消息重复和丢失是kafka中很常见的问题,主要发生在以下三个阶段: 生产者阶段 broke阶段 消费者阶段 一.生产者阶段重复场景 1.根本原因 生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试. producer发出一条消息,broke落盘以后因为网络等种种原因发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复. 2.重试过程 说明: 1. new KafkaProducer()后创建一个后台线程KafkaT…

java 集合系列目录: Java 集合系列 01 总体框架 Java 集合系列 02 Collection架构 Java 集合系列 03 ArrayList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 04 LinkedList详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 05 Vector详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 06 Stack详细介绍(源码解析)和使用示例 Java 集合系列 07 List总结(LinkedList, ArrayList等使用场景和…

本文基于A Guide To The Kafka Protocol文档,以及Spark Streaming中实现的org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster类.整理出Kafka中有关 Metadata API Produce API Fetch API Offset API(Aka ListOffset) Offset Commit/Fetch API Group Membership API Administrative API 零.准备工作 需…

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor. 最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来.但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况…

接下来的这些博客,主要内容来自<Learning Apache Kafka Second Edition>这本书,书不厚,200多页.接下来摘录出本书中的重要知识点,偶尔参考一些网络资料,并伴随着一些动手实践,算是一篇读书笔记吧. 本文是第一篇,主要从整体上梳理Kafka的基本架构和原理. 一.什么是Kafka Kafka是一个开源的,分布式的消息发布和订阅系统,它由Producer, Consumer和Broker组成.使用Kafka可以实时传递和处理一些Message.总的来说,Kafka…

1.kafka是什么 类JMS消息队列,结合JMS中的两种模式,可以有多个消费者主动拉取数据,在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据. kafka是一个生产-消费模型. producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任何系统中.数据的分发策略由producer决定,默认是Defaultpartition Utils.abs(key.hashCode)%numPartitions. Broker:当前服务器上的kafka进程,俗称拉皮条.只管数据存储,不管是谁消费.在集群…

Kafka提供了重新分区的命令,但是只能增加,不能减少 我的kafka安装在/usr/local/kafka_2.12-1.0.2目录下面, [root@i-zk1 kafka_2.-]# bin/kafka-topics. --topic test Topic:test PartitionCount: ReplicationFactor: Configs: Topic: test Partition: Leader: Replicas: Isr: 查看当前topic test为一个分区,一个R…

Apache Kafka系列(一) 起步 Apache Kafka系列(二) 命令行工具(CLI) Apache Kafka系列(三) Java API使用 Apache Kafka系列(四) 多线程Consumer方案 一. Kafka Connect简介 Kafka是一个使用越来越广的消息系统,尤其是在大数据开发中(实时数据处理和分析).为何集成其他系统和解耦应用,经常使用Producer来发送消息到Broker,并使用Consumer来消费Broker中的消息.Kafka Connect是…

Kafka系列文章 Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍 Kafka设计解析(二)- Kafka High Availability (上) Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下) Kafka设计解析(四)- Kafka Consumer设计解析 Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告 Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道…

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…

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader…

消息队列常见问题处理 分布式事务 什么是分布式事务 常见的分布式事务解决方案 基于 MQ 实现的分布式事务 本地消息表-最终一致性 MQ事务-最终一致性 RocketMQ中如何处理事务 Kafka中如何处理事务 RabbitMQ中的事务 消息防丢失 生产阶段防止消息丢失 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 存储阶段 RabbitMQ 中的防丢失措施 Kafka 中的防丢失措施 RocketMQ 中的防丢失措施 消费阶段 消息重复发送 参…

介绍 ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台.这到底是什么意思呢?我们认为流媒体平台具有三个关键功能:它可以让你发布和订阅记录流.在这方面,它类似于消​​息队列或企业消息传递系统.它允许您以容错方式存储记录流.它可以让您在发生记录时处理记录流.什么是卡夫卡好?它被用于两大类的应用程序:构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道构建实时流应用程序,可以转换或响应数据流要了解卡夫卡如何做这些事情,让我们深入探索卡夫卡的能力.首先几个概念:Kafka作为一个或多个服务器上的集群运行…

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…

背景: 当业务在同一时间出现高并发的时候,这个时候我们不想无限的增加服务器,但是又想提高吞吐量.这时可以考虑使用消息异步处理,进行消峰填谷:同时还可以降低耦合度.常见的消息中间件有kafka,rabbitMQ,activeMQ,rocketMQ.其中性能最好的,吞吐量最高的是以kafka为代表,下面介绍kafka用法.kafka详细原理介绍,参考kafka系列:https://www.cnblogs.com/wangzhuxing/category/1351802.html. 一.引入依赖 <!…

