学习Kafka的读书笔记,暂未把文章设为翻译类型,因为并非直译文档。水平有限,还请路过高手指正。

<1> “最多(发送)一次”(At most once):消息可以丢失但绝不会重新发送;
<2> “至少(发送)一次”(At least once):消息绝不会丢失但是可能会被重新发送;
<3> “仅(发送)一次”(Exactly once): 这是实际应用中最希望看到的,每个消息只会被发送一次且不会丢失;

从生产者角度,一个producer可以选择是否异步发送:
1> 若不选择异步发送,Producer在发送一个消息之后得不到及时ack的话,会继续重发,知道得到ack为止;(至少(发送)一次)
2> 若选择异步发送,Producer在发送一个message后就继续接下来的消息发送,而不管消息是否最终发送成功;(最多(发送)一次)

从消费者角度,一个Kafka Consumer有三种选择:
1> 读取N条消息(一批消息) ---> 保存最后一个消息之后要处理的Message Possition至log ---> 处理消息。 该流程保证“最多(发送)一次”:如果保存消息Position成功,但在处理消息完成前Consumer crash, 新的Consumer进程将从记录的position继续往下处理,因而有消息会被漏掉(未经处理).
2> 读取N条消息 (一批消息)---> 处理消息 ---> 记录最后一个消息之后要处理的Message Possition至log。 该流程保证“至少(发送)一次”:如果处理消息过程中consumer crash, 新的consumer进程在接管时会从上一次处理的末尾Position开始,一些消息可能会被重发发送。
3> 处理消息过程中,将每个消息的Position和消息本身存放在同一地方,要么Position和Message都update, 要么都没有。该流程可保证“仅(发送)一次”。当某个消息处理失败(Consumer挂掉),新的Consumer进程可以通过最后一个处理的Message position保证不会重复处理消息。

总的来说,Kafka默认支持“至少(发送)一次”;

如果用户希望支持“最多(发送)一次”,可以在producer端选择异步发送(关闭retry功能),并且在处理一个批次消息前先记录该批次消息最后一个消息的Position。

若要实现“仅(发送)一次”,Kafka提供了Message Offset, Consumer可以同步保存每个消息的Offset和Message本身,所以实现“仅(发送)一次”比较方便。

Push vs Pull:

Push model不能适应不同消费者的消费能力和使用场景。理解起来很简单,消费者A每分钟只能处理10条消息,但Broker可能以每分钟100条的速率发送给A,这显然不合理。
Pull-based model可以由消费者根据自身的处理能力选择性的批处理消息,可以减少不必要的延迟产生(每次通过网络发送一个消息,会有会话延迟)

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