今天出现了这样一个问题, A说他的kafka消息发送了; B说它没有接收到; 那么问题来了： A的消息是否发送了？ 如果A的消息发送成功了; B为何没有消费到？.../tmp-log(这里路径是配置的)里面落盘的消息,只要落盘了就肯定发送成功了; 1.2 不从头消费 实时消费消息监听 如果消息太多了,消费的速度会很慢,那可以不从头消费,只有去掉 参数-from-beginning...就行了; 这个命令执行之后会一直在监听消息中;这个时候 重新发一条消息 查看一下是否消费到了刚刚发的消息；如果收到了,说明发送消息这一块是没有问题的; 查询kafka消息是否被消费 要知道某条消息是否被消息...那我们可以再验证一下, 让A再发一条消息; 看看Partition中的偏移量是否会增加; 发送之后执行命令查看结果 ?...; 但是该项目的kafka链接的zk跟 另外一套环境相同; 如果zk练的是同一个,并且消费者组名(group.id)也相同; 那么他们就属于同一个消费组了; 被其他消费者消费了，另外的消费组就不能够消费了
5 启动kafka： 6 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties。 2、生产者生产消息，模拟生产一百条数据。...中消费者消费消息之每个线程维护一个KafkaConsumer实例： ConsumerRunnable，消费线程类，执行真正的消费任务 1 package com.bie.kafka.kafkaThrea...43 for (ConsumerRunnable task : consumers) { 44 // 创建一个消费者线程，并且启动该线程 45...多线程多消费者实例 24 consumerGroup.execute(); 25 } 26 27 } 效果如下所示： 生产者生产消息的案例： ?...消费者消费消息的案例： ? 待续......
检查集群的健康状态，确保至少有一个 broker 处于运行状态。...确保 Kafka brokers 运行正常：检查你的 Kafka cluster 的健康状态。确保至少有一个 broker 处于运行状态，并能够响应连接请求。...Kafka的broker是Kafka集群中的一个成员，它扮演着消息传递的中心角色。每个broker都负责接收、存储和转发消息，以及处理来自生产者和消费者的请求。...下面是关于Kafka broker的详细介绍：消息存储：每个Kafka broker维护一个持久化的消息存储。它将接收到的消息写入本地磁盘，确保消息的可靠性，并允许消费者随时读取这些消息。...生产者请求处理：当生产者发送消息到Kafka集群时，它们会将消息发送给分区的leader副本所在的broker。Broker会接收消息并写入对应的分区中，并确保消息被成功复制给其他副本。
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。...消息组支持：Kafka 可以支持多个消费者订阅同一个主题（Topic），每个消费者组独立消费消息，方便构建多样化的数据处理架构。...acks 级别含义如下：acks=0：生产者不会等待来自 Broker 的消息发送成功与否的确认，如果 Broker 没有收到消息，那生产者是不知道的。该配置吞吐量高，但可能会丢失数据。...并行生产：利用多线程或多生产者实例并行发送消息。2. 消费者优化生产者提升吞吐量的优化手段有以下几个：增加消费者实例：确保每个分区至少有一个消费者，以充分利用并行处理能力。...网络与硬件优化网络和 Kafka 运行的硬件，也会影响 Kafka 的吞吐量，所以我们可以进行以下优化：网络优化：确保网络连接质量良好，减少网络延迟和丢包。
消息传递语义 有三种消息传递语义：至多一次、至少一次、只有一次。传递最多一次的消息可能会丢失，但永远不会收到重复消息。传递至少一次的消息是永远不会丢失的，但可能会收到重复消息。...只传递一次的消息则即确保了消息不会丢失，又确保了不会收到重复消息。只有一次这种方式的传递效果最好，但其开销较大，并且需要生产者和消费者记录更多的状态。...只要至少有一个这样的副本在，这种提交策略就能很好地工作，这也有利于确保系统的耐久性。 生产者在收到对消息的确认之前会一直重发消息，而不管它所发送的消息有没有经过中介者。...如果要选出一个新主导者，那么新主导者必须能确保持有所有已经提交的消息，并且只能至多有 2 个副本同时掉线。 在一群从属者里面，必须至少有一个副本持有所有已提交的消息。...Kafka 只确保了在至少有一个从属者和主导者达成了同步的时候能避免数据的丢失。 如果所有的分区主导者的从属者全都同时掉线了，那么 Kafka 也便无法保证数据不会丢失了。
Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！ 01 引言 在大数据和流处理领域，Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。...acks=1：生产者需要等待Leader副本成功将消息写入本地日志文件后才返回确认。这种模式提供了一定的可靠性保证，因为至少有一个副本已经保存了消息。...而事务性消费者则允许消费者将一系列消息的消费作为一个原子操作进行提交，从而确保这些消息要么全部被成功处理，要么全部不被处理。...随后，Broker会返回一个ACK（确认信号）给生产者，这个过程是异步的，但确保了生产者知道消息已经被Broker成功接收并存储。...重试开销：如果生产者没有在规定时间内收到ACK，它可能会选择重试发送消息。重试机制本身会带来额外的开销，包括额外的网络传输、磁盘I/O和CPU计算。
已提交的消息 当Kafka的若干个Broker成功地接收到一条消息并写入到日志文件后，它们会告诉生产者程序这条消息已成功提交。...有限度的持久化保证 假如一条消息保存在N个Kafka Broker上，那么至少这N个Broker至少有一个存活，才能保证消息不丢失。...一旦出现消息提交失败的情况，可以由针对性地进行处理。 消费者端丢失数据 消费者是先更新offset，再消费消息。如果这个时候消费者突然宕机了，那么这条消息就会丢失。...acks是Producer的参数，代表了所有副本Broker都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。 设置retries为一个较大的值。是Producer的参数，对应Producer自动重试。...Kafka会自动去重。Broker会多保存一些字段。当Producer发送了相同字段值的消息后，Broker能够自动知晓这些消息已经重复了。
C:消费者弄丢了数据 消费者消费到了这个数据，然后消费之自动提交了offset，让kafka知道你已经消费了这个消息，当你准备处理这个消息时，自己挂掉了，那么这条消息就丢了。...没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息失败了，你可以进行重试。...} 二者不同 事务机制是同步的，你提交了一个事物之后会阻塞住，但是confirm机制是异步的，发送消息之后可以接着发送下一个消息，然后rabbitmq会回调告知成功与否。...C:消费者弄丢了数据 使用rabbitmq提供的ack机制，首先关闭rabbitmq的自动ack，然后每次在确保处理完这个消息之后，在代码里手动调用ack。这样就可以避免消息还没有处理完就ack。...B:kafka弄丢了数据 一般要求设置4个参数来保证消息不丢失： ①给topic设置 replication.factor参数：这个值必须大于1，表示要求每个partition必须至少有2个副本。
— 当ACK为0时，不保证消息是否投递成功。— 当ACK为1时（默认），分区leader接收到消息视为投递成功。...顺序性：kafka不限制生产者的个数，要确保顺序，单个topic或partition的生产者不可以多线程或者多客户端️。如下图，当有两个生产客户端是无法知道哪个消息先到达的。...要保证不丢失消息，就要保证ISR列表中至少有一个存活。...Customer Group在kafka中一个分区的消息只能被一个消费组中的一个消费者消费，不然会破坏分区中消息的消费顺序，但是避免不了一条消息会被多个地方使用的场景，所以有消费组的概念。...消费者在进行消费时可以指定一个消费组，同一条消息在被多个消费组消费时就达到消息“广播”的功能。
分区，一个Topic可以分为多个Partition，至少有一个Partition。...分区，一个Topic可以分为多个Partition，至少有一个Partition。...，Kafka中的其他组件会监视Zookeeper里的/broker/ids路径，所以当集群中有Broker加入或退出时，其他组件就会收到通知。...维护消息偏移量对于避免消息被重复消费和遗漏消费，确保消息的ExactlyOnce至关重要，以下是不同的提交偏移量的方式： 自动提交：Kafka默认会定期自动提交偏移量，提交的时间间隔默认是5秒。...处理完记录后由开发者确保调用了commitSync方法，来减少重复处理消息的数量，但可能降低消费者的吞吐量； 异步提交：使用commitASync方法来提交最后一个偏移量。
