Kafka 数据丢失和重复消费问题 [问题点数:20分,无满意结帖,结帖人qq_20203755]

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kafka重复消费问题
开篇提示:kafka<em>重复</em><em>消费</em>的根本原因就是“<em>数据</em><em>消费</em>了,但是offset没更新”!而我们要探究一般什么情况下会导致offset没更新? 今天查看Elasticsearch索引的时候发现有一个索引莫名的多了20w+的<em>数据</em>,顿时心里一阵惊讶,然后赶紧打开订阅服务的日志(<em>消费</em>者),眼前的一幕让我惊呆了,我的<em>消费</em>服务的控制台一直在不断的刷着<em>消费</em>日志(刚开始我并没有意识到这是<em>重复</em><em>消费</em>造成的),我还傻傻的以...
Kafka如何保证数据丢失
<em>Kafka</em>如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em> <em>Kafka</em>如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em> 1.生产者<em>数据</em>的不<em>丢失</em> kafka的ack机制:在kafka发送<em>数据</em>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。 如果是同步模式:ack机制能够保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em>,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0。即使设置为1,也会...
kafka重复消费解决方案
<em>重复</em><em>消费</em>场景: 1.<em>消费</em>端<em>消费</em>能力比较低,处理消息速度慢 2.根据kafka<em>消费</em>特性,<em>消费</em>者在每个partion上的位置都是一个整数,即<em>消费</em>下一条消息的偏移量。这个状态可以定期检查点,使得消息的确认变得非常的方便,<em>消费</em>者可以倒退回旧的偏移量,重新<em>消费</em>。 3.消息处理完之后提交下一个<em>消费</em>的offset,而在session-time-out前,消息还没有处理完,但是已经超时被kafka视为<em>消费</em>失败...
kafka不丢失数据与不重复消费数据
一、不<em>丢失</em><em>数据</em> 1.生产者<em>数据</em>不<em>丢失</em> 同步模式:配置=1(只有Leader收到,-1所有副本成功,0不等待)。leader partition挂了,<em>数据</em>就会<em>丢失</em>。 解决:设置为-1保证produce写入所有副本算成功           producer.type=sync           request.required.acks=-1 异步模式,当缓冲区满了,如果配置为0(没有收到确认,一...
解决Kafka重复消费问题
1.<em>问题</em>背景 某服务(用了SpringBoot + spring-kafka)处理<em>Kafka</em>消息时,发现每条消息处理时间长达60+秒。几百条消息处理完后,又重新从第一条开始<em>重复</em><em>消费</em>。 2.原因分析 <em>Kafka</em><em>消费</em>者有两个配置参数: max.poll.interval.ms 两次poll操作允许的最大时间间隔。单位毫秒。默认值300000(5分钟)。 两次poll超过此时间间隔,Kafk...
Kafka重复消费数据问题
  kafka<em>重复</em><em>消费</em>的<em>问题</em>,主要的原因还是在指定的时间内,没有进行kafka的位移提交,导致根据上一次的位移重新poll出新的<em>数据</em>,而这个<em>数据</em>就是上一次没有<em>消费</em>处理完全的(即没有进行offset提交的),这也是导致kafka<em>重复</em><em>数据</em>的原因. 改为代码中就是,代码中会指定一个session-time来进行kafka<em>数据</em>的poll,供consumer进行<em>消费</em>处理..一次进行poll的<em>数据</em>量由ma...
平台搭建---Kafka使用---Kafka重复消费丢失数据
来源 1、<em>Kafka</em>保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>的原理 1.1、kafka消息的位置 用好<em>Kafka</em>,维护其消息偏移量对于避免消息的<em>重复</em><em>消费</em>与遗漏<em>消费</em>,确保消息的Exactly-once是至关重要的。 kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。 <em>Kafka</em><em>消费</em>者<em>消费</em>的消息位置还与consumer的group.id有关。 consumerOffse
Kafka如何保证消息不丢失重复
这是转储的一篇文章,前面是我的总结,如果哪错了希望大家能在评论中指出来 首先要考虑这么几个<em>问题</em>: 消息<em>丢失</em>是什么造成的,从生产端和<em>消费</em>端两个角度来考虑 消息<em>重复</em>是什么造成的,从生产端和<em>消费</em>端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么   下面是文章详情,这里先简单总结一下: <em>消费</em>端<em>重复</em><em>消费</em>:很容易解决,建立去重表
kafka:如何保证消息不丢失重复
首先要考虑这么几个<em>问题</em>: 消息<em>丢失</em>是什么造成的?(从生产端和<em>消费</em>端两个角度来考虑) 消息<em>重复</em>是什么造成的?(从生产端和<em>消费</em>端两个角度来考虑) 如何保证消息有序? 如果保证消息不重不漏,损失的是什么? 下面是文章详情,这里先简单总结一下: <em>消费</em>端<em>重复</em><em>消费</em>:很容易解决,建立去重表。 <em>消费</em>端<em>丢失</em><em>数据</em>:也容易解决,关闭自动提交offset,处理完之后受到移位。 生产端<em>重复</em>发送:这个不...
kafka数据丢失总结
<em>数据</em><em>丢失</em>是一件非常严重的事情事,针对<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>我们需要有明确的思路来确定<em>问题</em>所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka <em>数据</em><em>丢失</em><em>问题</em>的解决思路如下: 是否真正的存在<em>数据</em><em>丢失</em><em>问题</em>,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保<em>数据</em>没有第三方干扰。 理清你的业务流程,<em>数据</em>流向,<em>数据</em>到底是在什么地方<em>丢失</em>的<em>数据</em>,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程<em>丢失</em>?比如k...
