none自动确认模式很危险，当生产者发送多条消息，消费者接收到一条信息时，会自动认为当前发送的消息已经签收了，这个时候消费者进行业务处理时出现了异常情况，也会认为消息已经正常签收处理了，而队列里面显示都被消费掉了...如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且 Message ID 也相同的消息。...第二种情况是投递时消息重复，消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...第三种情况是负载均衡时消息重复，比如网络抖动、Broker 重启以及订阅方应用重启，当MQ的Broker或客户端重启、扩容或缩容时，会触发Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息。...接着说说消息顺序的问题，如果发送端配置了重试机制，mq不会等之前那条消息完全发送成功，才去发送下一条消息，这样可能会出现发送了1，2，3条消息，但是第1条超时了，后面两条发送成功，再重试发送第1条消息，
当这个队列中有死信时，RabbitMQ就会自动的将这个消息重新发布到设置的Exchange上去，进而被路由到另一个队列。...消费者弄丢数据 你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才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。...如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。...投递时消息重复 消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、Broker重启以及消费者应用重启） 当消息队列RocketMQ版的Broker或客户端重启、扩容或缩容时，会触发Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息
初衷是为了给每个用户及用例准备好视图；当有人想要读取数据时，他们不必应用复杂的逻辑。于是读取就会变得轻松简单且通常可以保证恒定的读取时间。Twitter就基于海量写入的扇出架构。...在一个队列中，消费者池可以从服务器中读取消息且每条消息都发送到其中一个服务器上；在发布 - 订阅模型中，消息被广播给所有消费者。Kafka提供了概括了这两个模型的单一消费者抽象——消费群体。...一个选项是每个主题仅包含一个分区并拥有很多主题。例如，为每个用户提供一个主题。只有这样使用一个分区，您才可以始终保持消息的顺序。但这将产生数以亿计的主题（每个用户一个主题）。...不透明三叉戟喷口保证仅处理一次且Storm的最新官方版带来了“OpaqueTridentKafkaSpout（不透明三叉戟Kafka喷口）”特性。我们使用它且只保证一次处理来自Kafka的信息。...这可以确保当由于网络问题或类似用例而导致与数据库的临时连接丢失时不会丢失消息。但请要小心处理并确保在信息正在被处理的情况下不写入重复数据。 这些是从我们的系统中所学习到的。
Rebalance过程如下 当有消费者加入消费组时，消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段： 第一阶段：选择组协调器 组协调器GroupCoordinator：每个consumer group...消费者弄丢数据 你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才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。...如果此时生产者意识到消息发送失败并尝试再次发送消息，消费者后续会收到两条内容相同并且Message ID也相同的消息。...投递时消息重复 消息消费的场景下，消息已投递到消费者并完成业务处理，当客户端给服务端反馈应答的时候网络闪断。...负载均衡时消息重复（包括但不限于网络抖动、Broker重启以及消费者应用重启） 当消息队列RocketMQ版的Broker或客户端重启、扩容或缩容时，会触发Rebalance，此时消费者可能会收到重复消息
当生产消息的速度过快导致缓存满了的时候，继续发送消息可能会有阻塞或异常，通过参数max.block.ms控制，默认60秒。...那么生产者发送消息之后kafka怎么才算确认呢？...每消费完一个消息需要通知kafka，这样下次拉取消息的时候才不会拉到已消费的数据（不考虑重复消费的情况）。...（三）Leader Epoch 考虑下面的场景，初始时leader以保存了两条消息，此时LEO=2，HW=1： 正在上传图片......点击「阅读原文」，注册成为社区创作者，认识大咖，打造你的技术影响力！
发布订阅模型则是一个 基于推送的 消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即使当前订阅者不可用，处于离线状态。 ?...当主副本出现故障时，备份副本中的一个副本会被选择为新的主副本。...Kafka 的消费组管理协议会动态地维护消费组的成员列表，当一个新消费者加入消费者组，或者有消费者离开消费组，都会触发再平衡操作。 ?...Kafka 的消费者消费消息时，只保证在一个分区内的消息的完全有序性，并不保证同一个主题汇中多个分区的消息顺序。而且，消费者读取一个分区消息的顺序和生产者写入到这个分区的顺序是一致的。...比如，生产者写入 “hello” 和 “Kafka” 两条消息到分区 P1，则消费者读取到的顺序也一定是 “hello” 和 “Kafka”。
