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...

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:发现kafka丢消息后的排查

背景:       最近在用kafka做消息中间件,producer从hive中读取消息发送到kafka,后端storm对消息分类发送到elasticsearch建立索引。 <em>问题</em>:       hive表中总共350万<em>数据</em>,当时整个全量索引结束后发现,最后索引条数总共310万左右。storm日志没有任何错误日志。 排查:       首先排查storm consumer的<em>问题</em>,由于发现s...

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...

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 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...

从kafka读取数据数据会自动删除吗

不会,kafka中<em>数据</em>的删除跟有没有<em>消费</em>者<em>消费</em>完全无关。<em>数据</em>的删除,只跟kafka broker上面上面的这两个配置有关: 1 2 log.retention.hours=48#<em>数据</em>最多保存48小时 log.retention.bytes=1073741824#<em>数据</em>最多1G ...

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...

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】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>...

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...

kafka消息顺序与重复

kafka消息顺序 我们知道,kafka是一个高性能、分布式容错的消息发布-订阅系统,现在kafka也能处理流<em>数据</em>了。多个生产者在往kafka发送<em>数据</em>的时候,消息的顺序是不能保障的,也就是无序的。 有些场景,比如在用maxwell解析mysql的binlog日志的时候,发送到kafka,后面解析,通常会用jdbc的方式,将<em>数据</em>保存到其它系统,比如hive或者hbase等。这时候,消息的顺序是很...

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...

Flume 丢失数据问题

利用flume读取日志文件的时候,日志文件还在写入,但被flume打成了标识.COMPLETED 错误日志如下: 2017-05-10 18:09:13,530 (cluster-ClusterId{value='5912e6c933662351ead2de96', description='null'}-192.168.0.126:27017) [INFO - com.mongodb.dia

玩转Flume+Kafka原来也就那点事儿

好久没有写分享了,继前一个系列进行了<em>Kafka</em>源码分享之后,接下来进行Flume源码分析系列,望大家继续关注,今天先进行开篇文章Flume+kafka的环境配置与使用。 一、FLUME介绍 Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统,支持在系统中定制各类<em>数据</em>发送方,用于收集<em>数据</em>;同时,Fl...

flume日志采集 到kafka ,使用断点续传

链接:https://pan.baidu.com/s/1Bj4ZW-zYybbeAxZt4-Jl8g 提取码:ca2o 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 使用断点续传所需要的JAR,可直接替换flume/bin目录下的flume-taildir-source-1.9.0.jar 链接:https://pan.baidu.com/s/1Aqla3SIWjwyN6M6v0Xg...

kafka消费消费乱序问题

<em>问题</em>: 复现: 生产<em>数据</em> 先add 再delete操作: //使用kafka模拟 先add 再delete操作 Message message = new Message(UUID.randomUUID().toString(), "add product", new Date()); kafkaTemplate.send("product", JSON.toJSONString(me...

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...

kafkaConsumerClient及kafka多线程重复消费问题

一、kafkaConsumerClient代码 import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfi...

使用flume消费kafka数据时,不成功问题解决

做电商数仓项目时,遇到了一个奇怪的<em>问题</em>,flume<em>消费</em>kafka时,在hdfs上没有传递过来<em>数据</em>,这样我很头疼,经过测试,我发现在kafka中可以读取到日志采集flume发过来的<em>数据</em>,这就证明在<em>消费</em>flume之前的配置是没有<em>问题</em>的,后来我找到了<em>问题</em>所在。 由于是才有脚本群起的集群,在生成日志时,<em>消费</em>者flume由于没有完全启动的原因,使其在<em>消费</em><em>数据</em>时不成功,所以应该在群起脚本中设置sleep时间,...

flume消费kafka出现的问题及解决方法

一、flume<em>消费</em>kafka的agent数量<em>问题</em> flume<em>消费</em>kafka到本地HDFS时不要使用太多主机和agent进程(一个agent),特别是MLTE_S6A_FS和2G<em>数据</em>的CITY_SHARE_GBIUPS_FS<em>数据</em>量比较小的topic(目前佛山集群使用5个agent进程,总共有15分partition),如果太多agent<em>消费</em>会导致很多小文件。s6a一个小时有20多G,属于比较少的数...