Kafka 数据丢失数据重复的原因和解决办法
<em>数据</em><em>丢失</em>的原因 <em>Kafka</em> 消息发送分同步 (sync)、异步 (async) 两种方式,默认使用同步方式,可通过 producer.type 属性进行配置; 通过 request.required.acks 属性进行配置:值可设为 0, 1, -1(all) -1 和 all 等同 0 代表:不等待 broker 的 ack,这一操作提供了一个最低的延迟,broker 一接收到还没有...
kafka一直重复消费数据
告警数量在一次激增后,kafka<em>消费</em><em>数据</em>异常,一直在不停的<em>重复</em><em>消费</em>告警<em>数据</em>。 经排查为位移自动提交导致: 自动提交 这种方式让<em>消费</em>者来管理位移,应用本身不需要显式操作。当我们将enable.auto.commit设置为true,那么<em>消费</em>者会在poll方法调用后每隔5秒(由auto.commit.interval.ms指定)提交一次位移。和很多其他操作一样,自动提交也是由poll()方法...
Kafka重复消费同一Topic数据
在 高级API 中,<em>消费</em>者要从头开始<em>消费</em>某个 topic 的全量<em>数据</em>,需要满足2个条件: (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何<em>消费</em>者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest; “What to do when there is no initial offset in <em>Kafka</em> or if the current of...
kafka消费数据老是丢失
WARN TaskSetManager: Lost task 9.0 in stage 26569.0 (TID 812602, 2, 2, 104-250-138-250.static.gorillaservers.com): k): k): ): ): kafka.common.NotLeaderForPForPForPartitionException 有两个groupID<em>消费</em>一个topic,出现上面的警告后,有一个groupID就<em>消费</em>不到<em>数据</em>了
kafka 重复数据读取原因
       之前一直遇到kafka<em>数据</em>读取<em>重复</em>的<em>问题</em>,但都通过一些方式去避免了,今天专门去探究了下原因。出现这个<em>问题</em>,一般都是设置kafkaoffset自动提交的时候发生的。原因在于<em>数据</em>处理时间大于max.poll.interval.ms(默认300s),导致offset自动提交失败,以致offset没有提交。重新读取<em>数据</em>的时候又会读取到kafka之前<em>消费</em>但没有提交offset的<em>数据</em>,从而导致读...
消息中间件面试题:如何保证消息不被重复消费
面试题 如何保证消息不被<em>重复</em><em>消费</em>?或者说,如何保证消息<em>消费</em>的幂等性? 面试题剖析 回答这个<em>问题</em>,首先你别听到<em>重复</em>消息这个事儿,就一无所知吧,你先大概说一说可能会有哪些<em>重复</em><em>消费</em>的<em>问题</em>。 首先,比如 RabbitMQ、RocketMQ、<em>Kafka</em>,都有可能会出现消息<em>重复</em><em>消费</em>的<em>问题</em>,正常。因为这<em>问题</em>通常不是 MQ 自己保证的,是由我们开发来保证的。挑一个 <em>Kafka</em> 来举个例子,说说怎么<em>重复</em><em>消费</em>吧。 K...
kafka-重点内容(数据丢失/高吞吐本质)
一、<em>Kafka</em>简介 <em>Kafka</em>是一个高吞吐量、低延迟分布式的消息队列系统。kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒, 1.4 <em>Kafka</em>的使用场景: - 日志收集:一个公司可以用<em>Kafka</em>可以收集各种服务的log,通过kafka以接口服统一务的方式开放给各种consumer,例如hadoop、Hbase、Solr等。 - 消息系统:解耦和生产者和<em>消费</em>者、缓存消息等。 -...
记一次kafka数据丢失问题的排查
<em>数据</em><em>丢失</em>为大事,针对<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>我们排查结果如下。 第一:是否存在<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>?     存在,且已重现。 第二:是在什么地方<em>丢失</em>的<em>数据</em>,是否是YDB的<em>问题</em>?     <em>数据</em><em>丢失</em>是在导入阶段,<em>数据</em>并没有写入到<em>Kafka</em>里面,所以YDB也就不会从<em>Kafka</em>里面<em>消费</em>到缺失的<em>数据</em>,<em>数据</em><em>丢失</em>与延云YDB无关。 第三:是如何发现有<em>数据</em><em>丢失</em>?     1.测试<em>数据</em>会一共创建365个分区,
kafka重复消费问题--consumer消费能力很低
<em>问题</em>描述 采用kafka读取消息进行处理时,consumer会<em>重复</em>读取afka队列中的<em>数据</em>,使用命令查看kafka<em>消费</em><em>数据</em>时,发现待<em>消费</em><em>数据</em>一直没变。<em>问题</em>原因 kafka的consumer<em>消费</em><em>数据</em>时首先会从broker里读取一批消息<em>数据</em>进行处理,处理完成后再提交offset。而项目中的consumer<em>消费</em>能力比较低,导致取出的一批<em>数据</em>在session.timeout.ms时间内没有处理完成,自动提...
