； 重复消费/丢失消费 重复消费 丢失消费 自动提交 Kafka 中默认的消费位移的提交方式为自动提交，这个由消费者客户端参数 enable.auto.commit 配置，默认值为 true 。...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。...；kafka提供了手动位移提交的方式，这样就可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活，开启手动提交功能的前提是消费者客户端参数enable.auto.commit配置为false； 手动提交又分为同步提交和异步提交...()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
Flink 中的 Kafka 消费者是一个有状态的算子(operator)并且集成了 Flink 的检查点机制，它的状态是所有 Kafka 分区的读取偏移量。...因此，当从潜在的系统故障中恢复时，系统提供了 Excatly-Once 的状态更新语义。 下面我们将一步步的介绍 Flink 如何对 Kafka 消费偏移量做检查点的。...在本文的例子中，数据存储在 Flink 的 JobMaster 中。值得注意的是，在 POC 或生产用例下，这些数据通常是存储到一个外部文件系统（如HDFS或S3）中。 1....值得一提的是，Flink 并不依赖 Kafka 的偏移量从系统故障中恢复。 ? 7....Kafka Source 分别从偏移量 2 和 1 重新开始读取消息（因为这是最近一次成功的 checkpoint 中的偏移量）。
一、概述 在新消费者客户端中，消费位移是存储在Kafka内部的主题 __consumer_offsets 中。...参考下图的消费位移，x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量，假设当前消费者已经消费了 x 位置的消息，那么我们就可以说消费者的消费位移为 x ，图中也用了 lastConsumedOffset.../consumer/TestOffsetAndPosition.java 二、offset 提交的两种方式 1、自动提交 在 Kafka 中默认的消费位移的提交方式为自动提交，这个由消费者客户端参数 enable.auto.commit...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失的问题。...自动位移提交无法做到精确的位移管理，所以Kafka还提供了手动位移提交的方式，这样就可以使得开发人员对消费位移的管理控制更加灵活。
1、Kafka的消费者提交方式 1）、自动提交，这种方式让消费者来管理位移，应用本身不需要显式操作。...和很多其他操作一样，自动提交也是由poll方法来驱动的，在调用poll方法的时候，消费者判断是否到达提交时间，如果是则提交上一次poll返回的最大位移。...开始消费 50 properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); 51 52 // 手动提交开启...手动提交有一个缺点，就是当发起提交时调用应用会阻塞。当然我们可以减少手动提交的频率，但这个会增加消息重复的概率（和自动提交一样）。另外一个解决方法是，使用异步提交。...消费者拦截器，消费者拦截器主要是在消息到消息或者在提交消息位移的时候进行一些定制化的操作。
放弃不难，但坚持很酷~ kafka_2.11-1.1.0 Kafka 手动异步提交 offset 的步骤大概分为以下几步，如下图所示： ?...1、配置手动提交 enable.auto.commit 修改为 false 。...offset offsets.put(partition, lastOffset + 1); } 至于为什么消费者提交 offsets 时要 +1，在《Kafka消费者 之 如何提交消息的偏移量...》中的概述章节里面也给出了答案。...4、手动异步提交 offset 首先定义一个全局变量： //用来记录当需要提交的偏移 private static Map commitOffset
手动提交 (1) 同步提交 // 把auto.commit.offset设为false，让应用程序决定何时提交偏移量 props.put("auto.commit.offset", false); try...+ e.getMessage()); } } }finally { consumer.close(); } (2) 异步提交 手动提交有一个不足之处，在 broker 对提交请求作出回应之前...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。...涉及到数据库的 Exactly Once 语义的实现思路 当处理 Kafka 中的数据涉及到数据库时，那么即使每处理一条数据提交一次偏移量，也可以造成数据重复处理或者丢失数据，看以下为伪代码： Map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