在消费者端，Kafka让单个Partition数据仅被一个消费线程消费，因此其消费并行度取决于能够被消费的Partition的数量。...当发送一个带Key的Msg时， Kafka基于这个 Key的hash值来将它映射到不同的Partition。这可以保证相同Key的msg总会写入到同一个Partiton中。...通常情况下，当broker正常优雅停止时，broker会发消息给Controller告之自已要shutdown, Controller会主动作leader的迁移，并且每次只操作一个partition（...一条消息只有在被ISR中的复本都同步成功了，才会更新leader上的高水位，这样这条消息才可以被消费者消费到。因此复本同步数据的耗时就成了端到端延迟的一个重要决定因素。...更多的Partition数量可能需要客户端使用过多的内存 使用Java SDK时，生产者会按partition来缓存发送的消息，当消息累积到一定数量或者到达一定时间后，这此累积的消息将被移出缓存并被批量发送
：几个消费者轮流消费分区； sticky：粘合策略，当需要 rebalance 时，会在之前已经分配的基础上调整，且不会改变之前的分配情况。...HW 是已完成 lead-follower 同步的位置，消费者无法消费到 HW 线之前的消息。并且，在完成同步以后，HW 线才更新，以防止消息丢失。...当网络抖动或者其它原因，导致生产者没有收到 ack 时，消费者可能会收到两条或多条相同的消息，造成重复消费。...当消费者的消费速度，远远赶不上生产消息的速度一段时间后，kafka 会堆积大量未消费的消息。...方案如下： Kafka 中创建相应的主题，并创建消费者消费该主题的消息，消息中带有创建的时间戳； 消费消息时判断，未支付订单消息的创建时间是否已经超过 30 分钟：1）如果是，就修改订单状态为超时取消；
便宜的消费者 不同于传统的消息队列模型，当消息被消费时会删除消息（会导致随机I/O），Kafka不会在消息被消费后删除它们——相反，它会独立地跟踪每个消费者组的偏移量。...这是Kafka和传统消息队列的另一个区别。当后者利用集群来提高可用性时，Kafka通过负载均衡来提高可用性、持久性和吞吐量。 发布具有多个分区的主题时，生产者指定发布记录时的分区。...记录的实际处理由消费者完成，在一个可选的消费者组中完成。Kafka保证一个分区最多只能分配给消费者组中的一个消费者。（为什么用”最多“，当所有消费者都离线时，那就是0个消费者了。）...当组中的第一个消费者订阅主题时，它将接收该主题上的所有分区。当第二个消费者订阅主题时，它将接收到大约一半的分区，从而减轻第一个消费者的负载。...换句话说，只有在绝对需要时才提供记录的顺序。如果任何两个记录不存在关联，它们就不应该被绑定到同一个分区。这意味着要使用不同的键，因为Kafka使用记录键的散列值作为分区映射的根据。 组中消费者的数量。
更正式地说，如果流处理应用程序使用消息a并生成消息B，使得B = F(a)，那么仅一次处理就意味着如果且仅当成功生成B时才使用a，反之亦然。...在Kafka中，我们通过写入内部Kafka主题offsets主题来记录偏移量提交。仅当消息的偏移量提交到偏移量主题时，才认为该消息已被消耗。...使用Kafka集群的id。当它这样做时，Kafka代理使用给定的事务检查打开的事务。id并完成它们。它还增加与transaction .id关联的epoch。...特别是，当使用Kafka使用者来消费来自主题的消息时，应用程序将不知道这些消息是否作为事务的一部分写入，因此它们不知道事务何时开始或结束。...因此，消费者是极其轻量级和高效的。有兴趣的读者可以在本文档中了解消费者设计的细节。 进一步的阅读 我们刚刚触及了Apache Kafka中事务的皮毛。幸运的是，几乎所有的设计细节都记录在网上。
当消费者从 Kafka 集群读取时，生产者写入 Kafka 集群。 与消费者类似（请参阅上一个问题），您的生产者也是针对您的特定用例的自定义 Java 代码。...在操作上，您需要确保您的 Kafka 集群满足以下硬件设置： 有一个仅运行 Zookeeper 的 3 或 5 节点集群（仅在最大规模时才需要更高）。...如何重新平衡我的 Kafka 集群？ 当新节点或磁盘添加到现有节点时，就会出现这种情况。分区不会自动平衡。如果一个主题已经有许多节点等于复制因子（通常为 3），那么添加磁盘无助于重新平衡。...鉴于之前的限制，最好仅在所有代理和主题都健康时才使用此命令。 如何监控我的 Kafka 集群？ Cloudera Manager 监控 Kafka 集群。...当消费者从代理读取数据时，该尝试可能会因间歇性网络中断或代理上的 I/O 问题等问题而失败。为了提高可靠性，消费者max.retries在实际读取日志偏移量失败之前重试（达到配置的值）。 超时。
