作者名称：夏之以寒 作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见 文章专栏：夏之以寒-kafka专栏 专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念...这个PID在整个Kafka集群中是独一无二的，用于标识特定的生产者实例。PID的分配是在生产者实例首次连接到Kafka集群时进行的，并且这个ID会一直保持不变，直到生产者实例关闭或断开连接。...这个事务ID在整个Kafka集群中是唯一的，用于跟踪和识别特定的事务。 当生产者发送消息时，它会将该事务ID与消息一起发送给Broker。...在处理关键业务数据，如金融交易或订单处理时，确保每条消息只被处理一次至关重要。因此，在使用Kafka的幂等性机制之前，必须首先确认你的Kafka集群版本是否符合要求。...所以，确保Kafka集群版本更新至支持幂等性的版本是应用这一机制的前提。
作者名称：夏之以寒 作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见 文章专栏：夏之以寒-kafka专栏 专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念...生产者负责发送消息到Kafka集群，代理负责存储和管理这些消息，而消费者则从Kafka集群中拉取并消费这些消息。 03 消息确认机制的重要性 在分布式系统中，消息的可靠传递是至关重要的。...5.3 精确一次处理（Exactly-Once Processing） 需求背景：在分布式系统中，由于各种原因（如网络问题、节点故障等），消息可能会被重复处理或遗漏。...为了确保每条消息只被处理一次，Kafka引入了精确一次处理的概念。 实现方式：Kafka通过结合幂等性生产者和事务性消费者来实现精确一次处理。幂等性生产者可以确保即使消息被重复发送，也只会被写入一次。...通过合理选择自动提交或手动提交方式，并结合幂等性生产者和事务性消费者的使用，可以大大提高Kafka在分布式系统中的性能和可靠性。
你可能正在考虑主-从方案（数据在kafka集群间单向复制），双主方案（数据在kafka集群间双向复制），客户端可以仅从本地集群也可以从本地和远端两个集群读取数据，服务发现机制允许作自动故障转移和基于不同地理位置提供服务等...在下面的主-从设计中，Replicator运行在一侧（通过应该是运行在目标集群一侧），从主集群DC-1拷贝数据和配置到从集群DC-2。 ? kafka-.png 生产者只写数据到主集群。...在稳定状态下，当两个数据中心正常运行时，DC-1是主集群，因此所有生产者只写入数据到DC-1。这是一种有效的策略，但对从集群的资源利用不够高效。...kafka-multi-replicator.png 生产者可以写数据到两个集群，DC-1的生产者写数据到本地DC-1的topic中，DC-2的生产者写数据到本地DC-2的topic中。...kafka-monitor.png 中心化的Schema管理 译者注： 我们先简单过一个Schema是什么，它其实就是描述了消息的格式，比如一个消息体有什么字段，是什么类型等，在生产者和消费者之前达到一种消息格式的协议
此外，Kafka还提供了一些企业级特性，如Kafka Connect用于与外部系统的集成、Kafka MirrorMaker用于跨集群的数据复制等。...它提供了用户友好的界面来查看集群的状态、主题的配置、生产者和消费者的状态等。Kafka Manager还支持集群配置的管理和故障诊断，使得管理员可以更方便地管理和维护Kafka集群。...幂等性：Kafka支持幂等Producer，这意味着如果启用了幂等性，Producer发送的每个消息都会保证被处理一次且仅处理一次。...幂等生产者： Kafka支持幂等生产者，这意味着启用幂等性的生产者发送的每个消息都会保证被处理一次且仅处理一次，即使在重试的情况下也是如此。...客户端服务 Zookeeper为Kafka的客户端提供了服务，客户端可以通过Zookeeper获取集群的元数据信息，如Broker列表、主题的分区信息等。
