生产者幂等 生产者幂等的实现主要是通过序列号(Sequence Number)标识分区消息顺序： Kafka的生产者幂等性是一种特性，它确保生产者在发送消息时，无论消息是否成功传递，都不会导致重复消息的发送...当生产者发送一条消息时，Kafka会根据消息的主题、分区和序列号来识别该消息，如果消息已经被成功接收并记录，那么即使生产者尝试再次发送具有相同序列号的消息，Kafka也只会视它为一条消息，不会重复添加。...持久化成功后，服务端就立即发送成功响应给 Producer。然后找到该事务涉及到的所有分区，为每个分区生成提交请求，存到队列里等待发送。此时事务消息状态为事务提交....kafka的处理逻辑则为：如果 TC 服务在发送响应给 Producer 后，还没来及向分区发送请求就挂掉了。...因为每次事务的信息都会持久化，所以 TC 服务挂掉重新启动后，会先从 事务 topic 加载事务信息，如果发现只有事务提交信息，却没有后来的事务完成信息，说明存在事务结果信息没有提交到分区。
生产者概述 在 Kafka 中，我们把产生消息的那一方称为生产者，比如我们经常回去淘宝购物，你打开淘宝的那一刻，你的登陆信息，登陆次数都会作为消息传输到 Kafka 后台，当你浏览购物的时候，你的浏览信息...，你的搜索指数，你的购物爱好都会作为一个个消息传递给 Kafka 后台，然后淘宝会根据你的爱好做智能推荐，致使你的钱包从来都禁不住诱惑，那么这些生产者产生的消息是怎么传到 Kafka 应用程序的呢？...实例化生产者对象后，接下来就可以开始发送消息了，发送消息主要由下面几种方式 直接发送，不考虑结果 使用这种发送方式，不会关心消息是否到达，会丢失一些消息，因为 Kafka 是高可用的，生产者会自动尝试重发...如果发送完每个消息后都等待响应的话，那么发送100个消息需要 1 秒，但是如果是异步方式的话，发送 100 条消息所需要的时间就会少很多很多。...不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送，任意条数的消息都可能被发送。
一致性得到保障，但是延迟太高，吞吐率降低。 异步复制：所有的 Replica 选取一个一个 leader，producer 向 leader 写入成功即返回（即生产者参数 acks = 1）。...producer 每次发送消息，将消息发送给 leader，leader 将消息同步给他“信任”的“小弟们”就算成功，巧妙的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。...正常情况下，消费者在消费消息的时候，消费完毕后，会发送一个确认消息给消息队列，消息队列就知道该消息被消费了，就会将该消息从消息队列中删除。...Producer 端的 acks 参数值信息如下： acks = 0：不等待任何响应的发送消息； acks = 1：leader 分片写消息成功，就返回响应给生产者； acks = -1(all)：要求...这两种形式都可以实现解耦，但笔者个人理解： 注册中心通过请求 -> 响应的模式，等待其他服务处理结果完毕之后的响应； Kafka 的将消息从生产者投递，消费者接收，但消费者的消费结果通常生产者并不需要的
一、生产者发送消息的过程 首先介绍一下 Kafka 生产者发送消息的过程： Kafka 会将发送消息包装为 ProducerRecord 对象， ProducerRecord 对象包含了目标主题和要发送的内容...生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息，如果达到指定的重试次数后还没有成功，则直接抛出异常，不再重试。...2.4 可能出现的问题 在这里可能出现的一个问题是：生产者程序在启动后，一直处于等待状态。...： acks=0 ：消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应； acks=1 ：只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应； acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时...，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
Kafka 架构中的一般概念： 架构 Producer：生产者，也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其发送到 Kafka。 Consumer：消费者，也就是接受消息的一方。...命令行工具 Kafka 的命令行工具在 Kafka 包的/bin目录下，主要包括服务和集群管理脚本，配置脚本，信息查看脚本，Topic 脚本，客户端脚本等。...Kafka Producer Kafka producer 的正常生产逻辑包含以下几个步骤： 配置生产者客户端参数常见生产者实例。 构建待发送的消息。 发送消息。 关闭生产者实例。...message.send.max.retries 默认值：3，消息发送最大尝试次数。 retry.backoff.ms 默认值：300，每次尝试增加的额外的间隔时间。...默认值为 500 request.timeout.ms：一次请求响应的最长等待时间。如果在超时时间内未得到响应，kafka 要么重发这条消息，要么超过重试次数的情况下直接置为失败。