那在上一篇文章中我们了解了 消费者偏移量__consumer_offsets_,知道了 消费者在消费了消息之后会把消费的offset 更新到以 名称为__consumer_offsets_的内置Topic...中; 每个消费组都有维护一个当前消费组的offset; 那么就会有以下疑问 到底消费组什么时候把offset更新到broker中的分区中呢？...如果enable.auto.commit设置为true，则消费者偏移量自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位） 5000 自动提交 消费者端开启了自动提交之后,每隔auto.commit.interval.ms...value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } } 假如Consumer在获取了消息消费成功但是在提交之前服务挂掉了...因此 Kafka 还提供了手动提交 offset 的 API。 手动提交 offset 的方法有两种:分别是 commitSync(同步提交)和 commitAsync(异步 提交)。
但是异步提交我们是不知道消费情况的，所以就可以在Kafka消费异常时，通过其回调来告知程序异常情况，从而进行日志记录。 面试官思考中… 面试官：消费者分区，可以介绍下吗 嗯嗯Ok。...自动提交的话，通过设置enable.auto.commit为true，每过5秒消费者客户端就会自动提交最大偏移量 手动提交的话，通过设置enable.auto.commit为false，让消费者客户端消费程序执行后提交当前的偏移量...如果刚好到了5秒时提交了最大偏移量，此时正在消费中的消费者客户端崩溃了，就会导致消息丢失 如果成功消费了，下一秒应该自动提交，但此时消费者客户端奔溃了提交不了，就会导致其他分区的消费者重复消费 手动提交的话...，需要写程序手动提交，要分两种提交方式。...手动提交是同步提交的话，在broker对请求做出回应之前，客户端会一直阻塞，这样的话限制应用程序的吞吐量 是异步提交的话，不会有吞吐量的问题。
引子 名词解释 Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。...在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。...LEO（Log End Offset）：日志末尾偏移量 LEO是指分区中最后一条消息的偏移量。当生产者向分区中写入消息时，它会将该消息的偏移量记录在LEO中。...综上所述，AR、ISR、OSR、HW和LEO是Kafka中重要的分区偏移量指标，它们对于保证消息的可靠性、持久性、可用性和性能至关重要。...在使用Kafka时，我们需要充分理解这些指标的含义和作用，并根据实际情况来设置适当的参数值。
kafka实战宝典：手动修改消费偏移量的两种方式 工作中遇到过消费端报错的问题：包括数据Invalid Message和Failed_to_UNcompress等报错信息，导致消费端的iterator损坏...，直接造成消费进程挂掉，如果不能及时发现问题，需要手动跳过某些数据； Kafka的偏移量的保存方式根据版本号的异同有3种方式：保存在zookeeper中、保存在kafka的topic（_consumer_offset...1、修改保存在zookeeper中的偏移量： 使用..../zkCli.sh -server xxxx:2181 进入zk命令行模式，get对应的消费组的对应分区的偏移量，使用set方法指定偏移量； 2、修改保存在kafka的topic内的偏移量： 使用Kafka...自带的kafka-consumer-groups.sh脚本设置消费者组(consumer group)的位移， 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer， 在新版本之前，如果要为已有的
但是如果有消费者发生崩溃，或者有新的消费者加入消费者群组的时候，会触发 Kafka 的再均衡。这使得 Kafka 完成再均衡之后，每个消费者可能被会分到新分区中。...KafkaConsumer API 提供了很多种方式来提交偏移量。 二、自动提交 自动提交是 Kafka 处理偏移量最简单的方式。...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。...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。...在提交特定偏移量时，仍然要处理可能发生的错误。 四、监听再均衡 如果 Kafka 触发了再均衡，我们需要在消费者失去对一个分区的所有权之前提交最后一个已处理记录的偏移量。
当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个 Kafka 分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...2.5 偏移量提交 Flink Kafka Consumer 可以配置如何将偏移量提交回 Kafka Broker。...需要注意的是 Flink Kafka Consumer 不需要依赖提交的偏移量来提供容错保证。提交的偏移量仅是用来展示消费者的进度。...启用检查点：如果启用检查点，那么 Flink Kafka Consumer 会在检查点完成时提交偏移量存储在检查点状态中。...这样可以确保 Kafka Broker 中的已提交偏移量与检查点状态中的偏移量一致。