kafka架构分析 注1：图中的红色箭头表示消息的流动过程，蓝色表示分区备份，绿色表示kafka集群注册到zookeeper。...这时候leader宕机了，follower A和follower B中的消息是不一致的，剩下两个follower就会重新选举出一个leader。...消息重复性问题 在kafka0.11版本中引入了一个新特性：幂等性。启用幂等性后，ack默认为-1。将生产者中的enable.idompotence设置为true，即启用了幂等性。...开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。...生产者事务 为了实现跨分区会话的事务，需要引入一个全局唯一的Tracscation ID，并将Producer 获得的PID与之绑定。
生产者是消息产生的源头，可以是各种类型的应用程序，如Web服务、数据库系统等。...日志查询与检索： 提供API供其他Kafka组件（如生产者、消费者和复制器等）查询和检索日志数据。...它定义了生产者如何将消息发送到Kafka集群中的Topic。...性能调优： 批处理（Batching）和压缩（Compression）是提高生产者性能的两个重要手段。需要根据实际情况调整这些参数。...幂等性： 如果需要确保消息的幂等性（即多次发送相同消息只会被处理一次），需要启用Producer的幂等性支持。
而保留在消息中的时间戳在两个集群间有着相同的含义，我们可以通过时间戳来找到重新消费的位置。...025.png 故障恢复 恢复Kafka集群 当原来故障的集群从灾难事件中恢复后，你需要恢复多数据中心的配置，在两个kafka集群间同步数据并且正确地重启客户端应用程序。...如果在主-从架构中，假设Replicator配置了从DC-1向DC-2复制_schemastopic,并且一些生产者在DC-2中注册了新的schemas，那就需要在两个数据中心间同步schemas了。...如果原始集群中kafka topics的数据无法恢复，那么你需要使用DC-2中的所有数据来恢复DC-1中的数据。在运行Replicator前，先删掉DC-1中遗留的数据。...消息顺序 在数据同步后，两个集群中给定topic partition中消息的顺序可能是不一致的。这是因为，在发生灾难时，由于延迟，DC-1中还有数据没有复制到DC-2中。
比方说消息生产时，由于MQ处理慢或网络抖动，导致虽最终写入MQ成功，但在生产端却超时，生产者重传这条消息就会形成重复消息，你就收到了两个现金红包！...Kafka集群中有一个Leader负责消息的写入和消费，可以有多个Follower负责数据的备份。...幂等 多次执行同一个操作和执行一次操作，最终得到的结果是相同的。 如果消费一条消息，要将库存数减1，那么如消费两条相同消息，库存数减2，这就非幂等。...消息生产过程中，在Kafka0.11和Pulsar都支持“producer idempotency”，即生产过程的幂等性，这种特性保证消息虽然可能在生产端产生重复，但最终在MQ 存储时只会存一份。...所以这种方式是一种标准的实现幂等的方式，实战中可直接使用，伪代码如 下： // 判断ID是否存在 boolean isIDExisted = selectByID(ID); if(isIDExisted
注1：图中的红色箭头表示消息的流动过程，蓝色表示分区备份，绿色表示kafka集群注册到zookeeper。...这时候leader宕机了，follower A和follower B中的消息是不一致的，剩下两个follower就会重新选举出一个leader。...消息重复性问题 在kafka0.11版本中引入了一个新特性：幂等性。启用幂等性后，ack默认为-1。将生产者中的enable.idompotence设置为true，即启用了幂等性。...开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。...生产者事务 为了实现跨分区会话的事务，需要引入一个全局唯一的Tracscation ID，并将Producer 获得的PID与之绑定。
0.11.0 版本中引入的幂等性生产者需要将 max.in.flight.requests.per.connection 参数设置为 1，这对吞吐量造成了一定的限制。...目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、Apache Storm、Spark 等都支持与 Kafka 集成。 随着微服务的流行，很多公司都在尝试将现有的系统进行架构升级。...然后分析了 Kafka Stream 如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义、窗口操作、Join 操作、聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。...再多的数据都不会拖慢 Kafka，在生产环境中，有些 Kafka 集群甚至已经保存超过 1 TB 的数据。...推荐阅读： 1，大数据集群安全系列之kafka使用SSL加密认证 2，大数据基础系列之kafkaConsumer010+的多样demo及注意事项 3，大数据基础系列之kafka011生产者缓存超时，幂等性和事务实现
