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在手动提交期间，如果特定偏移量失败，但序列中的下一个偏移量提交成功，会发生什么？

在手动提交期间，如果特定偏移量失败，但序列中的下一个偏移量提交成功，会发生以下情况：

数据不一致性：如果特定偏移量失败，意味着该偏移量对应的数据操作没有成功执行。而序列中的下一个偏移量提交成功，表示下一个数据操作已经成功执行。这将导致数据的不一致性，即部分数据操作成功，部分数据操作失败。
依赖关系破坏：如果数据操作之间存在依赖关系，特定偏移量的失败可能会破坏后续操作的正确执行。例如，如果特定偏移量表示某个订单的创建，而下一个偏移量表示该订单的支付，如果订单创建失败但支付成功，将导致支付操作无法关联到有效的订单。
错误处理：在特定偏移量失败的情况下，需要进行错误处理。这可能包括记录错误日志、发送通知、进行回滚操作等，以确保数据的一致性和正确性。

对于这种情况，可以考虑以下解决方案：

事务处理：使用事务来确保数据操作的原子性，即要么全部成功，要么全部失败。在特定偏移量失败时，可以回滚之前的操作，以保持数据的一致性。
重试机制：对于特定偏移量失败的情况，可以进行重试操作，直到操作成功或达到最大重试次数。这可以通过编写适当的错误处理代码来实现。
监控和报警：建立监控系统，及时检测到特定偏移量失败的情况，并发送报警通知，以便及时采取措施进行处理。
数据恢复：如果特定偏移量失败导致数据不一致，可能需要进行数据恢复操作，例如从备份中恢复数据或重新执行失败的操作。

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Kafka 新版消费者 API（二）：提交偏移量

我们可以通过降低提交频率来提升吞吐量，但如果发生了再均衡，会增加重复消息的数量。这个时候可以使用异步提交，只管发送提交请求，无需等待 broker 的响应。...在每次提交偏移量之后或在回调里提交偏移量时递增序列号。在进行重试前，先检查回调的序列号和即将提交的偏移量是否相等，如果相等，说明没有新的提交，那么可以安全地进行重试。...但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。...} } (4) 提交特定的偏移量 不管是自动提交还是使用commitAsync()或者commitSync()来提交偏移量，提交的都是 poll() 方法返回的那批数据的最大偏移量，想要自定义在什么时候提交偏移量可以这么做...如果把存储到数据库和提交偏移量在一个原子操作里完成，就可以避免这样的问题，但数据存到数据库，偏移量保存到kafka是无法实现原子操作的，而如果把数据存储到数据库中，偏移量也存储到数据库中，这样就可以利用数据库的事务来把这两个操作设为一个原子操作

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Kafka消费者

在第一次调用新消费者的 poll() 方法时，它会负责查找 GroupCoordinator，然后加入群组，接受分配的分区。如果发生了分区再均衡，整个过程也是在轮询期间进行的。...需要使用期望处理的下一个消息的偏移量更新 map 里的偏移量。异步提交：同步提交有一个不足之处，在 broker 对提交请求作出回应之前，应用程序会一直阻塞，这样会限制应用程序的吞吐量。...我们可以通过降低提交频率来提升吞吐量，但如果发生了分区再均衡，会增加重复消息的数量。这个时候我们可以使用异步提交，我们只管发送提交请求，无需等待 broker 的响应。...我们可以在消费者失去分区所有权之前，通过 onPartitionsRevoked() 方法来提交偏移量。如果在这里提交偏移量，下一个接管分区的消费者就知道该从哪里开始读取消息了。...这样速度更快，而且即使这次提交失败，下一次提交很可能会成功。

