Kafka如何保證不丟失不重復(fù)消費
### 高性能寫入策略
#### 頁緩存技術(shù) + 磁盤順序?qū)?br />
在Kafka設(shè)計之初，數(shù)據(jù)的寫入是直接針對磁盤進行的。然而，頻繁地在磁盤文件中寫入數(shù)據(jù)會顯著降低性能。為了解決這一問題，Kafka采用了操作系統(tǒng)級別的頁緩存技術(shù)。操作系統(tǒng)內(nèi)核通過頁緩存（page cache）在內(nèi)存中緩存文件數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在內(nèi)存中進行寫入操作，極大地提高了寫入速度。數(shù)據(jù)最終由操作系統(tǒng)決定何時將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)刷入磁盤，這一過程顯著提升了性能。此外，Kafka采用了磁盤順序?qū)懙姆绞剑磳?shù)據(jù)追加到文件的末尾，而不是隨機寫入文件的不同位置。順序?qū)懭氲男阅芡ǔＥc內(nèi)存寫入性能相當(dāng)，避免了隨機寫入磁盤的低效。
#### 零拷貝技術(shù)
在數(shù)據(jù)消費階段，Kafka引入了零拷貝技術(shù)來優(yōu)化性能。零拷貝技術(shù)允許操作系統(tǒng)直接將數(shù)據(jù)從頁緩存發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（網(wǎng)卡），跳過了將數(shù)據(jù)從操作系統(tǒng)緩存拷貝到應(yīng)用程序緩存、再從應(yīng)用緩存拷貝到Socket緩存的步驟，從而減少了不必要的數(shù)據(jù)拷貝和上下文切換，大大提高了讀取文件數(shù)據(jù)的性能。
### 保證不丟失不重復(fù)消費
Kafka通過在生產(chǎn)者和消費者兩端設(shè)計不同的機制來確保消息的可靠傳遞。
#### 生產(chǎn)者端
生產(chǎn)者發(fā)送消息給Kafka時，可以通過配置參數(shù)`acks`來決定消息的可靠性。`acks`參數(shù)可選值為0、-1（或all）、或1。其中，0表示生產(chǎn)者完全不關(guān)心broker的處理結(jié)果，吞吐量最高但不保證消息的可靠性；-1或all表示只有當(dāng)leader和所有ISR副本都寫入消息后，生產(chǎn)者才收到確認(rèn)，保證了消息不丟失，但吞吐量最低；默認(rèn)值1表示leader自己寫入后就響應(yīng)，只要leader存在，消息就不會丟失，但仍然可能丟失在其他副本上，實現(xiàn)的是at least once。配置為0時，雖然理論上不保證消息不丟失，但在集群穩(wěn)定情況下，不設(shè)置為0的情況下消息不會丟失。
#### 消費者端
消費者通過offset來保證消息的傳遞，自動提交offset默認(rèn)為true，實現(xiàn)的是at most once；在消費后提交則實現(xiàn)的是at least once。自動提交offset是Kafka消費者默認(rèn)行為。
### 精確一次傳遞
為了實現(xiàn)消息的精確傳遞一次，即exactly once，Kafka在0.11.0.0版本之后引入了冪等的生產(chǎn)者（idempotent producer）機制。冪等的生產(chǎn)者可以發(fā)送多次相同的消息，但broker端會確保只寫入一次，通過為每條消息分配唯一編號來實現(xiàn)去重。同時，通過設(shè)置`enable.idempotent`為true，并在需要時使用事務(wù)（通過設(shè)置`transational.id`參數(shù)）來確保消息在多個分區(qū)上的一致性和完整性，實現(xiàn)多分區(qū)寫入消息的精確傳遞。消費者端仍需自行處理exactly once的邏輯，例如通過手動管理offset的提交來避免自動提交可能帶來的重復(fù)消費問題。
通過上述設(shè)計，Kafka不僅實現(xiàn)了極高的寫入性能，還通過靈活的配置選項提供了不丟失不重復(fù)消費的消息傳遞保證，滿足了不同應(yīng)用場景的需求。
Kafka-“不丟消息”--ISR-機制解析
在消息隊列領(lǐng)域，保證消息不丟失一直是關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。Kafka以其高效、可靠的消息傳遞機制而聞名，它在設(shè)計上就充分考慮了如何避免消息丟失的問題，尤其是通過內(nèi)部的ISR（In-Sync Replica）機制來實現(xiàn)這一目標(biāo)。消息在Kafka的存儲形式為日志（log），通過特定的文件組織結(jié)構(gòu)（包括.log、.index、.timeindex）來...