软状态： 由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，如订单中的“支付中”、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。...消息队列的坑之非幂等 （1）幂等性概念 所谓幂等性就是无论多少次操作和第一次的操作结果一样。如果消息被多次消费，很有可能造成数据的不一致。...我们以 Kafka 为例，看看 Kafka 是怎么保证消息队列的幂等性。...不同业务场景，可能会有不同的幂等性方案，大家选择合适的即可，上面的几种方案只是提供常见的解决思路。 2. 消息队列的坑之消息丢失 坑:消息丢失会带来什么问题？...脑裂导致的数据丢失 主节点所在机器脱离了集群网络，实际上自身还是运行着的。但哨兵选举出了备用节点作为主节点，这个时候就有两个主节点都在运行，相当于两个大脑在指挥这个集群干活，但到底听谁的呢？
broker.rack将配置每个broker的机架名称。kafka将确保分区的副本分布在多个机架上，以确保更高的可用性。在第五章中，我们详细的介绍了kafka如何在broker和机架上放置副本。...为了从这种只读情况中恢复，我们必须使用两个不可用分区中的一个重新可用，可能需要重启broker，并等它追赶上并同步。...不妨看看如下两个案例： 我们用了三个副本配置了broker，并且禁止了不洁的leader选举，因此我们不应该丢失任何一条给kafka集群发送的消息。但是我们将生产者配置为使用acks=1发送消息。...如示例所示，有两件重要的事情时kafka的应用程序的开发者需要注意的: 使用正确的acks来匹配可靠性要求 正确的处理配置和代码中的错误 我们在第三章中讨论了生产者，在此我们再回顾这一点。...例如，消息账户值110 使幂等的，因为发送几次都不会改变结果，向账户添加10使幂等的，因为发送几次都不会改变结果，向账户添加10使幂等的，因为发送几次都不会改变结果，向账户添加10 则是不幂等的，因为每次发送都会改变结果
生产者压缩算法 kafka 的消息层次分为两层： 消息集合 以及 消息 一个消息集合中包含若干 日志项 ， 日志项 才是封锁消息的地方。...kafka 通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。 压缩可以发生在两个地方，生产者端和broker端。...生产者幂等性和事务 目的： 进行retry重试时，只会生成一个消息。 为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。 PID。...在事务属性之前先引入了生产者幂等性，它的作用为： 生产者多次发送消息可以封装成一个原子操作，要么都成功，要么失败 consumer-transform-producer模式下，因为消费者提交偏移量出现问题...事务属性实现前提是幂等性，即在配置事务属性transaction id时，必须还得配置幂等性；但是幂等性是可以独立使用的，不需要依赖事务属性。
，同时内部有一个后台线程负责将Record转化为请求，然后将请求发给kafka集群。...四，幂等性 从kafka0.11版本开始，Kafka支持两种额外的模式：幂等性生产者和事务生产者。幂等性强化消息的传递语义，从至少一次到仅仅一次。特别是生产者重试将不再导致消息重复发送。...幂等性生产者不需要修改API，所以现有的应用程序不需要修改就可以使用该特性。 为了利用幂等生产者，必须避免应用程序级重新发送，因为这些不能被去重。...任何在事务中不可恢复的错误发生都会抛出一个KafkaException异常(http://kafka.apache.org/0110/javadoc/org/apache/kafka/clients/producer...六，总结 本文主要是阐述缓存和超时机制，序列化及反序列化，幂等性生产者，事务生产者。大家可以根据需要进行选择.