Kafka重复消费,不丢失数据
kafka0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义exactly once semantic–EOS kafka幂等性参考 1)幂等producer 保证单个分区的只会发送一次,不会出现<em>重复</em>消息 2)事务(transation):保证原子性的写入多个分区,即写入到多个分区的消息要么全部成功,要么全部回滚 3)流式EOS:流处理本质上可看成是“”读取-处理-写入的管道“”。此EOS保证整个过程的...
kafka丢数据数据重复
首先这个是我的原创文章,也参考了网络上的各位大神的文章加上自己的总结,欢迎各位大神指出错误!我们共同进步! 1.kafka的<em>数据</em>交换是在哪里完成? kafka设计的初衷是尽一切努力在内存中完成<em>数据</em>交换,无论是对外的系统,或是内部存底层的操作系统的交互.如果Producer和Consumer之间生产和<em>消费</em>进度上配合得当,完全可以实现<em>数据</em>交换零I/O,但是这个几乎 不可能 2.kafka缓
kafka-消息防丢失和消息去重
如何防止<em>数据</em><em>丢失</em> 生产者:同步发送消息,且消息配置为-1或all,leader分区和所有follwer都写到磁盘里。 异步模式下,为防止缓冲区满,可以在配置文件设置不限制阻塞超时时间,当缓冲区满时让生产者一直处于阻塞状态。 生产者:手动提交,即读取到消息后,确认消息<em>消费</em>完毕,才手动提交offset。但是要避免逻辑处理时间过长,导致连接超时,会使消息<em>重复</em><em>消费</em>。 故kafka一定要配置上消息重试的机制...
kafka数据丢失
kafka<em>数据</em><em>丢失</em>分为两个部分,分别是生产者和kafka应用交互时<em>丢失</em>,<em>消费</em>者<em>丢失</em> 1.生产者和kafka应用交互 kafka存储一个topic中的<em>数据</em>至kafka时,会存储至不同的partion,每个partion又会有多个副本,当某一个broker宕机时,kafka会去重新选举partion的leader,如果此时follower中的<em>数据</em>没有和leader中保持一致的话,就会导致<em>数据</em><em>丢失</em>。 解...
记一次线上Kafka数据丢失-消息send成功,所有消费者没有拉取到该消息
前提:kafka send成功 但是 <em>消费</em>者拉取的时候 并没有这条记录 1、工具:kafka tool 分析: 1、去服务器查看日志,发现有send成功的记录 ,但是没有Listener的记录 @Log4j2 @Component public class RepaySuccessListener { @Autowired private OrderServic...
kafka数据丢失问题
1)<em>消费</em>端弄丢了<em>数据</em> 唯一可能导致<em>消费</em>者弄丢<em>数据</em>的情况,就是说,你那个<em>消费</em>到了这个消息,然后<em>消费</em>者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经<em>消费</em>好了这个消息,其实你刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯。 这不是一样么,大家都知道kafka会自动提交offset,那么只要关闭自动提交offset,在处理完之后自己手动提交offset,就可以保证<em>数据</em>不会丢。但是此时...
kafka 消费端 处理数据比较慢,会不会出现数据积压?
如题,kafka<em>消费</em>端接收到<em>数据</em>后 要进行部分业务逻辑操作,可能会有3秒左右,处理很慢 的话,对程序有什么影响呢?新手提问, 望各位大神不吝赐教!
Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?
1)如果是<em>Kafka</em><em>消费</em>能力不足,则可以考虑增加Topic的分区数,并且同时提升<em>消费</em>组的<em>消费</em>者数量,<em>消费</em>者数=分区数。(两者缺一不可) 2)如果是下游的<em>数据</em>处理不及时:提高每批次拉取的数量。批次拉取<em>数据</em>过少(拉取<em>数据</em>/处理时间&lt;生产速度),使处理的<em>数据</em>小于生产的<em>数据</em>,也会造成<em>数据</em>积压。 ...