架构 Producer：生产者，也就是发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其发送到 Kafka。 Consumer：消费者，也就是接受消息的一方。...命令行工具 Kafka 的命令行工具在 Kafka 包的/bin目录下，主要包括服务和集群管理脚本，配置脚本，信息查看脚本，Topic 脚本，客户端脚本等。...Kafka Producer Kafka producer 的正常生产逻辑包含以下几个步骤： 配置生产者客户端参数常见生产者实例。 构建待发送的消息。 发送消息。 关闭生产者实例。...message.send.max.retries 默认值：3，消息发送最大尝试次数。 retry.backoff.ms 默认值：300，每次尝试增加的额外的间隔时间。...默认值为 500 request.timeout.ms：一次请求响应的最长等待时间。如果在超时时间内未得到响应，kafka 要么重发这条消息，要么超过重试次数的情况下直接置为失败。
问：讲一下 Redis 主从复制的过程。 从机发送 SYNC（同步）命令，主机接收后会执行 BGSAVE（异步保存）命令备份数据。 主机备份后，就会向从机发送备份文件。...主机之后还会发送缓冲区内的写命令给从机。 当缓冲区命令发送完成后，主机执行一条写命令，就会往从机发送同步写入命令。 问：讲一下 Redis 哨兵机制。...问：Kafka 的偏移量是什么？ 消费者每次消费数据的时候，消费者都会记录消费的物理偏移量（offset）的位置。...异步发送消息的同时能够对异常情况进行处理，生产者提供了 Callback 回调。 问：Kafka 生产者发送消息，有哪些分区策略？ Kafka 的分区策略指的就是将生产者发送到哪个分区的算法。...问：Kafka 怎么处理重复消息？怎么避免重复消费？ 偏移量 offset :消费者每次消费数据的时候，消费者都会记录消费的物理偏移量（offset）的位置。
好处就是由于生产者不需要等待服务器的响应，所以它可以以网络能够支持的最大速度发送消息，从而达到很高的吞吐量。 acks=1。只要集群leader领收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。...retries：该参数用于配置当生产者发送消息到服务器失败，服务器返回错误响应时，生产者可以重发消息的次数，如果达到了这个次数，生产者会放弃重试并返回错误。...默认情况下，生产者会在每次重试之间等待100ms，可以通过 retry.backoff.on 参数来改变这个时间间隔。...和上面普通发送消息一样，只不过这里我们调用了 Future 对象的 get() 方法来等待 kafka 的响应，程序运行到这里会产生阻塞，直到获取 kafka 集群的响应。...在这 3 个方法中抛出的异常都会被捕获并记录到日志中，但并不会再向上传递。
在上图中在我们的生产者会决定发送到哪个Partition。 1.如果没有Key值则进行轮询发送。...3.4消费模型 消息由生产者发送到kafka集群后，会被消费者消费。一般来说我们的消费模型有两种:推送模型(psuh)和拉取模型(pull) 基于推送模型的消息系统，由消息代理记录消费状态。...当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别： 1（默认）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条...，flight.requests是Producer端用来保存发送请求且没有响应的队列，保证Producer端未响应的请求个数为1。...在我们的Broker端也会维护一个维度为，每次提交一次消息的时候都会对齐进行校验: 如果消息序号比Broker维护的序号大一以上，说明中间有数据尚未写入，也即乱序，此时Broker拒绝该消息，Producer
生产者消息 消息发送流程 首先生产者线程main生成消息后调用send方法，然后会经过拦截器、序列化器、分区器（Partition），分区器会对消息进行分区放入不同的本地队列，本地队列保存在计算机的内存中...，比如当前消息的主题、分区号、分区中的偏移量offset、时间戳等； 生产者消息重试 发送消息会默认重试三次，每次间隔100ms；发送的消息会先进入到本地缓冲区（32mb），kakfa会跑一个线程，该线程去缓冲区中取...； none：当该topic下所有分区中存在未提交的offset时，抛出异常； 可靠性机制(ack属性配置) producer可以一步的并行向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个响应...那么不管同步还是异步，消息是否发送成功，Kafka通过acks这个参数来控制的： 0--- 就是kafka生产端发送消息之后，不管broker的副本有没有成功收到消息，在producer端都会认为是发送成功了...那么在生产者发送数据到kafka后，如果返回成功的时候，由于网络等原因出现异常，那么生产者是收不到成功信号的，会重发，导致消息重复；消费者在成功消费后，可能还没有来得及提交偏移量，程序异常，即偏移量没有成功提交