Flume KafkaChannel数据重复问题

近期笔者在生产环境中使用Flume的hdfssink读取kafkachannel中的<em>数据</em>,然后写到hdfs文件中,出现了<em>数据</em><em>重复</em>采集的状况,为此,开启了一次Flume<em>数据</em>传输流程的探索。 <em>问题</em>现象 最先发现<em>问题</em>是在hdfs中发现很多大小一模一样的文件,原本以为到达了Flume的采集能力上限导致只能写这么多<em>数据</em>,结果把文件拉下来进行MD5校验发现所有的文件是一样的,这意味着我们的文件采集<em>重复</em>了,接...

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 ...

对于kafka消费后不提交offset的分析总结

对于kafka<em>消费</em>后不提交offset情况的分析总结   最近在使用kafka的过程中遇到了一个疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,做一下总结和记录。   Question:<em>消费</em>者在<em>消费</em>消息的过程中,在设置为不自动提交offset,<em>消费</em>完<em>数据</em>之后如果不手动提交offset,那么在kafak中的<em>数据</em>会如何被处理呢?   首先简单的介绍一下<em>消费</em>者对topic的订阅。客户端的<em>消费</em>者订阅了topi...

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 ...

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...

kafka存储数据量过大,导致磁盘爆满

<em>问题</em>: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的<em>数据</em>没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕<em>数据</em><em>丢失</em>,直接保存了所有的<em>数据</em>。 方法: 我这边修改为log.retention...

kafka如何保证数据丢失

kafka笔记之如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>@TOC kafka笔记之如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em> <em>Kafka</em>是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。在使用过程中如果使用不当,经常会出现消息<em>丢失</em>的情况,这是业务系统不能容忍的,消息系统最重要的是保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>。本文主要记录kafka是如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>的,主要从三方面来介绍,消息发送端保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>,kafka服务保证消息不<em>丢失</em>,<em>消费</em>者保证消息不<em>丢失</em>。 基础知识 k...

kafka生产者和消费者端的数据不一致

今天测试遇到了<em>问题</em>,kafka生产者和<em>消费</em>者端的<em>数据</em>不一致,而且<em>数据</em>相差还比较大,测试生产10000条<em>数据</em> <em>消费</em>者有时候能<em>消费</em>10000条 有时候只能<em>消费</em>9多条,最开始以为是ack等等的设置,之后调整了一些生产者的参数,发现还是有<em>问题</em>,最后还是另外一个同事发现了最根本的<em>问题</em>。kafka生产者是异步生产<em>数据</em>,我写了个测试方法在main函数里面 用for循环模拟发送10000条<em>数据</em>,就是因为这个main

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生产的数据没有消费(已解决)

    程序中往kafka里写入<em>数据</em>,但是<em>消费</em>命令没有把<em>数据</em>录入<em>数据</em>库,可能是下面<em>问题</em>: 1、程序中的topic 和 connector  的topic   和<em>数据</em>库表名称 三者要一致。 2、jps看下,schema  kafka  connector   三个进程都启动。 3、connector <em>数据</em>库配置确保正确。...

kafka 发生再均衡后,如何控制数据重复消费问题

consumer退出或者新增,partition新增的时候会触发再均衡。 那么发生再均衡的时候如果某个consumer正在<em>消费</em>的任务没有<em>消费</em>完【手动提交】,此一般处如何理处理

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: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of...

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...

ConsumerRecord类详解

从kafka接收的键/值对。这还包括一个主题名称和一个从中接收记录的分区号,一个指向<em>Kafka</em>分区中的记录的偏移量以及一个由相应ProducerRecord标记的时间戳。 构造方法 ConsumerRecord(java.lang.String topic, int partition, long offset, K key, V value) 创建一条记录,以从指定的主题和分区接收(为与K...

【大数据详解】scala写kafka的consumerAPI,在while里使用迭代器中的iterator().hasNext,iterator.next()函数为什么会出现无限循环消费数据的坑?

一kafaka的productor代码如下: import java.util.Properties import org.apache.kafka.clients.producer.{<em>Kafka</em>Producer, ProducerRecord} object kafkaproductor { def main(args: Array[String]): Unit = { val ...

如何保证kafka消息不丢失

背景 这里的kafka值得是broker,broker消息<em>丢失</em>的边界需要对齐一下: 1 已经提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息没提交成功,并不是broke<em>丢失</em>了消息; 有限度的持久化(broker可用) 生产者<em>丢失</em>消息 producer.send(Object msg) ; 这个发送消息的方式是异步的;fire and forget,发送而不管结果如何; 失败的原因可能有很多,比如网...