SparkStreaming踩坑之Kafka重复消费
1.<em>问题</em>描述 使用SparkStreaming连接<em>Kafka</em>的demo程序每次重启,都会从<em>Kafka</em>队列里第一条<em>数据</em>开始<em>消费</em>。 修改enable.auto.commit相关参数都无效。 2.原因分析 demo程序使用"<em>Kafka</em>Utils.createDirectStream"创建<em>Kafka</em>输入流,此API内部使用了<em>Kafka</em>客户端低阶API,不支持offset自动提交(提交到zookee...
kafka常见问题
kafka常见<em>问题</em> 1、如果想<em>消费</em>已经被<em>消费</em>过的<em>数据</em> consumer是底层采用的是一个阻塞队列,只要一有producer生产<em>数据</em>,那consumer就会将<em>数据</em><em>消费</em>。当然这里会产生一个很严重的<em>问题</em>,如果你重启一<em>消费</em>者程序,那你连一条<em>数据</em>都抓不到,但是log文件中明明可以看到所有<em>数据</em>都好好的存在。换句话说,一旦你<em>消费</em>过这些<em>数据</em>,那你就无法再次用同一个groupid<em>消费</em>同一组<em>数据</em>了。 原因:<em>消费</em>...
kafka2.x重复消费问题
kafka从0.8升级到kafka2.x后所有客户端代码也需要全部升级。kafka<em>消费</em>程序使用2.x java api重写后发现出现<em>重复</em><em>消费</em><em>数据</em>的情况。代码参照官方demo写的如下: consumer.subscribe(Collections.singletonList(this.topic)); while(true){ ConsumerRecord...
Kafka重复消费丢失数据研究
<em>Kafka</em><em>重复</em><em>消费</em>原因、<em>数据</em><em>丢失</em> 底层根本原因:已经<em>消费</em>了<em>数据</em>,但是offset没提交。 原因1:强行kill线程,导致<em>消费</em>后的<em>数据</em>,offset没有提交。 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会<em>重复</em><em>消费</em>。例如: try { consumer.un
Kafka优化总结、Kafka数据丢失解决方案、重复消费解决方案
一、<em>Kafka</em>优化总结 翻译原文如下: https://www.infoq.com/articles/apache-kafka-best-practices-to-optimize-your-deployment 1. 设置日志配置参数以使日志易于管理 kafka 日志文档https://kafka.apache.org/documentation/#log kafka 压缩基础知识...
kafka如何保证数据不被重复消费并且不丢失数据
<em>Kafka</em>如何保证<em>数据</em>不<em>重复</em><em>消费</em>,不<em>丢失</em><em>数据</em> 不<em>重复</em><em>消费</em>: 1.幂等操作,<em>重复</em><em>消费</em>不会产生<em>问题</em> 2. dstream.foreachRDD {(rdd, time) = rdd.foreachPartition { partitionIterator =&gt; val partitionId = TaskContext.get.partitionId() val ...
【kafka】kafka的数据丢失重复
【消息ack机制】 ack=0:生产者消息发送后立即返回,不用确认消息是否发送成功。(性能最好,可靠性最差。发过去就完事了,不关心broker是否处理成功,可能丢<em>数据</em>。) ack=1:(默认)生产者消息发送后,等待leader写入成功返回ack,则生产者才返回。(性能和可靠性相对平衡。当写Leader成功后就返回,其他的replica都是通过fetcher去同步的,所以kafka是异步写,主备...
kafka的消息只能被consumer group中的一个消费消费,那这个group的意义何在?
比如说,我现在有A,B,C三个机器,都作为console-consumer,若三个<em>消费</em>者放在一个群里,按我的理解,这个群里的每个人都应该接受到订阅的所有信息的啊,如果只有一个能<em>消费</em>,那何必要放在一个群里呢?
Kafka消费数据重复解决方案
YupDB内通过kafka传递进来的<em>数据</em>有<em>重复</em>现象(<em>Kafka</em><em>消费</em><em>数据</em><em>重复</em>) 遇到这种<em>问题</em>,基本上是心跳或offset更新不及时导致。 在kafka环境中,有以下几个参数对于<em>数据</em><em>重复</em>有很好的效果。 auto.commit.interval.ms consumer向zookeeper提交offset的频率,单位是秒,默认60*1000 此值太大会导致<em>数据</em><em>重复</em><em>消费</em>,将其调小可避免<em>重复</em><em>数据</em>。建议值100...
kafka如何保证消息不丢失、不重复消费
kafka如何保证消息不<em>丢失</em>,主要从生产者端来考虑,生产者可以通过设置acks=all保证消息发送可靠 kafka如何保证消息不<em>重复</em><em>消费</em>,主要从<em>消费</em>端来考虑,<em>消费</em>端要考虑如何保证幂等性(<em>重复</em>获取不可避免) ...
kafka9重复消费问题解决
kafka9<em>重复</em><em>消费</em><em>问题</em>解决 背景:之前用的kafka客户端版本是0.8,近期升级了kafka客户端的版本,写了新的<em>消费</em>者和生产者的代码,在本地测试没有<em>问题</em>,可以正常<em>消费</em>与生产。但最近的项目中使用了新版的代码,当<em>数据</em>量较大时会出现<em>重复</em><em>消费</em>的<em>问题</em>。现将<em>问题</em>的排除与解决过程记录下来,避免再次踩坑。 <em>问题</em>发现:由于ConsumerRecord对象可以获取到当前消息的分区与偏移量,故在
kafka数据丢失的原因
<em>数据</em><em>丢失</em>原因:<em>数据</em>已经被<em>消费</em>但是offset没有提交。 原因1:强行kill线程,导致<em>消费</em>后的<em>数据</em>,offset没有提交。 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会<em>重复</em><em>消费</em>。 原因3(<em>重复</em><em>消费</em>最常见的原因):<em>消费</em>后的<em>数据</em>,当offset还没有提交时,partiti...
kafka之重复消费数据
在进入主题之前,我们先思考一个<em>问题</em>。 <em>问题</em> kafka<em>消费</em>者使用...
kafka一直重复消费消息
大概意思是 1、kafka conusmer会拉取一批消息,然后进行处理,但在代码中sleep了5000MS,consumer在session.timeout.ms(15000MS)时间之内没有<em>消费</em>完成consumer coordinator会由于没有接受到心跳而挂掉 2coordinator挂掉了,然后自动提交offset失败,然后重新分配partition给客户端 3、由于自动提交off...