broker一般不会有一个，我们就是要通过多Broker达到高可用的效果。设置 acks = all，表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”，这样可以达到高可用的效果。...当然不是，如果你的 Partition 只有一个副本，也就是一个 Leader，任何 Follower 都没有，因为 ISR 里就一个 Leader，它接收完消息后宕机，也会导致数据丢失。...出现这个的原因可能是，Broker机器down了，当然broker是高可用的，假如你的消息保存在 N 个 Kafka Broker 上，那么至少有 1 个存活就不会丢。...即broker保障已提交的消息的发送，但是遇上某些意外情况，如：网络抖动，超时等问题，导致Producer没有收到broker返回的数据ack，则Producer会继续重试发送消息，从而导致消息重复发送...，这时旧的segments可能被删除，就会丢消息 消费者可能寻址到事务中任意一点，也会丢失一些初始化的消息 消费者可能不会同时从所有的参与事务的TopicPartitions分片中消费消息 如果是消费kafka
C:消费者弄丢了数据 消费者消费到了这个数据，然后消费之自动提交了offset，让kafka知道你已经消费了这个消息，当你准备处理这个消息时，自己挂掉了，那么这条消息就丢了。 ?...没能处理这个消息，会回调你一个nack接口，告诉你这个消息失败了，你可以进行重试。...} 二者不同 事务机制是同步的，你提交了一个事物之后会阻塞住，但是confirm机制是异步的，发送消息之后可以接着发送下一个消息，然后rabbitmq会回调告知成功与否。...C:消费者弄丢了数据 使用rabbitmq提供的ack机制，首先关闭rabbitmq的自动ack，然后每次在确保处理完这个消息之后，在代码里手动调用ack。这样就可以避免消息还没有处理完就ack。...B:kafka弄丢了数据 一般要求设置4个参数来保证消息不丢失： ①给topic设置 replication.factor参数：这个值必须大于1，表示要求每个partition必须至少有2个副本。
消费者丢失消息的情况 自动提交开启会存在这样的问题：当消费者poll到这个消息，还没进行真正消费的时候，offset被自动提交的同时消费者挂掉了。...当配置acks=all代表则所有副本都要接收到该消息之后该消息才算真正成功被发送。...为了保证leader副本能有follower 副本能同步消息，一般会设置replication.factor>=3。这样就可以保证每个分区(partition)至少有3个副本。...在实际生产中应尽量避免min.insync.replicas值为1，此外，为了保证整个Kafka服务的高可用性，你需要确保replication.factor>min.insync.replicas，否则有一个副本挂掉...异常导致的数据丢失 单条数据的长度超过限制会丢失数据，报kafka.common.MessageSizeTooLargeException异常，导致生产者消息积压，内存上升。
在这个模式下，如果发生正常的 Leader 选举，生产者会在选举时收到一个 LeaderNotAvailableException 异常，如果生产者能恰当地处理这个错误，它会重试发送悄息，最终消息会安全到达新的...如果和 min.insync.replicas 参数结合起来，就可以决定在返回确认前至少有多少个副本能够收到悄息，生产者会一直重试直到消息被成功提交。...如果设置成异步，虽然会极大的提高消息发送的性能，但是这样会增加丢失数据的风险。如果需要确保消息的可靠性，必须将 producer.type 设置为 sync。...试想，一个消费者从当前 Leader（副本0） 读取并处理了 Message4，这个时候 Leader 挂掉了，选举了副本1为新的 Leader，这时候另一个消费者再去从新的 Leader 读取消息，发现这个消息其实并不存在...当然，引入了 High Water Mark 机制，会导致 Broker 间的消息复制因为某些原因变慢，那么消息到达消费者的时间也会随之变长（因为我们会先等待消息复制完毕）。