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数据丢失问题,如何保证数据丢失

1、<em>数据</em><em>丢失</em>: acks=1的时候(只保证写入leader成功),如果刚好leader挂了。<em>数据</em>会<em>丢失</em>。 acks=0的时候,使用异步模式的时候,该模式下kafka无法保证消息,有可能会丢。 2、brocker如何保证不<em>丢失</em>: acks=all: 所有副本都写入成功并确认。 retries = 一个合理值。 min.insync.replica...

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:...

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怎么做到不丢失数据,不重复数据

kafka怎么做到不<em>丢失</em><em>数据</em>,不<em>重复</em><em>数据</em>,以及kafka中的<em>数据</em>是存储在什么地方的? 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>...

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

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 如何保证数据丢失

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<em>数据</em>不<em>丢失</em>,在面试中也会问到相关的<em>问题</em>。但凡遇到这种<em>问题</em>,是指3个方面的<em>数据</em>不<em>丢失</em>,即:producer consumer端<em>数据</em>不<em>丢失</em> broker端<em>数据</em>不<em>丢失</em>下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>的。 一.producer生产端是如何保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>的 1.ack的配置策略 acks = 0 ...

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日志及Topic数据清理

  由于项目原因,最近经常碰到<em>Kafka</em>消息队列拥堵的情况。碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理<em>Kafka</em> Log。但是清理<em>Kafka</em> Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法<em>消费</em>的情况。   在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下<em>Kafka</em><em>消费</em>Offset原理。 一、<em>Kafka</em><em>消费</em>Offset  ...

kafka 重启是否会导致数据丢失

 开发四年只会写业务代码,分布式高并发都不会还做程序员?->>>    kafka使用中,重启是否会造成<em>数据</em><em>丢失</em>?

kafka如何保证消息不丢失不被重复消费

文章目录kafka如何保证消息不<em>丢失</em>不被<em>重复</em><em>消费</em>消息的发送机制消息的接受机制消息的<em>重复</em><em>消费</em>如何解决 kafka如何保证消息不<em>丢失</em>不被<em>重复</em><em>消费</em> 在解决这个<em>问题</em>之前,我们首先梳理一下kafka消息的发送和<em>消费</em>机制。 消息的发送机制 kafka的消息发送机制分为同步和异步机制。可以通过producer.type属性进行配置。使用同步模式的时候,有三种状态来保证消息的安全生产。可以通过配置request....

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中的消息的丢失重复消费问题

思考:<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。<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...

kafka数据清理

<em>Kafka</em>将<em>数据</em>持久化到了硬盘上,允许你配置一定的策略对<em>数据</em>清理,清理的策略有两个,删除和压缩。<em>数据</em>清理的方式删除log.cleanup.policy=delete启用删除策略直接删除,删除后的消息不可恢复。可配置以下两个策略:清理超过指定时间清理:  log.retention.hours=16超过指定大小后,删除旧的消息:log.retention.bytes=1073741824为了避免在删...

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。 -...

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...

Kafka系列(四)Kafka消费者:从Kafka中读取数据

本系列文章为对《<em>Kafka</em>:The Definitive Guide》的学习整理,希望能够帮助到大家应用从<em>Kafka</em>中读取<em>数据</em>需要使用<em>Kafka</em>Consumer订阅主题,然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念。<em>Kafka</em><em>消费</em>者相关的概念<em>消费</em>者与<em>消费</em>组假设这么个场景:我们从<em>Kafka</em>中读取消息,并且进行检查,最后产生结果<em>数据</em>。我们可以创建一个<em>消费</em>者实例去做这件事...

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...

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...

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

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(07)——kafka的数据的不丢失机制

生产者如何保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em> producer有丢<em>数据</em>的可能,但是可以通过配置保证消息的不<em>丢失</em>。 通过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。取值有1 0 -1 。 # 设置发送<em>数据</em>是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1 # 0: producer不会等待broker发送ack # 1: 当leader接收到消息...

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...

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 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c

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

Kafka:如何保障发送时数据丢失

1. 需要设置几个关键的参数,如下:unclean.leader.election.enable=false 在哪里设置:(broker / topic) 默认值:true(在 <em>Kafka</em> 0.11.0.0 中默认值已更改为 false ) 有效值:[true, false] min.insync.replicas=副本数-1 在哪里设置:(broker / topic) 默认值:1 有效值:[1,

sparkStreaming Kafka数据丢失问题

针对Spark Streaming,为了保证<em>数据</em>尽量不<em>丢失</em>,自己管理offset 采用手动提交offset to zk的方案: 2017-10-26 11:46:22 Executor task launch worker-3 org.apache.spark.streaming.kafka.My<em>Kafka</em>RDD INFO:Computing topic datamining, par

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 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多Consumer消息分发问题