，不管最终需要落地到哪个topic的哪个partition, 最终结果都是要么全部写成功，要么全部写失败（Atomic multi-partition writes）；kafka的事务机制，在底层依赖于幂等生产者...，幂等生产者是kafka事务的必要不充分条件； 事实上，开启kafka事务时，kafka会自动开启幂等生产者； kafka事务支持的设计原理 Transaction Coordinator和Transaction...全局一致的transactional.id维护 transactional.id在kafka的事务机制中扮演了关键的角色，kafka正是基于该参数来过滤掉僵尸生产者的 （fencing out zombies...)；生产者事务引入了一个全局唯一的TransactionId，将Procedure获得的PID和TransactionID绑定，这样Producer重启后就可以获得当前正在进行事务的PID； 那么如何在跨...session的众多producer中 （向同一个kafka集群中生产消息的producer有多个，这些producer还有可能会重启），选用一个全局一致的transactional.id，以互不影响呢
生产者会将消息推送到Kafka的某个Topic上，以此区分消息。...最后可画出下图，如想看逐步的画图过程，可看下《图解Kafka中的基本概念》。 ? 3. 了解其他MQ吗？有什么不同？...如何保证消息的有序性？ Kafka只能保证局部有序，即只能保证一个分区里的消息有序。而其具体实现是通过生产者为每个分区的消息维护一个发送队列，我们需要将保证顺序的消息都发送到同一个分区中。...如何保证幂等？ Kafka具有幂等机制，但默认不开启，需要设置enable.idempotence为true开启。但只能实现单会话、单分区上的幂等。 为什么只能实现单会话上的幂等？...11/161504.htm [8] 万字长文干货 | Kafka 事务性之幂等性实现: https://cloud.tencent.com/developer/article/1430049 [9] Kafka
消息从被写入到MQ，到被消费者消费完成，该链路上的如下场景可能丢失消息： 消息从生产者（后文简称为Pro）写入到MQ的过程 消息在MQ中的存储场景 消息被消费者（后文简称为Con）消费的过程 1.1 在消息生产的过程...若你的系统对消息丢失容忍度很低，可考虑集群部署Kafka，通过部署多个副本备份数据，保证尽量不丢消息。...ISR Kafka集群中有个Leader，负责消息的写入和消费，可有多个Follower负责数据备份。...1.3 在消费过程 一个Con消费消息的进度是记录在MQ集群中的，消费过程分为如下步骤： 接收消息 处理消息 更新消费进度 接收消息，处理消息的过程都可能异常，如： 接收消息时网络抖动...消息生产过程中，Kafka0.11和Pulsar都支持“producer idempotency”，即生产过程幂等性，这保证消息虽然可能在生产端产生重复，但最终在MQ存储时只会存一份。
Pulsar 更是在 Kafka 之后集大家之成，在企业级应用上做得更好，存储和计算分离的设计使得拓展更加轻松。如今，IoT、云计算、云原生引领了新的技术趋势。...0.11版本之后，Kafka引入了幂等性概念，procedure 无论向 broker 发送多少次消息，broker只会持久化一条：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once。...要启用幂等性，只需要将 procedure 参数中的 enable.idempotence 设置为 true 即可，Kafka 的幂等性实现其实就是将原来在下游做的去重放在了数据上游。...5.在断网或者是生产者应用重启的特殊情况下，若服务端未收到发送者提交的二次确认结果，或服务端收到的二次确认结果为Unknown未知状态，经过固定时间后，服务端将对消息生产者即生产者集群中任一生产者实例发起消息回查...：完成对集群成员管理、主题维护和分区的管理，如集群broker信息、Topic维护、Partition维护、分区选举ISR、同步元信息给其他Broker等。
每个broker都会在内存中保存当前控制器的brokerid值，这个值可以标识为activeControllerId。 28. 生产者幂等性和事务是什么？...为了实现Producer的幂等性，Kafka引入了Producer ID（即PID）和Sequence Number。 PID。...在事务属性之前先引入了生产者幂等性，它的作用为： 生产者多次发送消息可以封装成一个原子操作，要么都成功，要么失败 consumer-transform-producer模式下，因为消费者提交偏移量出现问题...事务属性实现前提是幂等性，即在配置事务属性transaction id时，必须还得配置幂等性；但是幂等性是可以独立使用的，不需要依赖事务属性。 29. 什么是kafka 消费者组？...为0 at-less-most 幂等性 + 至少一次 为精准一次 使用幂等性，在kafka 的 broker 消除数据的重复， kafka使用幂等性，默认 ack 为-1 首先给每一个生产者 添加一个
如何幂等处理？ 如何处理消息队列的消息积压问题 消息队列技术选型，Kafka还是RocketMQ，还是RabbitMQ 消息中间件如何做到高可用？...我之前写过一篇幂等设计的文章，大家有兴趣可以看下哈：聊聊幂等设计 幂等处理重复消息，简单来说，就是搞个本地表，带唯一业务标记的，利用主键或者唯一性索引，每次处理业务，先校验一下就好啦。...单机是没有高可用可言的，高可用都是对集群来说的，一起看下kafka的高可用吧。 Kafka 的基础集群架构，由多个broker组成，每个broker都是一个节点。...这个问题面试官主要考察三个方面的知识点： 你有没有对消息队列的架构原理比较了解 考察你的个人设计能力 考察编程思想，如什么高可用、可扩展性、幂等等等。...如果消息重复了，如何幂等处理呢？ 消息队列的高可用如何设计呢？可以参考Kafka的高可用保障机制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