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提交和偏移量 提交是指更新分区当前位置的操作，分区当前的位置，也就是所谓的偏移量。什么是偏移量 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...consumer.commitSync(); } 如果某个提交失败，同步提交还会进行重试，这可以保证数据能够最大限度提交成功，但是同时也会降低程序的吞吐量。...尽管如此，异步提交存在的问题是，如果提交失败不能重试，因为重试可能会出现小偏移量覆盖大偏移量的问题。虽然程序不能在失败时候进行自动重试，但是我们是可以手动进行重试。...然后当失败时候，你可以判断失败的偏移量是否小于你维护的同主题同分区的最后提交的偏移量，如果小于则代表你已经提交了更大的偏移量请求，此时不需要重试，否则就可以进行手动重试。...，但如果需要提交的是特定的一个偏移量呢？

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Kafka 事务之偏移量的提交对数据的影响

一般情况下不会有什么问题，不过在处理异常或提前退出轮询时要格外小心。三、手动提交大部分开发者通过控制偏移量提交时间来消除丢失消息的可能性，并在发生再均衡时减少重复消息的数量。...这个 API 会提交由 poll() 方法返回的最新偏移量，提交成功后马上返回，如果提交失败就抛出异常。代码示例如下： ?...我们可以通过降低提交频率来提升吞吐量，但如果发生了再均衡，会增加重复消息的数量。这个时候可以使用异步提交 API。我们只管发送提交请求，无需等待 broker 的响应。 ?...但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保能够提交成功。因此在这种情况下，我们应该考虑使用混合提交的方法： ?...在程序正常运行过程中，我们使用 commitAsync 方法来进行提交，这样的运行速度更快，而且就算当前提交失败，下次提交成功也可以。

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【云原生进阶之PaaS中间件】第三章Kafka-4.4-消费者工作流程

poll 方法不仅仅只是获取数据，在新消费者第一次调用时，它会负责查找群组，加入群组，接受分配的分区。如果发生了再均衡，整个过程也是在轮询期间进行的。...使用 commitsync()提交偏移量最简单也最可靠。这个方法会提交由 poll()方法返回的最新偏移量，提交成功后马上返回,如果提交失败就抛出异常。...只要没有发生不可恢复的错误，commitSync （）方法会阻塞，会一直尝试直至提交成功，如果失败，也只能记录异常日志。...一般情况下, 针对偶尔出现的提交失败 , 不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的 , 那么后续的提交总会有成功的。...但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交, 就要确保能够提交成功。因此, 在消费者关闭前一般会组合使用 commitAsync() 和 commitsync() 。

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4.Kafka消费者详解

因为这个原因，所以如果不能正确提交偏移量，就可能会导致数据丢失或者重复出现消费，比如下面情况：如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量 ，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复消费；如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量...*/ consumer.commitSync(); } 如果某个提交失败，同步提交还会进行重试，这可以保证数据能够最大限度提交成功，但是同时也会降低程序的吞吐量。...假设程序同时提交了 200 和 300 的偏移量，此时 200 的偏移量失败的，但是紧随其后的 300 的偏移量成功了，此时如果重试就会存在 200 覆盖 300 偏移量的可能。...，你可以判断失败的偏移量是否小于你维护的同主题同分区的最后提交的偏移量，如果小于则代表你已经提交了更大的偏移量请求，此时不需要重试，否则就可以进行手动重试。...API 中，实际上我们都没有对 commit 方法传递参数，此时默认提交的是当前轮询的最大偏移量，如果你需要提交特定的偏移量，可以调用它们的重载方法。

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面试系列-kafka偏移量提交

保存每个分区的偏移量；分区再均衡：消费者的数量发生变化，或者主题分区数量发生变化，会修改消费者对应的分区关系，叫做分区再均衡：保证kafka高可用和伸缩性；缺点：在均衡期间，消费者无法读取消息，群组短时间不可用...自动位移提交的动作是在 poll() 方法的逻辑里完成的，在每次真正向服务端发起拉取请求之前会检查是否可以进行位移提交，如果可以，那么就会提交上一次轮询的位移；每过5秒就会提交偏移量，但是在4秒发生了分区在均衡...，偏移量还没来得及提交，他们这四秒的消息就会被重复消费；当设置 enable.auto.commit 为 true，Kafka 会保证在开始调用 poll 方法时，提交上次 poll 返回的所有消息。...()提交poll()返回最新偏移量；注意：处理完业务之后，一定要手动调用commitsync()；如果发生了在均衡，由于当前commitsync偏移量还未提交，所以消息会被重复消费； commitsync...中间处理消息的时候，即使偶尔出现一次偏移量提交失败，后面消费的时候，偏移量也能够提交成功，所以不会有大影响；但是到了最后消费者要关闭了的时候，偏移量一定要提交成功；因此在消费者关闭前一般会组合使用 commitAsync