checkpointCoordinator.receiveAcknowledgeMessage(ackMessage); // 待所有的 ack task 执行完成，才会 notifyCHeckpointComplete 这也算是两阶段提交...checkpoint.isDiscarded()) { // 待所有的 ack task 执行完成，才会 notifyCheckpointComplete 这也算是两阶段提交 //...flink task 是横向的，即每个 operator chain 的所有 subTask 都 acknowCheckpoint, 这个 operator chain 才会进行 notifyCheckpointComplete...当每次调用 checkpoint.acknowledgeTask 方法时 //将本次 ack 的 task 从 notYetAcknowledgedTasks 中移除 final ExecutionVertex...notYetAcknowledgedTasks.remove(executionAttemptId); 将该 executionAttemptId( 也就是 subTask id ) 从 notYetAcknowledgedTasks 中移除
setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...如果分区的最新记录早于时间戳，则只会从最新记录中读取分区。在此模式下，Kafka中的已提交偏移将被忽略，不会用作起始位置。...请注意，当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink会将流式程序恢复到最新检查点的状态，并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此，绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...YARN上的Flink支持自动重启丢失的YARN容器。 如果未启用检查点，Kafka使用者将定期向Zookeeper提交偏移量。 参考 Streaming Connectors Kafka官方文档
Flink 在 Flink 中需要端到端精准一次处理的位置有三个： [Flink 端到端精准一次处理] Source 端：数据从上一阶段进入到 Flink 时，需要保证消息精准一次消费。...端到端精准一次处理语义（EOS） 以下内容适用于 Flink 1.4 及之后版本 对于 Source 端：Source 端的精准一次处理比较简单，毕竟数据是落到 Flink 中，所以 Flink 只需要保存消费数据的偏移量即可...， 如消费 Kafka 中的数据，Flink 将 Kafka Consumer 作为 Source，可以将偏移量保存下来，如果后续任务出现了故障，恢复的时候可以由连接器重置偏移量，重新消费数据，保证一致性...我们以 Flink 与 Kafka 组合为例，Flink 从 Kafka 中读数据，处理完的数据在写入 Kafka 中。...两阶段提交协议在 Flink 中的应用 Flink 的两阶段提交思路： 我们从 Flink 程序启动到消费 Kafka 数据，最后到 Flink 将数据 Sink 到 Kafka 为止，来分析 Flink
服务端根据请求信息从log文件中读取文件，并给予响应。 客户端收到消息后，在内存中更新消费的偏移量信息，并由使用者手动或自动向服务端提交消费的偏移量信息。 2....偏移量的提交流程 消费者的偏移量是由消费者自己来进行提交的，当前提交的方式有两种，自动提交或手动提交。...此时使用者在处理消费的消息的同时，需要调用"commitSync"来手动提交消费偏移量信息。当然，从函数的字面意思也可以看出，手动提交请求动作是同步完成的。...【偏移量在服务端的存储】 kafka服务端对于消费者偏移量提交请求的处理，最终是将其存储在名为"__consumer_offsets"的topic中（其处理流程本质上是复用了向该topic生成一条消息的流程...关键的代码逻辑如下所示： 另外，在flink的kafka-connector和spark streaming中，该配置项的默认值不同，使用时需要注意。
本文主要是想聊聊flink与kafka结合。...kafka kafka作为一个消息队列，在企业中主要用于缓存数据，当然，也有人用kafka做存储系统，比如存最近七天的数据。...那么这个时候就有了个疑问，在前面kafka小节中，我们说到了kafka是不会主动往消费者里面吐数据的，需要消费者主动去拉去数据来处理。那么flink是如何做到基于事件实时处理kafka的数据呢？...该类运行于flink kafka consumer，用来在kafkaConsumer 类和主线程之间转移数据和异常。...handover有两个重要方法，分别是： 1，producer producer是将kafkaConusmer获取的数据发送出去，在KafkaConsumerThread中调用。
Flink Source & Sink 在 Flink 中，Source 代表从外部获取数据源，Transfromation 代表了对数据进行转换操作，Sink 代表将内部数据写到外部数据源 一个 Flink...Flink 的 kafka consumer 集成了 checkpoint 机制以提供精确一次的处理语义 在具体的实现过程中，Flink 不依赖于 kafka 内置的消费组位移管理，而是在内部自行记录和维护...(offsets) 当任务从失败中恢复，或者手动的从 savepoint 恢复时，上述的这些设置位移的方法是不生效的。...在恢复时，每个 kafka 分区的起始位移都是由保存在 savepoint 或者 checkpoint 中的位移来决定的 DeserializationSchema 反序列化 如何将从 kafka 中获取的字节流转换为...apache kafka 中，这个变量表示某个分区最后一次消费的偏移量。
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