Kafka 数据丢失分析
<em>问题</em>:<em>Kafka</em>如何处理消息<em>丢失</em>的<em>问题</em>? 对于一般相当重要的<em>数据</em>的传输,对于<em>Kafka</em> 而言,需要考虑<em>数据</em><em>丢失</em>性的<em>问题</em>的了。因此,如果保证<em>Kafka</em> 处理<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>尤为重要。 从 <em>Kafka</em>学习笔记 可以知道:<em>Kafka</em>是由三个部分组成:生产者 Producer、Broker节点服务器和 <em>消费</em>者 Consumer。 Producer:消息生产者,向Broker推送消息的客户端。 Broker:...
Kafka常见面试题(附个人解读答案+持续更新)
<em>Kafka</em>常见面试题题库1.<em>Kafka</em>中的ISR(InSyncRepli)、OSR(OutSyncRepli)、AR(AllRepli)代表什么?2.<em>Kafka</em>中的HW、LEO等分别代表什么?3.<em>Kafka</em>的用途有哪些?使用场景如何?4.<em>Kafka</em>中是怎么体现消息顺序性的?5.“<em>消费</em>组中的<em>消费</em>者个数如果超过topic的分区,那么就会有<em>消费</em>者<em>消费</em>不到<em>数据</em>”这句话是否正确?6. 有哪些情形会造成<em>重复</em>消...
kafka consumer防止数据丢失
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在<em>数据</em>的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。   考虑这样一个case,partiton_num=2,启动一个cons...
Kafka之broker丢数据原因
kafka丢<em>数据</em>的原因 当ack =1 的时候,leader收到消息并把它写入到分区<em>数据</em>文件(不一定同步到磁盘上)时会返回成功,但此时follower还没有同步到最新消息,如果此时leader挂了,则消息<em>丢失</em> 在Linux系统上,消息会被写到文件系统缓存里,并不保证他们何时会被刷新到磁盘上,kafka不会一直等待<em>数据</em>被写到磁盘上--它依赖复制功能来保证消息的持久性 详解: 一个 parti...
kafka丢数据重复数据分析
前言填别人的坑again。<em>数据</em>不正常,追到kafka这里了,分析了很久的程序,做一个总结,关于丢<em>数据</em>和<em>重复</em><em>数据</em>。丢<em>数据</em>先说丢<em>数据</em>。目前遇到一种丢<em>数据</em>的情况。如果auto.commit.enable=true,当consumer fetch了一些<em>数据</em>但还没有完全处理掉的时候,刚好到commit interval出发了提交offset操作,接着consumer crash掉了。这时已经fetch的<em>数据</em>还
Kafka怎么避免数据丢失数据重复
为什么会出现<em>数据</em><em>丢失</em>和<em>数据</em><em>重复</em>? &lt;1&gt;、消息发送 <em>Kafka</em>有两种同步方式:同步和异步,默认是同步,可以通过参数producer.type来设置,<em>Kafka</em>通过配置request.required.acks属性来生产消息: 0——代表不进行消息是否成功接收的确认 1——代表当leader接收成功时确认 -1——代表leader和follower都接收成功的确认 分析一下消息发送时<em>数据</em>...
Kafka Producer生产数据数据丢失分析
今天在测试 Storm 程序过程中,想通过运行在 idea 的 <em>Kafka</em> Producer 生产一条<em>数据</em>来验证一下 Storm 程序,发现居然没有成功将<em>数据</em>生产到 <em>Kafka</em> 集群中,于是进行了一番测试,最终找到了原因! 注:下面程序测试中使用的 kafka 的版本为 0.10.2.0,zookeeper 的版本为 3.4.5 一、情景再现 在 linux 中运行如下命令来监控...
kafka超时导致的重复消费问题
今天看到群友遇到个<em>问题</em>: <em>问题</em>的表象是超时导致autoCommit失败,从而导致<em>重复</em><em>消费</em> 错误内容是: 2018-08-21 00:00:00.938 [kudu-0-C-1] WARN o.a.k.c.consumer.internals.ConsumerCoordinator - Auto offset commit failed for group sm: Commit canno...
