kafka 提供了 “at least once” 的语义，即消息会发送一次或者是多次。...一些问题 Opt-in 如果 producer 不关心幂等性则不用做任何特殊的操作 Transitivity: Consumers 也会生产数据 考虑一个复杂的案例，从一个源向 kafka topic...因此，broker 失败的情况下，也是需要等幂机制的。...下一个问题是生产者是否将在它发送的所有消息中维护一个全局 sequence number ，或者仅仅为每个 topic-partition 中维护一个全局 sequence number 。...如果 pid 为 0，则不实现幂等性，server 将忽略 sequence_number 。
kafka通过幂等性（Idempotence）和事务（Transaction）的机制，提供了这种精确的消息保障。 幂等 这里就不多说幂等的含义了，不清楚的自己查下资料。...官方的这个幂等实现看似简单高效，但也存在他的局限性。他只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer只能够保证某个topic的一个分区上不出现重复消息，无法实现多分区的幂等。...依赖 redis 实现幂等 这里为什么还要额外讲通过依赖redis来实现幂等呢？...因为笔者在早期维护kafka相关应用时，那会 0.8 系列版本的kafka还没有这些自带的幂等事务特性，只能依靠开发者自己来实现。...这次大概先介绍了下kafka的幂等各种实现方式，实际在事务，和依赖 redis 分布式锁来实现幂等的方式中，还要许多点值得我们深究来聊一下的，篇幅所限，后续再细讲。
kafka的幂等性是保证生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息，而kafka的幂等性功能就可以避免这种情况。...为了实现生产者的幂等性，Kafka为此引入了producer id（以下简称PID）和序列号（sequence number）这两个概念。...引入序列号来实现幂等也只是针对每一对＜PID，分区＞而言的，也就是说，Kafka的幂等只能保证单个生产者会话（session）中单分区的幂等。...如果使用同一个transactionalId开启两个生产者，那么前一个开启的生产者则会报错。 从生产者的角度分析，通过事务，Kafka 可以保证跨生产者会话的消息幂等发送，以及跨生产者会话的事务恢复。...总结： kafka的幂等性通过PID+分区来实现。 幂等性不能跨多个分区运作，所以kafka的事务通过transactionalId与PID来实现多个分区写入操作的原子性。
某些情况下，比如网络波动等，导致应答没有成功送达，会导致 Producer 重试，从而导致消息的重复发送。 这就要提到主角——`幂等性 Producer` 了。...`幂等性`，比如数学中的乘法运算，`乘以 1` 就是一个幂等操作。因为不管执行多少次乘法，结果都是一样的。...**有个很重要的一点，它针对的是单个分区下的幂等，而且是单个会话内的幂等，也就是说，如果进程重启，就没办法保证幂等性了。...** 而幂等性的实现原理，就得提到 `ProducerID` 和 `SequenceNumber` 了。...做到幂等性，也就意味着可以安全重试任何操作。从而做到了消息的可靠传输。 然而，还有个很重要的一点，就是上面说的，上面讲的都是分区下的幂等，多个分区的幂等性，需要通过 `事务` 来解决。
但是，问到一个平时不注意的问题，就是Kafka的幂等性，被卡主了。那么，今天笔者就为大家来剖析一下Kafka的幂等性原理及实现。 2.内容 2.1 Kafka为啥需要幂等性？...2.2 影响Kafka幂等性的因素有哪些？ 在使用Kafka时，需要确保Exactly-Once语义。分布式系统中，一些不可控因素有很多，比如网络、OOM、FullGC等。...2.3.2 幂等性引入之后解决了什么问题？ 面对这样的问题，Kafka引入了幂等性。那么幂等性是如何解决这类重复发送消息的问题的呢？下面我们可以先来看看流程图： ?...在事务属性引入之前，先引入Producer的幂等性，它的作用为： Producer多次发送消息可以封装成一个原子性操作，即同时成功，或者同时失败； 消费者&生产者模式下，因为Consumer在Commit...4.总结 Kafka的幂等性和事务是比较重要的特性，特别是在数据丢失和数据重复的问题上非常重要。Kafka引入幂等性，设计的原理也比较好理解。
Apache Kafka 作为一种分布式流处理平台，已经成为许多企业的首选。在 Kafka 中，生产者负责将消息发送到主题（Topic），而消费者则从主题中读取消息进行处理。...然而，为了确保数据流的可靠性和一致性，Kafka 引入了幂等生产者和事务生产者这两种机制。Kafka 幂等生产者幂等性是指无论对同一资源进行多少次操作，其结果都是一致的。...在 Kafka 中，幂等性的概念被应用于生产者，以确保消息在发送过程中不会被重复发送，从而避免重复数据的产生。...Kafka 幂等生产者通过以下方式实现幂等性：序号：每个消息都被分配了一个唯一的序号，生产者使用这个序号来识别消息。...Kafka 事务生产者除了幂等性，Kafka 还引入了事务生产者来实现消息的原子性和一致性。