情况是这样的,在我们系统中有多个Consumer的客户端(客户端个数是不确定的,因为在系统工作过程中有的业务节点会脱离,有些业务节点会增加进来),Producer也有多个。 但是Producer发送的

Kafka Consumer机制优化-保证每条消息至少消费一次

背景<em>Kafka</em>中由Consumer维护<em>消费</em>状态,当Consumer<em>消费</em>消息时,支持2种模式commit<em>消费</em>状态,分别为立即commit和周期commit。前者会导致性能低下,做到消息投递恰好一次,但很少使用,后者性能高,通常用于实际应用,但极端条件下无法保证消息不<em>丢失</em>。目标在有效期内,保证每条消息至少可被<em>消费</em>一次<em>问题</em>分析 请看如上图1,Consumer Thread读取一条消息,更新缓存<em>消费</em>状态,

Flink任务在由不可预测异常导致任务挂掉,然后自动重新提交之后会重复消费kafka里的数据怎么解决?

如代码所示,同一个flink任务里有多个处理不同<em>数据</em>流的flatMap,从kafka不同的topic中取<em>数据</em>进行处理,其中stream1有不可预测的异常没有抓住,或者因为环境<em>问题</em>导致整个任务被cancel,然后自动重新启动,重启任务之后都会概率性出现有数条kafka里的<em>数据</em>被<em>重复</em>处理,有木有大神知道怎么解决啊? ``` StreamExecutionEnvitoment env = StreamExecutionEnvitoment.getExecutionEnvitoment(); env.enableCheckpointing(5000); Flink<em>Kafka</em>Consumer011 myConsumer1 = new Flink<em>Kafka</em>Consumer011<>(topic1, Charset.forName("ISO8859-1"), prop); myConsumer1.setStartFromLatest(); DataStream stream1 = env.addSource(myConsumer).name(topic); stream1.flatMap(new Handle1()).setParallelism(1).setMaxParallelism(1).addSink(new Sink1()); Flink<em>Kafka</em>Consumer011 myConsumer2 = new Flink<em>Kafka</em>Consumer011<>(topic2, Charset.forName("ISO8859-1"), prop); myConsumer2.setStartFromLatest(); DataStream stream2 = env.addSource(myConsumer).name(topic); stream2.flatMap(new Handle2()).setParallelism(1).setMaxParallelism(1).addSink(new Sink2()); ```

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系列--消费

       public String title;     public  ConsumerRecords&amp;lt;byte[], byte[]&amp;gt; records;          public <em>Kafka</em>ConsumerSimple(String title, ConsumerRecords&amp;lt;byte[], byte[]&amp;gt; records) {         this....

spring-kafka消费数据 重复消费问题(针对提交offset偏移产生重复消费问题)

spring-kafka <em>重复</em><em>消费</em><em>数据</em>spring集成kafuka框架版本介绍解决方案 spring集成kafuka框架 最近公司需要对接kafka拉取<em>数据</em>,在使用spring-kafka框架时候,总是无法持续<em>消费</em>,总是出现持续<em>消费</em>,相当纠结。因为也是刚接手任务,故整理了一下遇到的难题,特此整理一下,望对各位同学有些帮助。 版本介绍 项目架构主要是spring mvc 架构版本是5.0.2.REL...

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: ...

STM32+uCOSII+uCGU源代码下载

STM32+uCOSII+uCGU源代码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wwh_ff/2756967?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wwh_ff/2756967?utm_source=bbsseo[/url]

生物序列比对下载

生物信息学的研究重点主要体现在基因组学和蛋白质学两方面,具体地说就是从核酸和蛋白质序列出发, 分析序列中表达结构和功能的生物信息。生物信息学的基本任务是对各种生物分析序列进行分析, 也就是研究新的计算机方法, 从大量的序列信息中获取基因结构、功能和进化等知识。而在序列分析中, 将未知序列同已知序列进行相似性比较是一种强有力的研究手段,从序列的片段测定, 拼接, 基因的表达分析, 到RNA和蛋白质的结构功能预测,物种亲缘树的构建都需要进行生物分子序列的相似性比较。生物信息学中的序列比对算法的研究具有非常重要的理论意义和实践意义。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_25342725/10377085?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_25342725/10377085?utm_source=bbsseo[/url]

Linux 下 安装 jdk下载

Linux系统下安装jdk,本篇使用jdk1.7用来演示,当然也可以使用其他版本。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dongheli/10824812?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dongheli/10824812?utm_source=bbsseo[/url]

我们是很有底线的