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Kafka消费者的使用和原理

在代码中我们并没有看到显示的提交代码，那么Kafka的默认提交方式是什么？...默认情况下，消费者会定期以auto_commit_interval_ms（5秒）的频率进行一次自动提交，而提交的动作发生于poll方法里，在进行拉取操作前会先检查是否可以进行偏移量提交，如果可以，则会提交即将拉取的偏移量...按照线性程序的思维，由于自动提交是延迟提交，即在处理完消息之后进行提交，所以应该不会出现消息丢失的现象，也就是已提交的偏移量会大于正在处理的偏移量。但放在多线程环境中，消息丢失的现象是可能发生的。...，程序将不会阻塞，但异步提交在提交失败时也不会进行重试，所以提交是否成功是无法保证的。...cas失败，即获取锁失败，表示发生了竞争，有多个线程在使用KafkaConsumer，则会抛出ConcurrentModificationException异常，如果cas成功，还会将refcount加一

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初识kafka中的生产者与消费者

根据分区消息被分配到指定主题和分区的批次中 6. 批量发送到broker 7. broker判断是否消息失败，成功则直接返回元数据【可选】，失败判断是否重试，对应做相应处理如何创建生产者对象？...添加shutdownhook,在钩子里头调用消费者的wakeup方法，这样如果读取poll，会抛出wakeup异常，然后调用close方法，保证最后的提交都已经完成，并且告知群组协调器，自己要离开群组，...kafka对每个分区都有一个偏移量，来跟踪当前消息消费到哪儿去了，如果配置自动提交（更新分区当前位置），默认每5s就上报一次从poll中获取的收到的最大偏移量。...但是这种自动方式如果在小于默认的时间之内发生了再均衡，会照成消息重复消费想自己提交偏移量，避免自动提交存在的问题怎么办？1. 同步提交 [commitSync()],提交最后一次的偏移量。...只要不是不可恢复的问题，就会一直重试，但是在broker对提交做出反应前，会一直阻塞，有可能成为吞吐量的瓶颈；2. 异步提交[commitAsync()]，提交最后一次的偏移量。

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Kafka基础篇学习笔记整理

如果发送过程中发生异常，将会调用相应的拦截器并返回一个FutureFailure对象表示失败的结果。否则，返回一个Future对象表示成功的结果。...=1 这个参数的作用是：对于一个kafka客户端请求连接（可以认为是一个生产者），一旦出现1个批次的消息发送失败，在该批次的数据重试(重新发送)成功之前，下一个批次的消息数据发送处于阻塞状态。...重平衡会产生哪些影响呢？ Rebalance会影响消费者的处理性能，当发生Reabalance的期间，消费者失去与分区之间的连接，无法poll拉取数据，也无法提交消费偏移量。...设置时就提交一次偏移量 COUNT_TIME 超时或超数量 TIME或COUNT ,有一个条件满足时提交偏移量 MANUAL手动提交手动调用Acknowledgment.acknowledge()进行消费...MANUAL_IMMEDIATE 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交偏移量，即使可能此时只处理了一个批次数据中的一条或几条数据，也要提交偏移量。

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【Kafka专栏 14】Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS”