原文地址:http://www.inter12.org/archives/834 一 PRODUCER的API 1.Producer的创建,依赖于ProducerConfig public Producer(ProducerConfig config); 2.单个或是批量的消息发送 public void send(KeyedMessage<K,V> message); public void send(List<KeyedMessage<K,V>> messages)…

一.概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成.   Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.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.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?…

一.消费者和消费者群组 在 Kafka 中,消费者通常是消费者群组的一部分,多个消费者群组共同读取同一个主题时,彼此之间互不影响.Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS ,或者进行耗时的计算,在这些情况下,单个消费者无法跟上数据生成的速度.此时可以增加更多的消费者,让它们分担负载,分别处理部分分区的消息,这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段. 需要注意的是:同一个分区只能被同一个消费者群组里面的一个消费…

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册…

kafka采用了一些非主流(unconventional)并经过实践的设计使其高效和可扩展.在实际使用中kafka显示出了相对于常见流行的消息系统的优越性.并且每天能够处理上百GB的新的数据.   类似收集实时数据来获得查询.推荐.广告方感兴趣的内容时,需要计算大量细粒度的点击率,还包括那些没有点击的页面.在facebook 大约6TB日志记录用户行为事件,中国移动大约生成5-8TB日志为通话记录.早期处理这些数据都是将日志离线获取并抓取日志(scraping log)后进行处理.最近一些分布式…

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建背…

Kafka系统架构Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. kafka的架构包括以下组件:话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称…

一.producer核心配置 1.acks :发送应答(默认值:1) 生产者在考虑完成请求之前要求leader收到的确认的数量.这控制了发送的记录的持久性.允许以下设置: acks=0:设置为0,则生产者将完全不等待来自服务器的任何确认.记录将立即添加到socket缓冲区,并被认为已发送.在这种情况下,不能保证服务器已经收到记录,重试配置将不会生效(因为客户机通常不会知道任何失败).每个记录返回的偏移量总是-1. acks=1:leader会将记录写到本地日志中,但不会等待所有follower的…

作者丨 Jay Kreps Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文,给出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统,它还是个存储系统,而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式.以下内容翻译自作者的博文,查看原文 It’s Okay To Store Data In Apache Kafka: https://www.confluent.io/blog/okay-store-data-apache-kafka/ 人们总是问是否可以把 Kaf…

kafka是一个分布式的.分区化.可复制提交的发布订阅消息系统 传统的消息传递方法包括两种: 排队:在队列中,一组用户可以从服务器中读取消息,每条消息都发送给其中一个人. 发布-订阅:在这个模型中,消息被广播给所有的用户. kafka与传统的消息传递技术相比优势之处在于: 快速:单一的Kafka代理可以处理成千上万的客户端,每秒处理数兆字节的读写操作. 可伸缩:在一组机器上对数据进行分区和简化,以支持更大的数据 持久:消息是持久性的,并在集群中进行复制,以防止数据丢失. 设计:它提供了容错保证和…

1.依赖包 <dependency>            <groupId>org.apache.kafka</groupId>            <artifactId>kafka_2.10</artifactId>            <version>0.8.1</version>        </dependency> 2.producer程序开发例子2.1 producer参数说明#指定ka…

Kafka系列1:Kafka概况 Kafka是当前分布式系统中最流行的消息中间件之一,凭借着其高吞吐量的设计,在日志收集系统和消息系统的应用场景中深得开发者喜爱.本篇就聊聊Kafka相关的一些知识点.主要包括以下内容: Kafka简介 Kafka特点 Kafka基本概念 Kafka架构 Kafka的几个核心概念 分区Partition 复制Replication 消息发送 消费者组 消费偏移量 Kafka的工程应用 Kafka简介 Kafka特点 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一…

Kafka系列2:深入理解Kafka消费者 上篇聊了Kafka概况,包含了Kafka的基本概念.设计原理,以及设计核心.本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容: 生产者是如何生产消息 如何创建生产者 发送消息到Kafka 生产者配置 分区 生产者是如何生产消息的 首先来看一下Kafka生产者组件图 (生产者组件图.图片来源:<Kafka权威指南>) 第一步,Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象, ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容…

上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者,包含了Kafka的基本概念.设计原理.设计核心以及生产者的核心原理.本篇单独聊聊Kafka的消费者,包括如下内容: 消费者和消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者和消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka的消息,然后验证消息并保存结果.Kafka消费者是消费者组的一部分.一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息.消费者组的设计是对消费者进行的一…

Kafka Delivery Semantics 在Kafka Consumer中,有3种delivery semantics,分别为:至多一次(at most once).至少一次(at least once).以及准确一次(exactly once),下面我们分别介绍这3种Delivery 语义. 1. At Most Once 在message batch在被consumer接收后,立即commit offsets.此时若是在消息处理逻辑中出现异常,则未被处理的消息会丢失(不会再次被读取)…