关于Kafka的几点思考 -- 数据丢失&速度优化
kafka <em>数据</em><em>丢失</em>和速度优化 <em>问题</em>的几点思考: producer端: 1,首先宏观上看保证<em>数据</em>的可靠安全性,肯定是依据分区数做好<em>数据</em>备份,设立副本数。 2,push<em>数据</em>的方式:同步异步推送<em>数据</em>:权衡安全性和速度性的要求,选择相应的同步推送还是异步推送方式。 1)同步就能较准确的保证<em>数据</em>的安全性,但是在速度上就会略逊一筹; =>若<em>数据</em>的安全级别较高,可采用同步写入的方式,并设置ack
sparkstreamming 与kafka的整合数据丢失问题
我在kafka 和sparkstreamming的整合开发中,使用<em>Kafka</em>Utils.createDirectStream()去处理<em>数据</em>。当kafka的<em>数据</em>来源是单线程进入<em>数据</em>时,spark能正常处
急急急!求大神maxwell发送binlog日志到kafka去,数据丢失,咋办
maxwell发送binlog到kafka<em>消费</em>者中,kafka在把消息写到另一个<em>数据</em>库(kafka)中去,因为<em>数据</em>库错误的<em>问题</em>,导致写入(kafka)时<em>丢失</em>了一些<em>数据</em>,这些<em>数据</em>在,错误日志中已经找到。
kafka单机重启topic丢失问题排查
这个<em>问题</em>,在线上集群环境一般不容易出现,因为相关的日志文件参数都已经配置好了,而且经受住时间的的验证了。 作为新手,我在本地配置了一个单机kafka,用得是kafka自带的zookeeper服务。 kafka安装很简单如下: 1).下载kafka: wget http://apache.fayea.com/kafka/0.10.1.0/kafka_2.10-0.10.1.0.tgz
kafka常见问题汇总
1、kafka集群中常见错误的解决方法:kafka.common.<em>Kafka</em>Exception: Should not set log end offset on partition <em>问题</em>描述:kafka单台机器做集群操作是没有<em>问题</em>的,如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报kafka.common.<em>Kafka</em>Exception: Should not se
Kafka中的消息是否会丢失重复消费
在之前的基础上,基本搞清楚了<em>Kafka</em>的机制及如何运用。这里思考一下:<em>Kafka</em>中的消息会不会<em>丢失</em>或<em>重复</em><em>消费</em>呢?为什么呢?         要确定<em>Kafka</em>的消息是否<em>丢失</em>或<em>重复</em>,从两个方面分析入手:消息发送和消息<em>消费</em>         1、消息发送          <em>Kafka</em>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如何保证数据的不丢失
kafka如何保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em>1.生产者<em>数据</em>的不<em>丢失</em>kafka的ack机制:在kafka发送<em>数据</em>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。 如果是同步模式:ack机制能够保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em>,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0 producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:通过buffer来进行控制<em>数据</em>的
kafka丢失消息,消息乱序(重试)常见处理
消息的完整性和系统的吞吐量是互斥的,为了确保消息不<em>丢失</em>就必然会损失系统的吞吐量producer:1、ack设置-12、设置副本同步成功的最小同步个数为副本数-13、加大重试次数4、同步发送5、对于单条<em>数据</em>过大,要设置可接收的单条<em>数据</em>的大小6、对于异步发送,通过回调函数来感知丢消息7、配置不允许非ISR集合中的副本当leader8、客户端缓冲区满了也可能会丢消息;或者异步情况下消息在客户端缓冲区还未...
Kafka HA Kafka一致性重要机制之ISR(kafka replica)
一、kafka replica 当某个topic的replication-factor为N且N大于1时,每个Partition都会有N个副本(Replica)。 Replica的个数小于等于Broker的个数,也就是说,对于每个Partition而言,每个Broker上最多只会有一个Replica,因此可以使用Broker id 指定Partition的Replica。 所有Partition...
Kafka 数据传输问题-----丢失,重复
有这么几种可能的delivery guarantee:At most once 消息可能会丢,但绝不会<em>重复</em>传输 At least one 消息绝不会丢,但可能会<em>重复</em>传输 Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次,很多时候这是用户所想要的。当Producer向broker发送消息时,一旦这条消息被commit,因数replication的存在,它就不会丢。但是如果Produce...
kafka 数据丢失
设置参数 props.put(&quot;bootstrap.servers&quot;, &quot;10.176.2.170:9092,10.176.1.97:9092,10.176.7.57:9092&quot;); //producer用于压缩<em>数据</em>的压缩类型。默认是无压缩 props.put(&quot;compression.type&quot;, &quot;gzip&quot;); //增加延迟 ...
Kafka消息丢失原因
1.生产者:往Broker写入消息时,发生网络错误,消息不可达。 2.Broker:分区leader收到消息,同步分区复制到新消息之前,分区leader崩溃。 3.<em>消费</em>者:读取到一批消息,<em>消费</em>者提交了偏移量却未能处理读到的消息(如<em>数据</em>需要的算力很大,处理时间会很长),这是<em>消费</em>者丢消息的主要原因。...
kafka怎么做到不丢失数据,不重复数据,以及kafka中的数据是存储在什么地方的?
