1.Kafka消息丢失的情况: (1)auto.commit.enable=true,消费端自动提交offersets设置为true,当消费者拉到消息之后,还没有处理完 commit interval 提交间隔就到了,提交了offersets.这时consummer又挂了,重启后,从下一个offersets开始消费,之前的消息丢失了. (2)网络负载高.磁盘很忙,写入失败,又没有设置消息重试,导致数据丢失. (3)磁盘坏了已落盘数据丢失. (4)单 批 数 据 的 长 度 超 过 限 制 会 丢…

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks…

前言 今天分享一下kafka的消息丢失问题,kafka的消息丢失是一个很值得关注的问题,根据消息的重要性,消息丢失的严重性也会进行放大,如何从最大程度上保证消息不丢失,要从生产者,消费者,broker几个端来说. 消息发送和接收流程 kafka生产者生产好消息后,会将消息发送到broker节点,broker对数据进行存储,kafka的消息是顺序存储在磁盘上,以主题(topic),分区(partition)的逻辑进行划分,消息最终存储在日志文件中,消费者会循环从broker拉取消息. 那么从上图的…

前言 首先说一点,企业中最常用的实际上既不是RocketMQ,也不是Kafka,而是RabbitMQ. RocketMQ很强大,但主要是阿里推广自己的云产品而开源出来的一款消息队列,其实中小企业用RocketMQ的没有想象中那么多. 深层次的原因在于兔宝在中小企业普及更早,经受的考验也更久,很容易产生「回头客」,当初随RabbitMQ成长的一批人才如今大部分都已成为企业中的中坚骨干,技术选型亲睐RabbitMQ的几率就更高. 至于Kafka,主要还是用在大数据和日志采集方面,除了一些公司有特定的…

十一.kafka消息高可靠的解决方案 1.高可靠=避免消息丢失 解决消息丢失的问题 2.如何解决 (1)保证消息发送是可靠的(发成功了/落到partition) a.ack参数 发送端,采用ack机制 ack为0时,消息发送完就不管了 ack为1时,leader收到:如果leader宕机,会重新选举,丢失消息 ack为-1时,所有的follower全部同步完成(ISR同步完再返回) b.unclean.leader.election.enable配置为FALSE,则会禁止ISR以外的follow…

前言 上篇文章,王子通过一个小案例和小伙伴们一起分析了一下消息是如何丢失的,但没有提出具体的解决方案. 我们已经知道发生消息丢失的原因大体上分为三个部分: 1.生产者发送消息到MQ这一过程导致消息丢失 2.MQ自己发生故障导致消息丢失 3.消费者拿到消息后,由于操作不当导致消息丢失 接下来我们就针对第一种情况,聊一聊如何解决生产者发送消息过程中的消息丢失问题. 先发送half消息到MQ 针对于这一问题,RocketMQ是自带一套解决方案的,就是事务消息.今天我们就来看一下事务消息的实现流程. 案…

在日常研发过程中,我们经常面临着需要在线程内,线程间进行消息传递,比如在修改一些开源组件源码的过程中,需要将外部参数透传到内部,如果进行方法参数重载,则涉及到的改动量过大,这样,我们可以依赖ThreadLocal 来进行消息传递. ThreadLocal 是 存储在线程栈帧中的一块数据存储区域,其可以做到线程与线程之间的读写隔离. 但是在我们的日常场景中,经常会出现 父线程 需要向子线程中传递消息,而 ThreadLocal  仅能在当前线程上进行数据缓存,因此 我们需要使用 Inheritab…

Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会,但有些情况下的确有可能会发生.下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证数据的持久性(当然是trade-off,牺牲了吞吐量).笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论,有兴趣的同学可以看下后面的分析. block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VALUE max.in.flight.requests.per.connection = 1 使用Kafk…

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br…

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…