enable.idempotence 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。 compression.type 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。...数据去重 7.1 数据传递语义 7.2 幂等性 1）幂等性原理 2）如何使用幂等性 开启参数 enable.idempotence 默认为 true，false 关闭。...数据乱序 1）kafka在1.x版本之前保证数据单分区有序，条件如下： max.in.flight.requests.per.connection=1（不需要考虑是否开启幂等性）。...2）kafka在1.x及以后版本保证数据单分区有序，条件如下： （1）未开启幂等性 max.in.flight.requests.per.connection需要设置为1。 ...原因说明：因为在kafka1.x以后，启用幂等后，kafka服务端会缓存producer发来的最近5个request的元数据， 故无论如何，都可以保证最近5个request的数据都是有序的 笔记来自b
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。...幂等性 在0.11.0.0版本引入了创建幂等性Producer的功能。...enable.idempotence设置成true后，Producer自动升级成幂等性Producer。Kafka会自动去重。Broker会多保存一些字段。...作用范围： 只能保证单分区上的幂等性，即一个幂等性Producer能够保证某个主题的一个分区上不出现重复消息。 只能实现单回话上的幂等性，这里的会话指的是Producer进程的一次运行。...当重启了Producer进程之后，幂等性不保证。 事务 Kafka在0.11版本开始提供对事务的支持，提供是read committed隔离级别的事务。
在高容量场景中，单个分区成为瓶颈，消息处理速率受到限制，因为只有一个生产者和一个消费者可以同时在单个分区上操作。...3.4 幂等生产者Kafka 的幂等生产者功能旨在精确地传递消息一次，从而防止任何重复。这在生产者可能因网络错误或其他瞬时故障而重试发送消息的情况下至关重要。...幂等性的主要目标是防止消息重复，但它间接地影响了消息顺序。Kafka 使用两件事来实现幂等性：生产者 ID（PID）和作为幂等性键的序列号，该序列号在特定分区的上下文中是唯一的。...生产者 ID（PID）：启用幂等性时，代理为每个生产者分配一个唯一的生产者 ID（PID）。这个 PID 结合序列号，使 Kafka 能够识别并丢弃由于生产者重试而产生的任何重复消息。...无论是通过单分区、外部排序与时间窗口缓冲，还是幂等生产者，Kafka 提供了定制化的解决方案来满足消息排序的需求。
然而，这也意味着加入消息一直不能填充满buffer，我们要延迟一毫秒。 buffer.memory决定者生产者所能用于buffer的总内存大小。...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。...五，事务 为了使用事务生产者和相关的APIs，必须要设置transactional.id属性.如果设置了transactional.id幂等性会自动被启用。支持事务的topic必须要进行容错配置。...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.
而在0.11版本引入幂等性之后，只需要将Producer的enable.idempotence配置项设为true，就能保证消息就算重发也仅写入一次了。...Kafka的幂等性实现了对于单个Producer会话、单个TopicPartition级别的不重不漏，也就是最细粒度的保证。...如果Producer重启（PID发生变化），或者写入是跨Topic、跨Partition的，单纯的幂等性就会失效，需要更高级别的事务性来解决了。...讲解Kafka消息生产全流程的文章数不胜数，本文就不再全部讲一遍，只是重点看看Producer一端和幂等性强相关的那些逻辑。...后者用于在事务性开启时判断当前Producer是否过期，与幂等性无关。
02 幂等性是什么 幂等性是一个数学概念，指的是在相同的输入条件下，无论进行多少次操作，结果都是一致的。在Kafka中，幂等性主要指的是生产者发送的相同消息内容只会被Kafka处理一次，避免重复数据。...Kafka的幂等性机制主要依赖于生产者端的实现。...然而，由于网络延迟、系统崩溃、重复发送等原因，日志数据可能会出现重复的情况。...05 Kafka幂等性机制注意事项 在使用Kafka的幂等性机制时，需要注意以下几点： 5.1 确保Kafka版本支持 幂等性机制是在Kafka 0.11.0.0及以上版本中引入的，它为Kafka的生产者提供了重要的数据一致性保障...事务的引入需要Kafka集群、生产者和消费者之间的额外协调和通信，这可能会增加系统的延迟和负载。此外，事务的使用也可能导致资源的浪费，因为系统需要保留更多状态信息以支持事务的回滚和恢复。
但是，如果某个Partition的消息量过大或者消费者处理速度过慢，可能会导致该Partition成为瓶颈。...处理消费者延迟： 由于网络延迟、处理瓶颈等原因，Consumer可能会出现延迟消费的情况。 需要对消费者进行延迟处理，确保能够及时消费消息，避免数据积压和丢失。...消费监控和统计： Consumer Group可以方便地监控和统计消费者的消费情况，如消费速率、延迟等。 这有助于管理员及时发现并解决潜在的性能问题或瓶颈。...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。...监控Kafka Connect的性能指标，如吞吐量、延迟等，以便及时发现并解决性能瓶颈。 安全性： 确保Kafka Connect与外部系统之间的连接是安全的，使用加密通信协议和身份验证机制。
