復(fù)消費?
使用 Kafka 的問題與解決
在前文中，我們討論了在使用 Kafka 時可能會遇到的六個主要問題，包括消息順序問題、消息積壓、主鍵沖突、數(shù)據(jù)庫主從延遲、重復(fù)消費以及多環(huán)境消費問題。下文將對這些問題進行詳細闡述并提供解決策略。
1. 消息順序問題
為了保證消息的順序，我們需要確保生產(chǎn)者將相同商戶編號的消息寫入同一個 partition，同時消費者組中的不同節(jié)點消費不同的 partition。理論上，這種策略能夠?qū)崿F(xiàn)消息順序的保證。然而，在實際運行過程中，網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定導(dǎo)致的請求超時和業(yè)務(wù)接口無法及時連接數(shù)據(jù)庫，可能破壞消息順序。在發(fā)現(xiàn)此問題后，我們引入了失敗重試機制，利用彈性作業(yè)建立了一套異常處理流程，當(dāng)消息處理失敗時，將其保存至重試表中，避免了消息的永久丟失。
2. 消息積壓問題
隨著商戶數(shù)量的增長，消息量激增，導(dǎo)致消費者處理速度跟不上，出現(xiàn)消息積壓。為解決這一問題，我們采取了優(yōu)化措施，包括減少消息體大小、調(diào)整路由規(guī)則以及優(yōu)化批量操作。具體而言，通過重新設(shè)計消息體結(jié)構(gòu)和路由邏輯，使得消息分配更加均勻，同時引入線程池處理消息，實現(xiàn)消息積壓問題的有效緩解。
3. 主鍵沖突問題
主鍵沖突通常是由于并發(fā)請求在同一時刻插入數(shù)據(jù)導(dǎo)致的。為解決這一問題，我們采取了使用 INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 語句，以避免主鍵沖突異常。此方法允許在主鍵沖突時更新字段，從而確保了數(shù)據(jù)的一致性和完整性。
4. 數(shù)據(jù)庫主從延遲問題
數(shù)據(jù)庫主從同步延遲可能導(dǎo)致消費到的數(shù)據(jù)不完整或過時。為應(yīng)對這種情況，我們引入了接口調(diào)用重試機制，確保在調(diào)用接口時，可以獲取到最新的數(shù)據(jù)。通過這種方法，商戶投訴的問題得到了解決。
5. 重復(fù)消費問題
Kafka 默認的消費模式可能會導(dǎo)致重復(fù)消費。在業(yè)務(wù)實現(xiàn)中，我們采用了 INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 方式來處理，該方法在插入數(shù)據(jù)時檢查主鍵是否已存在，從而實現(xiàn)冪等操作，有效避免了重復(fù)消費的問題。
6. 多環(huán)境消費問題
在不同環(huán)境共用 Kafka 集群時，配置錯誤可能導(dǎo)致消息串庫。通過在配置 topic 時加入環(huán)境前綴，可以有效避免消息在不同環(huán)境間錯誤消費。在出現(xiàn)配置錯誤后，我們及時發(fā)現(xiàn)并解決了問題，確保了消息消費的一致性。
總結(jié)而言，使用 Kafka 面臨的問題多種多樣，但通過合理的策略和方法，我們成功地解決了這些挑戰(zhàn)，積累了寶貴的經(jīng)驗。對于未來使用消息中間件的開發(fā)人員，這些經(jīng)驗將具有重要的參考價值。
Kafka的重復(fù)、丟數(shù)據(jù)及順序消費等問題
“sticky”這個單詞可以翻譯為“粘性的”，Kafka從0.11.x版本開始引入這種分配策略，它主要有兩個目的：為什么會重復(fù)消費：第一種可能是生產(chǎn)者重復(fù)發(fā)送消息。第二種可能是消費者手動提交時掛掉了，導(dǎo)致消費了數(shù)據(jù)但是沒有提交offset。為什么會丟失數(shù)據(jù)：第一種可能是ack非-1的情況下，follower未同步完全，...