Kafka 消息发送 实例化生产者对象后，接下来就可以开始发送消息了，发送消息主要由下面几种方式 简单消息发送 Kafka 最简单的消息发送如下： ProducerRecord<String,String...如果发送完每个消息后都等待响应的话，那么发送100个消息需要 1 秒，但是如果是异步方式的话，发送 100 条消息所需要的时间就会少很多很多。...大多数时候，虽然Kafka 会返回 RecordMetadata 消息，但是我们并不需要等待响应。 为了在异步发送消息的同时能够对异常情况进行处理，生产者提供了回掉支持。...不过生产者井不一定都会等到批次被填满才发送，任意条数的消息都可能被发送。...，消费者每次向这个主题发送消息，正常情况下不触发重平衡，这个主题是不起作用的，当触发重平衡后，消费者停止工作，每个消费者可能会分到对应的分区，这个主题就是让消费者能够继续处理消息所设置的。
1. kafka 生产者发送消息的流程 ? 2. Kafka 生产者发送数据的3种方式 (1) 发送并忘记(fire-and-forget) 把消息发送给服务器，但并不关心它是否正常到达。...大多数时候，我们并不需要等待响应——尽管 Kafka会把目标主题、分区信息和消息的偏移量发送回来，但对于发送端的应用程序来说不是必需的。...如果客户端使用回调，延迟问题就可以得到缓解，不过吞吐量还是会受发送中消息数量的限制(比如，生产者在收到服务器响应之前可以发送多少个消息)。...当批次被填满，批次里的所有消息会被发送出去。不过生产者并不一定都会等到批次被填满才发送，半满的批次，甚至只包含一个消息的批次也有可能被发送。...重要性：中等 说明：该参数指定了生产者在发送数据时等待服务器返回响应的时间。如果等待响应超时，那么生产者要么重试发送数据，要么返回一个错误(抛出异常或执行回调)。
1 ) 串行方式: 新注册信息生成后 , 先发送注册邮件, 再发送验证短信 注意 : 在这种方式下，需要最终发送验证短信后再返回给客户端 2) 并行处理：新注册信息写入后，由发短信和发邮件并行处理...在写入消息队列后立即返回成功给客户端，则总的响应时间依赖于写入消息队列的时间，而写入消息队列的时间本身是可以很快的，基本可以忽略不计，因此总的处理时间相比串行提高了2倍，相比并行提高了一倍； 应用耦合...2） 消息确认分为三个状态 a) 0：生产者只负责发送数据 b) 1：某个partition的leader收到数据给出响应 c) -1：某个partition的所有副本都收到数据后给出响应 3） 在同步模式下...a) 生产者等待10S，如果broker没有给出ack响应，就认为失败。...b) 生产者重试3次，如果还没有响应，就报错。 4） 在异步模式下 a) 先将数据保存在生产者端的Buffer中。Buffer大小是2万条。
生产者生产数据不丢失 发送消息方式 生产者发送给kafka数据，可以采用同步方式或异步方式 同步方式： 发送一批数据给kafka后，等待kafka返回结果： 生产者等待10s，如果broker没有给出ack...生产者重试3次，如果还没有响应，就报错. 异步方式： 发送一批数据给kafka，只是提供一个回调函数： 先将数据保存在生产者端的buffer中。buffer大小是2万条 。...ack机制（确认机制） 生产者数据发送出去，需要服务端返回一个确认码，即ack响应码；ack的响应有三个状态值0,1，-1 0：生产者只负责发送数据，不关心数据是否丢失，丢失的数据，需要再次发送 1：partition...kafka使用的是磁盘存储。 速度快是因为： 顺序写入：因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是耗时的。所以硬盘 “讨厌”随机I/O， 喜欢顺序I/O。...生产者数据的不丢失 kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，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。
remote LEO 值更新：每次 follower 副本发送 fetch 请求都会包含 follower 当前 LEO 值，leader 拿到该值就会尝试更新 remote LEO 值。...follower HW 更新： follower 更新 HW 发生在其更新 LEO 之后，每次 follower Fetch 响应体都会包含 leader 的 HW 值，然后比较当前 LEO 值，取最小的作为新的...当 B 重启后，会从 向 A 发送 fetch 请求，收到 fetch 响应后，拿到 HW 值，并更新本地 HW 值，此时 HW 被调整为 1（之前是 2），这时 B 会做日志截断，因此，offsets...leader 版本，它是一个单调递增的一个正整数值，每次 leader 变更，epoch 版本都会 +1，offset 是每一代 leader 写入的第一条消息的位移值，比如： (0, 0)(1,...（2）解决数据不一致/离散： 如上图所示，A 和 B 同时宕机后，B 先重启回来成为分区 leader，这时候生产者发送了一条消息过来，leader epoch 更新到 1，此时 A 启动回来后，发送
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