在 Kafka 这艘数据游轮载着数据航行时，我们这些开发者——也就是船上的水手来说，Kafka 集群的高可用性、消息消费的一致性和延时队列等都是确保数据航行安全的关键特性。...在 Kafka 的运送数据时，要确保每条消息只被消费一次，我们得有高超的“航海术”——幂等性与事务。...解决方案有以下两种： 生产者关闭重试机制； 消费者消费消息时用幂等性保证：1）数据库唯一索引；2）Redis 分布式锁。...由于生产者关闭重试后，可能会造成消息丢失，所以我们更推荐让消费者用幂等性或者事务来防止重复消费，这在其它的消息队列中也同样适用。...去重、延时、消费顺序的保证，使得 Kafka 成为一个强大且灵活的通信工具。 Kafka 也不仅仅是一个消息队列，它是大数据时代的一艘高速航船，随时准备穿梭于信息的海洋，破浪前行。
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。...作用：精确一次处理机制极大地提高了Kafka在分布式系统中的数据一致性和可靠性，使得Kafka成为了一个强大的流处理平台。...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。...这些机制共同构成了Kafka强大的分布式流处理能力，使得Kafka成为处理大规模实时数据流的理想选择。...这包括观察生产者和消费者的吞吐量、延迟、错误率等关键指标，并根据实际情况调整消息确认策略和其他相关配置。 总之，在Kafka中，消息确认机制对性能和可靠性的影响是复杂的。
单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。 acks 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。...max.in.flight.requests.per.connection 允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。...enable.idempotence 是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。 compression.type 生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。...精确一次（Exactly Once） = 幂等性 + 至少一次（ ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2） 。...（大量消费时与zookeeper的交互成为性能瓶颈） 从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在kafka一个内置的topic中，该topic为 __consumer_offsets -
为什么 24、谈谈你对Kafka生产者幂等性的了解 25、谈谈你对 Kafka事务的了解？ 26、Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？...自定义分区器 实现partitioner接口 切记分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键，所以一定要在生产者这一端就要考虑好合适的分区策略，避免造成消息数据的“倾斜”，使得某些分区成为性能瓶颈，从而导致下游数据消费的性能下降的问题...24、谈谈你对Kafka生产者幂等性的了解 Kafka精确一次性（Exactly-once）保障之一 生产者幂等性主要避免生产者数据重复提交至Kafka broker中并落盘。...+ at least once + 幂等性 具体实现：Kafka不丢消息-生产者幂等性-消费者幂等性 详见目录： 12、Kafka可靠性保证（不丢消息） 18、如何保证消息不被重复消费（消费者幂等性）...24、谈谈你对Kafka生产者幂等性的了解？
1 Kafka架构 生产者、Broker、消费者、Zookeeper； 注意：Zookeeper中保存Broker id和消费者offsets等信息，但是没有生产者信息。...Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。...ack在生产者指定，不同生产者可以不同。...幂等性 + ack-1 + 事务 15.1 Kafka数据重复 可以在下一级：SparkStreaming、redis、Flink或者Hive中dwd层去重，去重的手段：分组、按照id开窗只取第一个值...； 了解： Kafka幂等性原理（单分区单会话）：producer重试引起的乱序和重复 15.2 重复问题的解决： 1）Kafka增加了pid和seq。
Apache Kafka 是一款强大的消息系统组件，在实际的业务场景中，基于此，能够协助我们创建易于扩展的实时、高吞吐量、低延迟的数据流。...基于 Kafka 所演进的不同版本，以前期的 0.7 版本为例，Kafka 从 0.7 时代演进到 0.8 之后正式引入了副本机制，至此 Kafka 成为了一个真正意义上完备的分布式高可靠消息队列解决方案...正式向大家宣布了从这个版本起，Kafka 正式升级成分布式流处理平台，同时，不久后，在 2017 年 6 月，社区发布了 0.11.0.0 版本，引入了两个重量级的功能变更：一个是提供幂等性 Producer...，避免造成消息数据的倾斜，使得某些分区成为性能瓶颈，这样极易引发下游数据消费的性能下降。...基于以上，分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键，故在生产者端我们需要仔细盘算合适的分区策略，避免造成消息数据的倾斜，使得某些分区成为性能瓶颈，这样极易引发下游数据消费的性能下降。 4.
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