“至少一次”的问题是消费者在处理消息之后但在保存最后偏移位置之前可能崩溃。然后，如果消费者重新启动或其他消费者接管，消费者可能会收到已处理的消息。...只要至少有一个副本存在，这个提交策略对于耐久性就能很好地工作。 生产者连接可能在发送过程中下降，生产者可能不确定它发送的消息是否经过，然后生产者重新发送消息。...这个重发逻辑是为什么使用消息密钥和使用幂等消息（重复确定）是重要的。Kafka直到最近（2017年6月）才保证消息不会从生产者重试中复制。 生产者可以重新发送一个消息，直到收到确认，即收到确认。...当所有ISR将消息应用到其日志时，消息被认为是“已提交”的。消费者只看到提交的消息。Kafka保证：只要至少有一个ISR，承诺的信息就不会丢失。 复制的日志分区 Kafka分区是一个复制的日志。...如果一个新的领导者需要当选，不超过3次失败，新的领导者保证有所有承诺的信息。 在追随者中，必须至少有一个包含所有提交的消息的副本。大多数投票的问题法定人数是没有多少失败，有一个无法操作的群集。
acks=all 或 acks=-1：生产者发送消息后会等待所有ISR（In-Sync Replicas）中的副本都确认收到消息后，才会收到一个成功的响应。...当所有ISR中的副本都成功接收并写入该消息后，领导者会向生产者发送一个成功的响应。这样，生产者就可以确保消息被完全复制到所有同步的副本中，从而提高了消息的可靠性。...对于每个消费者组中的消费者，Kafka都会为其维护一个偏移量，记录着消费者已经处理过的消息位置。这个偏移量对于确保消息可靠性至关重要。...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。...清理过程：Kafka有一个后台线程会定期扫描日志，查找并删除那些被标记为删除的旧消息。这个过程是异步的，不会影响消息的生产和消费。
Kafka（消费者offset没来得及提交导致重复消费） 生成者不重复发送消息到MQ mq内部可以为每条消息生成一个全局唯一、与业务无关的消息id，当mq接收到消息时，会先根据该id判断消息是否重复发送...参数，这个值必须大于1，也就是要求每个partition至少有两个副本 在Kafka服务端设置min.insync.replicas参数：这个值必须大于1，这个是要求一个leader至少感知到至少有一个...follwer还跟自己保持联系，这样才能确保leader还有一个follwer。...生产者会不会丢失数据 如果按照上述方式设置了ack=all一定不会丢，要求是：你的leader接收到消息，所有的follower都同步到了消息之后，才认为本次消息发送成功，否则生产者会重试无限次。...Kafka有一个原则是一个partition只能被一个消费者消费消费者从partition中取出来数据的时候，一定是有顺序的。 什么情况下Kafka会出现消息顺序不一致呢？
消费者： 消费者组 传统的消息队列 发布订阅 都有弊端 队列可以扩展但不是多用户，发布订阅每条消费发给每个消费者，无法扩展。...但是kafka这个模式 解决了这些问题 kafka确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据，由于有许多分区，这仍然可以 平衡许多消费者实例的负载。...消费者组是为了不同组的消费者可以同时消费一个分区的消息。 replica 这是为了防止服务器挂掉。...分为两类 leader replica 和 follow replica 只有 leader replica会响应客户端。...ISR中至少有一个replica是活着的。 ISR中所有replica都收到消息，这个消息才是已提交状态。
客户端服务器通过tcp协议 支持多种语言 主题和日志 一个主题可以有零个，一个或多个消费者订阅写入它的数据 对于每个主题，Kafka群集都维护一个分区日志 每个分区都是一个有序的，不可变的记录序列，...消费者： 消费者组 ? 传统的消息队列 发布订阅 都有弊端 队列可以扩展但不是多用户，发布订阅每条消费发给每个消费者，无法扩展。...但是kafka这个模式 解决了这些问题 kafka确保使用者是该分区的唯一读者并按顺序使用数据，由于有许多分区，这仍然可以 平衡许多消费者实例的负载。...消费者组是为了不同组的消费者可以同时消费一个分区的消息。 replica 这是为了防止服务器挂掉。...ISR中至少有一个replica是活着的。 ISR中所有replica都收到消息，这个消息才是已提交状态。 更多实时计算相关技术博文，欢迎关注实时流式计算
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