在重新平衡期间，Kafka会确保每个分区都有一个消费者，并且每个消费者都知道它应该从哪里开始读取（即其最后提交的偏移量）。...4.2 Commit（提交）在Kafka中，消费者并不会在消费消息后立即更新偏移量。相反，消费者会定期或手动地将偏移量提交到Kafka或外部系统。这种机制称为“提交”。...提交操作将消费者的当前偏移量持久化到存储系统中，以便在发生故障时能够恢复正确的消费状态。 Kafka提供了两种提交模式：自动提交和手动提交。...自动提交模式会在消费者消费完一定数量的消息后自动提交偏移量，但这种方式可能导致在发生故障时丢失部分已消费但未提交的消息。...检查点代表了消费者已经成功处理并确认的消息位置。当消费者启动或恢复时，它会从最近的检查点开始消费消息。检查点的更新通常与偏移量的提交相结合，以确保在发生故障时能够恢复正确的消费状态。

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kafka连接器两种部署模式详解

分布式的模式会自动平衡。允许你动态的扩展（或缩减），并在执行任务期间和配置、偏移量提交中提供容错保障。...请注意，API仅检查处理请求的worker的连接器，这意味着您可能会看到不一致的结果，尤其是在滚动升级期间，如果添加新的连接器jar PUT /connector-plugins/{connector-type...这种配置更容易设置和开始使用，在只有一名员工有意义（例如收集日志文件）的情况下可能会很有用，但却不会从Kafka Connect的某些功能（例如容错功能）中受益。...你可以包括尽可能多的，但所有将在相同的进程（在不同的线程）执行。分布式模式处理Work的自动平衡，允许您动态扩展（或缩小），并提供活动任务以及配置和偏移量提交数据的容错能力。...在分布式模式下，Kafka Connect将偏移量，配置和任务状态存储在Kafka topic中。建议手动创建偏移量，配置和状态的主题，以实现所需的分区数量和复制因子。

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Kafka的安装与使用

比如一个偏移量是5的消费者，表示已经消费了从0-4偏移量的消息，下一个要消费的消息的偏移量是5。 Consumer Group （CG）：若干个Consumer组成的集合。...topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个CG只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。...消费者组的成员是动态维护的，如果新增或者减少了消费者组中的消费者，那么每个消费者消费的分区的消息也会动态变化。...，根据需求提交，但容易发送阻塞，提交失败会进行重试直到抛出异常 private static void generalConsumeMessageSyncCommit() { properties.put...flag) { break; } } } //手动异步提交当前位移，提交速度快，但失败不会记录 private static void generalConsumeMessageAsyncCommit

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带你涨姿势的认识一下Kafka之消费者

消费者在每次轮询中会检查是否提交该偏移量了，如果是，那么就会提交从上一次轮询中返回的偏移量。...这个 API 会提交由 poll() 方法返回的最新偏移量，提交成功后马上返回，如果提交失败就抛出异常。...commitSync() 将会提交由 poll() 返回的最新偏移量，如果处理完所有记录后要确保调用了 commitSync()，否则还是会有丢失消息的风险，如果发生了在均衡，从最近一批消息到发生在均衡之间的所有消息都将被重复处理...同步和异步组合提交一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大的问题，因为如果提交失败是因为临时问题导致的，那么后续的提交总会有成功的。...但是如果在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交，就要确保提交成功。因此，在消费者关闭之前一般会组合使用commitAsync和commitSync提交偏移量。

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SpringBoot-Kafka（生产者事务、手动提交offset、定时消费、消息转发、过滤消息内容、自定义分区器、提高吞吐量）

，默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失，可以把它设置为false,然后手动提交偏移量 enable-auto-commit: false # 自动提交的时间间隔在Spring...Boot 2.x 版本中这里采用的值的类型Duration 需要符合特定的格式，如1S，1M，2H，5D auto-commit-interval: 1s # 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理...当消费者从broker读取消息时，如果数据字节数小于这个阈值，broker会等待直到有足够的数据，然后才返回给消费者。...同一个消费组下一个分区只能由一个消费者消费提高每批次拉取的数量，批次拉取数据过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数据，也会造成数据积压。...重复消费和漏消费如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset（手动提交）过程做原子绑定。

