Kafka经典三大问:数据有序丢失重复
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费,这种情况下,Kafka 就退化成了单一队列,毫无并发性可言,极大降低系统性能。因此Kafka使用多partition的概念,并且只保证单partition有序。这样不同partiiton之间不会干扰对方。
1.2. 解决方式
kafka自身没有提供整个topic级别的消息顺序性,但我们可以在业务层面来处理。
可以通过message key来保证你需要保持顺序性的数据发送到同一个partition,即send方法,可以指定三个参数(topic, partition, key), partition和key是可选的,如果指定了同一个partition的话,那么数据就是有序的。
同时在消费端,只创建一个消费者来消费topic,但后续的话这个消费者可以写入N个内存队列,保证具有相同key的数据写入同一个内存队列即可。引入内存队列是为了解决业务处理单线程处理太慢的问题,多个内存队列可以起多个线程进行消费,同时具有相同key的数据在同一个内存队列中,这样就能保证顺序性。

2. 数据丢失
丢失数据一般分为两种情况:mq自己弄丢了,业务处理弄丢了。
2.1. kafka弄丢了数据
kafka的某个broker宕机,重新选举partition的leader时,如果其他的follower还没有完成数据同步,此时leader挂了,那么就有可能造成数据丢失的问题。
kafka提供了几个参数来保证数据不丢失:
replication.factor:分区副本数,最低设置为2,即要求每个Partition至少拥有两个副本;min.insync.replicas:要求一个leader感知到有至少一个follower还跟自己保持联系,没掉队,这样才能确保leader挂了还有一个follower;acks:在producer发送数据成功后,kafka会给生产者返回一个ack信息,这个称为kafka的ack机制;ack有3个可选值,-1、0、1;
ack=1:producer只要收到一个分区副本写入成功的通知就认为推送消息成功,这个分区副本特指leader副本;
ack=0:producer发送一次就不再发送了,不管是否发送成功;
ack=-1:producer只有收到分区内所有副本的成功写入通知才算推送消息成功;
retries:重试次数,如果写入失败就会进行重试,直到超过retries设置的值;
2.2. 消费端弄丢了数据
例如消费者已经获取到这个数据,并且提交了offset,但后续在对数据进行业务操作的时候挂掉了,导致数据没有成功处理,这时候kafka认为你已经成功获取了,但实际没有,就造成了数据丢失的问题。
一般情况下用手动提交的方式来解决,当数据处理成功后再提交offset。
3. 重复消费
在ack=1的情况下,是有可能存在消息丢失的情况的,因为producer收到leader写入成功的通知就认为推送成功,但实际上leader副本在把消息同步到follower副本的时候失败了,这时候消息就丢失了。
为了处理这种推送失败的情况,kakfa引入了回调机制来处理,实际上就是一种重试的方式,这时候会出现因为重试机制导致消息乱序的情况。
3.1. 解决重试机制引起的消息乱序
生产者Producer
为了实现producer的幂等性,kafka引入了Producer ID和Sequence Number两个参数,对于每个生产者,该Producer发送的消息都对应一个单调增的Sequence Number。同样的Broker端也会为每个生产者的每条消息维护一个序号,并且每commit一条数据时就会将其序号递增。
对于接收到的数据,如果其序号比Borker维护的序号大一(即表示是下一条数据),Broker会接收它,否则将其丢弃。
如果消息序号比Broker维护的序号差值比一大,说明中间有数据尚未写入,即乱序,此时Broker拒绝该消息,Producer抛出InvalidSequenceNumber
如果消息序号小于等于Broker维护的序号,说明该消息已被保存,即为重复消息,Broker直接丢弃该消息,Producer抛出DuplicateSequenceNumber
Sender发送失败后会重试,这样可以保证每个消息都被发送到broker
消费者Consumer
同样的也是利用幂等性的原理来解决,可以给每条数据加上一个唯一标识,进行数据处理的时候校验这个标识是否存在,如果存在即为重复数据,丢弃。
Kafka经典三大问:数据有序丢失重复的更多相关文章
- [转帖]kafka 如何保证数据不丢失
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 ...
- kafka 如何保证数据不丢失
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 b ...
- Kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?kafka消费怎么保证数据消费一次?数据的一致性和统一性?数据的完整性?
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 ...
- Oracle Goldengate是如何保证数据有序和确保数据不丢失的?
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 ...
- Spark Streaming消费Kafka Direct方式数据零丢失实现
使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以 ...
- Spark Streaming和Kafka整合保证数据零丢失
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 ...
- Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失
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 ...
- Kafka如何保证数据不丢失
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 ...
- 160728、Spark Streaming kafka 实现数据零丢失的几种方式
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) Exactl ...
随机推荐
- 【linux】Ubuntu20.04使用apt下载和卸载openJDK
Ubuntu20.04使用apt下载和卸载openJDK 前言 由于最近电脑装了ubuntu和win双系统,想再ubuntu上学习.在成功配置完系统之后,开始了配学习环境的旅程.... 这次的是使用u ...
- [USB波形分析] 全速USB波形数据分析(一)
在之前的文章一次CAN波形分析之旅里,根据示波器采集的波形数据,详细地分析了CAN通信.今天来分析USB数据,还是同样的流程,但是这次使用matplotlib来协助分析. USB基本波形 USB通过一 ...
- 计算机二级考试office专题之绝对引用相对引用
- 【记录一个问题】用ndk的gcc命令行无法编译C++11的lambda等语法的代码
/Users/ahfu/code/android/android-ndk-r14b/toolchains/arm-linux-androideabi-4.9/prebuilt/darwin-x86_6 ...
- Typecho 如何安装主题和插件
Typecho的主题和插件都安装在Typecho的usr目录下,这个不是主机根目录的usr,是Typecho本身文件夹根目录下的usr. 里面有两个文件夹,plugins存放插件,themes存放主题 ...
- 关于cmake和开源项目发布的那些事(PF)
本来是打算写一篇年终总结,随便和以往一样提一提自己的开源项目(长不大的plain framework)的一些进度,不过最近这一年对于这个项目实在是维护不多,实在难以用它作为醒目的标题.而最近由于使用了 ...
- C++Template(类模板二)
namespace _myspace{ template<typename T, typename U> class TC { public: TC() { cout << & ...
- Codeforces Round #740 Div. 2
题目跳转链接 A. Simply Strange Sort 题意 定义一个函数\(f_{i}\) : 如果\(a_i \ge a_{i+1}\) swap(\(a_i\) \(a_{i+1}\)) 定 ...
- 势能分析(splay分析)
定义 第\(x\)次操作后,势能为\(\phi(x)\),该操作实际复杂度\(c(x)\),均摊复杂度\(a(x)\). 定义\(a(x)=c(x)+\phi(x)-\phi(x-1)\). 那么总复 ...
- 「Celeste-B」Say Goodbye
做法一 提供一个后半部分略微不同的做法. 首先,基环旋转同构肯定是用 Burnside 那套理论求不动点来解,设 \(f(n, m)\) 为每种颜色 \(/m\) 构成 \(n\) 棵(树之间有标号) ...