昨天面试中被问到kafka怎么做到对于<em>数据</em>的不<em>丢失</em>,不<em>重复</em>。 首先怎么做到不<em>重复</em><em>消费</em>呢? 在kafka的<em>消费</em>中,我们一般使用zookeeper充当kafka的<em>消费</em>者,去<em>消费</em>kafka中的<em>数据</em>。那么怎么做到不<em>重复</em><em>消费</em>呢?假如<em>消费</em>了一段时间之后,kafka挂掉了,这时候需要将sparkstreaming拉起来,然后继续进行<em>消费</em>。那么这时候是不是又进行从头开始<em>消费</em>了呢?不是的,因为kafka中有一个...
kafka 防止数据丢失
kafka防止<em>数据</em><em>丢失</em>采用的是同步和异步 -1,0,1 设置ack的参数 保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>: 1、保证生产者<em>数据</em>不<em>丢失</em> 2、保证<em>消费</em>者<em>数据</em>不<em>丢失</em>
Kafka无消息丢失配置
<em>Kafka</em>到底会不会丢<em>数据</em>(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<em>数据</em>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_VAL...
kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?
1.为什么会发生消息<em>丢失</em>和消息<em>重复</em>? 消息发送 <em>Kafka</em>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。<em>Kafka</em>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接收成功时确认; -1—表示Leader和Follower都接收成功时确认;...
kafka消息会不会丢失
转载:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583469327946027281&amp;wfr=spider&amp;for=pc 消息发送方式 想清楚<em>Kafka</em>发送的消息是否<em>丢失</em>,需要先了解<em>Kafka</em>消息的发送方式。 <em>Kafka</em>消息发送分同步(sync)、异步(async)两种方式 默认是使用同步方式,可通过producer.type属性进行配...
kafka中consumer消费问题
官网上说同一group中的consumer是可以比较平均的<em>消费</em>同一分区中的<em>数据</em>的。 现在的情况是: 有两个consumer(A和B),group.id一样,topic只有1个分区,发现消息始终只能被同
kafka 0.9.0.0重复消费问题解决
背景:之前用的kafka客户端版本是0.8,近期升级了kafka客户端的版本,写了新的<em>消费</em>者和生产者的代码,在本地测试没有<em>问题</em>,可以正常<em>消费</em>与生产。但最近的项目中使用了新版的代码,当<em>数据</em>量较大时会出现<em>重复</em><em>消费</em>的<em>问题</em>。现将<em>问题</em>的排除与解决过程记录下来,避免再次踩坑。 <em>问题</em>发现:由于ConsumerRecord对象可以获取到当前消息的分区与偏移量,故在log日志中将当前消息的分区与偏移量也记录下来了
kafka消费重复消费同一个topic
我的需求是我有多个<em>消费</em>者,需要<em>重复</em><em>消费</em>某一个topic。 场景是sparkstreaming<em>消费</em>kafka<em>数据</em> 在这里sparkstream和kafka都是单节点的集群模式。 同时起两个不同的groupid的应用,发现会发生后起来的应用<em>消费</em>不到<em>数据</em>。 按理来讲不同的groupid属于不同的<em>消费</em>组,不会相互影响。由于是使用的cdh集成的kafka,不知道cdh里的zookeeper管理kafka的数...
关于kafka重新消费数据问题
我们在使用consumer<em>消费</em><em>数据</em>时,有些情况下我们需要对已经<em>消费</em>过的<em>数据</em>进行重新<em>消费</em>,这里介绍kafka中两种重新<em>消费</em><em>数据</em>的方法。   1. 修改offset 我们在使用consumer<em>消费</em>的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们<em>消费</em>的消息顺序且不<em>重复</em>。Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offest到zookeeper...
新增多个 Flume 实例后,Kafka 数据重复消费问题处理
我们使用 Flume 将<em>数据</em>从 <em>Kafka</em> 加载到 Hive 中。 由于启动一个 Flume 实例时,<em>数据</em>加载的速度只能达到 10MB/秒 (每条<em>Kafka</em>记录100B)。于是我们计划启动多个 Flume 实例 (指定同一个<em>消费</em>者组名称)。 我们知道 <em>Kafka</em> <em>数据</em><em>消费</em>是以 Partition 为单位的,即一个 Partition 只能被一个 Flume 实例<em>消费</em>。当启动第二个 Flume ...
kafka重复数据问题排查记录
<em>问题</em> 向kafka写<em>数据</em>,然后读kafka<em>数据</em>,生产的<em>数据</em>量和<em>消费</em>的<em>数据</em>量对不上。 开始怀疑人生,以前奠定的基础受到挑战。。。 原来的测试为什么没有覆盖生产量和<em>消费</em>量的对比? <em>消费</em>者写的有<em>问题</em>?反复检,无果。。。 再反过来梳理生产者的代码,检查了几遍,也并无发现疏漏。 开始怀疑<em>Kafka</em> 以前看过文章,说kafka<em>数据</em>有可能<em>重复</em>和<em>丢失</em><em>数据</em>,难道kafka的这么不精确,丢了这么多<em>数据</em>...