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kafka消息传递语义

显然，可以提供多种可能的消息传递保证：最多一次——消息可能会丢失，但永远不会重新发送。至少一次——消息永远不会丢失，但可能会重新发送。恰好一次——这是人们真正想要的，每条消息只传递一次。...如果生产者尝试发布消息并遇到网络错误，则无法确定此错误是发生在消息提交之前还是之后。这类似于使用自动生成的键插入数据库表的语义。...这提供了至少一次传递语义，因为如果原始请求实际上已经成功，则消息可能会在重新发送期间再次写入日志。...如果消费者从未崩溃，它可以只将这个位置存储在内存中，但是如果消费者失败并且我们希望这个主题分区被另一个进程接管，新进程将需要选择一个合适的位置开始处理。...但这可以通过让消费者将其偏移量存储在与其输出相同的位置来更简单、更一般地处理。这更好，因为消费者可能想要写入的许多输出系统不支持两阶段提交。

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Kafka - 3.x offset位移不完全指北

如果需要更精确的offset控制，或者需要在消息处理失败时执行自定义逻辑，消费者也可以选择禁用自动提交，手动管理offset。...在手动提交offset的机制中，消费者有更多的控制权和灵活性，可以在确保消息被处理后再提交offset。...以下是手动提交offset的简要描述： Offset的概念：在Kafka中，每个消费者都有一个当前的offset，表示它在分区中已经读取到的位置。...何时提交offset：消费者可以在处理消息后手动提交offset，通常在以下情况下提交：在消息成功处理后，即确认消息已被消费。周期性地，以确保即使消费者失败，它不会重新处理相同的消息。...手动提交的注意事项：手动提交offset需要谨慎，因为如果offset提交不正确，可能会导致消息被重复消费或者丢失。消费者需要确保offset提交的原子性，以避免提交失败的情况。

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一种并行，背压的Kafka Consumer

发生这种情况时，Kafka 会执行一个rebalance过程，将已死消费者的当前工作分配给其消费者组的其他成员。这在已经很慢的处理速率中引入了更多的开销和延迟。...如果不包含这种期望，poll-then-process 循环不仅会误导开发人员，而且注定会失败。 ◆ 消息处理是异步的 Kafka 只保证一个分区内消息的顺序。...如果它失败并返回，它知道从哪里继续。因此，在 Kafka 中实现各种处理保证至关重要：如果我们在 Kafka 中存储偏移量，它负责手动提交偏移量。...这适用于交付，但是，它不为处理提供任何保证：它不是最多一次(at-most-once)：如果一些消息被成功处理，并且我们的消费者在下一个自动提交事件之前崩溃，这些消息将被重新处理。...偏移量管理器跟踪每个分区的最新偏移量 - 并决定何时将它们提交给 Kafka。例如，我们可以将 Offset Manager 设置为每 5 秒提交一次。无论新消息是否出现，都会发生这种情况。

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浅析Apache Kafka消息丢失之谜及其解决方案

acks=1：只要有Leader副本确认就认为发送成功，但若Leader在确认后、消息复制到其他副本之前失败，则消息可能丢失。...如果生产速度超过 Broker 的消费能力，缓冲区满会导致消息发送失败。max.block.ms：当缓冲区满时，生产者等待的时间。超时则抛出异常，可能导致消息丢失。2....手动提交：若未在消息处理成功后提交偏移量，消费者重启后会从上次提交的位置开始读取，跳过未处理的消息。3.2 消费者组管理：组成员变化：消费者组内成员的频繁变动可能导致消息被重复消费或漏消费。...修改消费者逻辑，采用手动提交偏移量，并在消息处理成功后再提交，同时确保消费逻辑具有幂等性，防止重复处理。...Broker配置和监控，确保了副本之间的数据同步，减少了单点故障的影响；在消费者端通过手动提交偏移量和幂等性处理逻辑，避免了消息重复消费或丢失的问题。

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