Kafka丟失數(shù)據(jù)問題優(yōu)化總結(jié)
3、如何發(fā)現(xiàn)有數(shù)據(jù)丟失，又是如何驗證的。從業(yè)務(wù)角度考慮，例如：教育行業(yè)，每年高考后數(shù)據(jù)量巨大，但是卻反常的比高考前還少，或者源端數(shù)據(jù)量和目的端數(shù)據(jù)量不符 4、 定位數(shù)據(jù)是否在kafka之前就已經(jīng)丟失還事消費端丟失數(shù)據(jù)的 kafka支持?jǐn)?shù)據(jù)的重新回放功能(換個消費group)，清空目的端所有數(shù)據(jù)，重新消費。
kafka如何保證消息不丟
可以在系統(tǒng)崩潰后自動恢復(fù)數(shù)據(jù)。5. 流量控制和重試策略：Kafka還具有流量控制功能，可以防止消費者在處理消息時過載。同時，它還具有重試策略，如果消息處理失敗，它可以重試該消息。綜上所述，Kafka通過其分布式架構(gòu)、復(fù)制和備份、確認(rèn)機制、崩潰恢復(fù)以及流量控制和重試策略，確保了消息不丟失。
Kafka之不丟消息
消費者側(cè)默認(rèn)使用自動提交機制，可能導(dǎo)致消息丟失。通過關(guān)閉自動提交或使用手動提交解決，實現(xiàn)消費者正確處理消息。消費者配置關(guān)閉自動提交，使用手動提交方式，通過Java配置類自定義實例實現(xiàn)。手動提交存在同步與異步兩種方式，同步提交確保消息處理完畢后提交，異步提交不阻塞服務(wù)。確保消息不丟失是Kafka設(shè)計的關(guān)鍵...
Kafka之enable.auto.commit使用解析
Kafka的enable.auto.commit功能是自動提交消費者偏移量的設(shè)置，默認(rèn)狀態(tài)下為啟用（ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG設(shè)為true）。默認(rèn)的auto.commit.interval.ms為5000毫秒，這意味著每當(dāng)消費消息后，系統(tǒng)會自動更新offset位置，確保消息不會重復(fù)消費，即使程序重啟，也能從上次消費的位置繼續(xù)。然而，如果將enable.auto...
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(rèn)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(rèn)，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 ...
京東大數(shù)據(jù)開發(fā)高頻面試題及答案
Flink如何確保精準(zhǔn)一次性？采用checkpoint算法實現(xiàn)。Kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失和不重復(fù)？生產(chǎn)者端確保數(shù)據(jù)發(fā)送成功后才進行下一輪發(fā)送，消費者端通過提交offset避免重復(fù)消費。針對ack級別設(shè)置問題，確保不產(chǎn)生重復(fù)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傾斜現(xiàn)象如何解決？詳細(xì)解決策略請參閱相關(guān)資料。Zookeeper的選舉機制如何工作？在啟動時，...
【kafka原理】Kafka生產(chǎn)者 (分區(qū)策略和ACK應(yīng)答機制)
相反，設(shè)置為0則實現(xiàn)At Most Once語義，確保每條消息僅發(fā)送一次，但數(shù)據(jù)可能丟失。對于交易數(shù)據(jù)等關(guān)鍵信息，需要確保數(shù)據(jù)既不重復(fù)也不丟失，即Exactly Once語義。在早期版本的Kafka中，無法提供Exactly Once語義，下游消費者需要自行去重。從0.11版本開始，引入冪等性特性，結(jié)合At Least Once語義，實現(xiàn)了...
RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 事務(wù)性,消息丟失和消息重復(fù)發(fā)送的處理策略_百 ...
Kafka在存儲階段依賴操作系統(tǒng)緩存（Page Cache）進行數(shù)據(jù)暫存，通過控制消息寫入多個副本和協(xié)調(diào)分區(qū)Leader來減少數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險。RocketMQ則通過同步刷盤和消息副本策略進一步提高數(shù)據(jù)可靠性。消息重復(fù)發(fā)送問題主要在MQ傳遞過程中解決，通過利用冪等性，確保消息只會被處理一次。常見方案包括利用數(shù)據(jù)庫唯一性、更新操作...
一探究竟,詳解Kafka生產(chǎn)者和消費者的工作原理!
消費者端解壓 Kafka 會將啟用了哪種壓縮算法封裝進消息集合中，在Consummer中進行解壓操作。kafka提供以下特性來保證其消息的不丟失，從而保證消息的可靠性 生產(chǎn)者確認(rèn)機制 當(dāng) Kafka 的若干個 Broker（根據(jù)配置策略，可以是一個，也可以是ALL） 成功地接收到一條消息并寫入到日志文件后，它們會告訴生產(chǎn)者...
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