kafka:一直重复消费消息
Spring - kafka  遇到<em>问题</em>: 业务线推来<em>数据</em>需要同步,这边提供的是dubbo接口,推送过来16w条<em>数据</em>,很快就都接收到了,但是kafka出现了循环<em>消费</em>,始终停不了。查看kafka日志如下: 解决<em>问题</em>是调高了timeout时间 前后对比: 第二天又推大量<em>数据</em>,又出现同样的<em>问题</em>: 然后又配置了参数如下: 发现<em>问题</em>解决了 解决参考:   https://fl...
kafka无法消费消息的问题
如题,kafka出现严重的消息堆积,求大伙帮忙看一下,下面对背景做一些说明: 1. 我是用java写的代码,部署在tomcat 2. 另一个应用也是用同样的代码,没有出现消息堆积 3. 消息量不大,一
spring kafka consumer消费的时候,每次只消费一条
spring kafka consumer<em>消费</em>的时候,在每个区<em>消费</em>的时候,怎么第次只<em>消费</em>一条呢 现在出现的<em>问题</em>是,如果在一个区发多条的时候,<em>消费</em>者在<em>消费</em>的时候,就直接把所有的内容都<em>消费</em>了,比如 123
kafka一个消费者组的不同消费者怎么消费指定的一个topic中的不同数据
在一个topic存了不同的消息,比如消息A和消息B,然后有两个<em>消费</em>者(<em>消费</em>者A和B),都在同一个<em>消费</em>者组中,怎么让<em>消费</em>者A<em>消费</em>消息A,<em>消费</em>B<em>消费</em>消息B? 一直想不通,请帮忙解答一下,谢谢
多个consumer使用同一个group.id消费同一个topic
只会有一个consumer能够读取到<em>数据</em>, 其它的consumer是无法<em>消费</em>到<em>数据</em>的. 谁要是知道怎么做,恳请告知!
Kafka源码深度解析-序列6 -Consumer -消费策略分析
从这一篇开始,我们将进入Consumer的分析。同Producer一样, Consumer也分旧的scala版和新的Java版,在此我们只分析新的Java版。 有兴趣朋友可以关注公众号“架构之道与术”, 获取最新文章。 或扫描如下二维码: 在分析之前,我们先看一下, Consumer的基本用法: Properties props = new Properties(); ...
kafka学习总结(处理多个consumer只消费topic数据一次)
最近遇到一个<em>问题</em>,由于kafka接收<em>数据</em>进行处理所花费的时间较长,导致kafka队列中有堆积,然后就想开启很多个consumer但是不怎么会用,报了一些错误,通过一天的学习了解,终于可以让多个consumer共同<em>消费</em>topic中的<em>数据</em>了。使用3个producer同时对一个topic写入<em>数据</em>,其中使用2个group组来对<em>数据</em>进行读取,其中topic中的partitions定为2。在每个group下又创
Kafka重复消费
目录 1.出现的情况 2.解决方案出现的情况1.crash来不及提交Offset
kafka重复消费
待解决
kafka-重复消费问题分析
<em>问题</em> 我们的系统在全量初始化<em>数据</em>时,需要大量发送消息到kafka,观察发现<em>消费</em>者出现<em>重复</em><em>消费</em>,甚至出现持续<em>消费</em>但队列里的消息却未见减少的情况。虽然consumer的处理逻辑已保证幂等,<em>重复</em><em>消费</em>并不影响<em>数据</em>准确,但大量的<em>重复</em><em>消费</em>导致性能缓慢,急需解决。可以肯定的是consumer中做了大量工作,导致<em>消费</em>性能较慢,将<em>消费</em>逻辑改为多线程异步方式,<em>重复</em><em>消费</em><em>问题</em>立马解除,于是可以判断是<em>消费</em>性...
总结kafka的consumer消费能力很低的情况下的处理方案
为什么80%的码农都做不了架构师?&gt;&gt;&gt; ...
推荐 130 个令你眼前一亮的网站,总有一个用得着
总结了大学生活两年来,发现的 130 余个黑科技网站,总有一个会让你眼前一亮,赶紧收藏!
在中国程序员是青春饭吗?
今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...
我在支付宝花了1分钟,查到了女朋友的开房记录!
在大<em>数据</em>时代下,不管你做什么都会留下蛛丝马迹,只要学会把各种软件运用到极致,捉奸简直轻而易举。今天就来给大家分享一下,什么叫大<em>数据</em>抓出轨。据史料证明,马爸爸年轻时曾被...
程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。
程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
C#数据库操作下载
C#数据库操作_(修复的),C#数据库操作 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuss0319/4917080?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuss0319/4917080?utm_source=bbsseo[/url]
PR533_ProductSupport下载
The PR5331C3HN is a highly integrated transceiver module for contactless reader/writer communication at 13.56 MHz. A dedicated ROM code is implemented to handle different RF protocols by an integrated microcontroller. The system host controller communicates with the PR5331C3HN by using the USB or th 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_17792199/7646227?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_17792199/7646227?utm_source=bbsseo[/url]
简易Coursera上课流程下载
觉得coursera是个很好的自我教育平台,只是全英界面会让新手有些摸不着头脑 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/baidu_25550137/8389847?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/baidu_25550137/8389847?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的