初步分析日志是由于当前消费者线程消费的分区已经被broker给回收了，因为kafka认为这个消费者死了，那么为什么呢？...一次性拉取250多条消息进行消费，而由于每一条消息都有一定的处理逻辑，根据以往的日志分析，每条消息平均在500ms内就能处理完成。然而，我们今天查到有两条消息处理时间超过了1分钟。...每次消息消费后，需要提交偏移量。在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。...下一次重新分配分区时，消费者会从最新的已提交偏移量处开始消费。这里就出现了重复消费的问题。...max.poll.records = 50 3.poll到的消息，处理完一条就提交一条，当出现提交失败时，马上跳出循环，这时候kafka就会进行rebalance,下一次会继续从当前offset进行消费
副本，仅作为冗余数据 消息位移Offset： 分区中每条消息的位置，单调递增 Producer生产者 Consummer消费者 消费者位移：记录消费者的进度，每个消费者都有自己的位移 消费者组：同一个消费组下...UseG1GC 使用G1回收器 -XX:MaxGCPauseMillis=20 表示每次GC最大的停顿毫秒数20ms -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 当整个堆占用超过某个百分比时...当使用swap时，可以观察到Broker 性能急剧下降 Flush 落盘时间 默认是 5 秒 。...tombstone消息，delete mark，特点是消息体为null 何时创建主题 第一个Consumer程序启动时，Kafka会自动创建位移主题，默认分区50，副本数是3 Kafka使用Compact...什么是过期消息：同一个Key两条消息M1，M2，若M1的发送时间早于M2，那么M1就是过期消息 。
来源：大数据与机器学习文摘本文约4000字，建议阅读10+分钟本文介绍了大数据分析Pulsar的好用之处。 ...其他消费者将被指定为故障转移消费者。 当主消费者断开连接时，分区将被重新分配给其中一个故障转移消费者，而新分配的消费者将成为新的主消费者。...发生这种情况时，所有未确认（ack）的消息都将传递给新的主消费者。这类似于 Apache Kafka 中的 Consumer partition rebalance。 下图是故障切换订阅的示例。...当消费者断开连接时，所有传递给它但是未被确认（ack）的消息将被重新分配和组织，以便发送给该订阅上剩余的剩余消费者。 下图是共享订阅的示例。消费者 C-1，C-2 和 C-3 都在同一主题上消费消息。...Pulsar 的消息确认（ACK） 由于分布式系统的特性，当使用分布式消息系统时，可能会发生故障。
Record消息 4. 副本Replica，为消息提供冗余 4.1 leader副本，对外提供服务 4.2 follower副本，仅作为冗余数据 5....UseG1GC 使用G1回收器 -XX:MaxGCPauseMillis=20 表示每次GC最大的停顿毫秒数20ms -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 当整个堆占用超过某个百分比时...当使用swap时，可以观察到Broker 性能急剧下降 ##### Flush 落盘时间 默认是 5 秒 。...tombstone消息，delete mark，特点是消息体为null #### 何时创建主题 ##### 第一个Consumer程序启动时，Kafka会自动创建位移主题，默认分区50，副本数是3...##### 什么是过期消息：同一个Key两条消息M1，M2，若M1的发送时间早于M2，那么M1就是过期消息 。
会等待所有ISR中的follower同步完成的ack才commit(保证ISR副本都有数据leader才commit，吞吐率降低),acks=0：partition leader不会等待任何ISR中副本的...message: send: max: retries: 3 #默认0ms立即发送，不修改则上两条规则相当于无效...当配置完成后它，创建binder的上下文不再是应用程序上下文的子节点。这允许binder组件和应用组件的完全分离。stream 就会使用自己默认的环境。...混合着玩要特别注意springboot 自动装配kafka生产者消费者的消息即value的序列化反系列化默认为string，而springcloud-stream默认为byteArray，需要统一序列化反系列化方式否则乱码或类型转化报错...实例化 D：springcloud-stream屏蔽了底层MQ的具体实现，可以较方便的切换消息组件如rabbitMq等，也可以较方便的在发送时携带header，消费者可以根据header的不同路由到不同的消费方法
当某个Broker或分区出现故障时，Kafka可以迅速从其他Broker或分区中恢复数据，确保消息的可靠性。...如果消费者在处理消息时失败或超时，它可以选择不提交偏移量，这样Kafka会认为该消息尚未被消费。当消费者重新连接时，它可以从上次未提交的偏移量开始继续消费，确保了消息的不漏消费。...当Kafka集群中的某个节点出现故障时，由于消息已经被持久化到磁盘上，因此其他节点可以快速地恢复数据并继续提供服务。...07 数据清理策略 对于需要保持最新状态的Topic，Kafka提供了日志压缩机制。这允许Kafka仅保留最新的消息记录，而删除旧的重复消息。...仅保留最新消息：通过这个过程，Kafka确保了每个键在日志中只保留一个最新的消息记录。这样，即使Topic中积累了大量的消息，消费者也只需要关注那些最新的、具有实际价值的数据。
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