kafka重復(fù)消費的原因
如果自動提交的偏移量小于客戶端處理的最后一個消息的偏移量，那么處于兩個偏移量之間的消息就會被重復(fù)處理，假設(shè)我們采用了自動提交，且提交時間間隔為5s，在最近一次提交之后的3s發(fā)生了再均衡，再均衡之后，消費者從最后一次提交的偏移量位置開始讀取消息。這個時候偏移量已經(jīng)落后了3s，所以在這3s內(nèi)到達的...
kafka消費相同消費組問題
修改參數(shù) 2、 kafkaConsumer.assign() 點對點消費方式 和 subscribe()訂閱消費方式 ，使用了相同的消費組，也就是他們group id 相同時，group coordinator無法識別具有相同消費組group id的consumer，直接拋異常 CommitFailedException 如果是這種情況，提示的解決方法 max.poll.interval.ms，max.poll.record ...
MQ黃金三劍客:RabbitMQ、RocketMQ和Kafka深入解密常見問題及功能對比...
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kafkaconsumer的重平衡機制如何實現(xiàn)的?
輪詢策略則通過輪循方式分配所有分區(qū)和消費者，確保每個主題的分區(qū)均勻分配給所有消費者，簡單且公平，但不一致的訂閱關(guān)系可能導(dǎo)致分配不均。粘性策略通過考慮上次分配結(jié)果，最大程度保持分區(qū)穩(wěn)定，降低重新平衡成本，但需要權(quán)衡穩(wěn)定性與負載均衡。總結(jié)，再均衡機制在Kafka中扮演著關(guān)鍵角色，確保消費者組中消費...
kafka、activemq、rabbitmq、rocketmq都有什么優(yōu)點和缺點
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簡述Kafka的rebalance機制
如果C1消費消息超時，觸發(fā)rebalance，重新分配后、該消息會被其他消費者消費，此時C1消費完成提 交offset、導(dǎo)致錯誤 解決：coordinator每次rebalance，會標記一個Generation給到consumer，每次rebalance該 Generation會+1，consumer提交offset時，coordinator會比對Generation，不一致則拒絕提交 上述就是簡述Kafka的...
5種kafka消費端性能優(yōu)化方法
同時，同步調(diào)整`max.poll.interval.ms`，以確保數(shù)據(jù)拉取與處理間的平衡。`fetch.max.bytes`參數(shù)控制服務(wù)器可返回給消費者的最大數(shù)據(jù)大小，合理調(diào)整此值能提升吞吐量，但在網(wǎng)絡(luò)延遲較大的情況下，可能需要減小該值，以防業(yè)務(wù)處理數(shù)據(jù)超時。關(guān)注`heartbeat.interval.ms`參數(shù)，它是消費者與Kafka之間的超時...
flink 問題總結(jié)(13)flink 上kafka相同groupid消費重復(fù)
flink1.12版本中使用了flinksql，固定了groupid。但是因為重復(fù)上了兩個相同任務(wù)之后，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)消費重復(fù)。下圖sink中創(chuàng)建兩個相同任務(wù)，會消費相同數(shù)據(jù)。兩個任務(wù)同時處理，并沒有在一個consume group里，所以不會共同消費。https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/38639019\/flink-kafka-consumer-groupid-not-...
一條消息怎么被兩個消費者消費
在保證MQ消息不重復(fù)的情況下，消費者消費消息成功后，在給MQ發(fā)送消息確認的時候出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)異常(或者是服務(wù)中斷)，MQ沒有接收到確認，此時MQ不會將發(fā)送的消息刪除，為了保證消息被消費，當(dāng)消費者網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定后，MQ就會繼續(xù)給消費者投遞之前的消息。這時候消費者就接收到了兩條一樣的消息 ...
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