后来偶然发现我们在代码中使用了spring-kafka的AckMode中的MANUAL_IMMEDIATE，这个模式下kafka的consumer会向服务端手动确认每一条消息，后来我们将这个配置调整成了...AckMode.MANUAL，单条消息的处理时长从原来的6ms降低到不到0.2ms，提升了30多倍，这下即便不扩容我们的性能冗余也足够支持很多年了。...以上7种模式如果分类的话可以分成两种，手动确认和自动确认，其中MANUAL和MANUAL_IMMEDIATE是手动确认，其余的都是自动确认。...但缺点是如果一批消息消费了一半，consumer突然异常宕机，因为数据没有及时向kafka服务端确认，下次就会重复拉取到消息，导致部分数据被重复消费。...手动确认的优势在于consumer可以在代码逻辑中自行判断数据是否消费成功，未消费成功的数据不确认，这样可以保证数据不丢失，手动模式可以保证数据的完整性，也就是分布式数据系统中所说的at least once
概述 Apache Kafka-消息丢失分析 及 ACK机制探究 我们这里配了个manual, 为啥子嘛 AckMode源码解读 我们来看下 Spring Kafka封装的ACK ContainerProperties...#AckMode /** * The offset commit behavior enumeration. */ public enum AckMode { /** * Commit...The consumer * immediately processes the commit. */ MANUAL_IMMEDIATE, } 自动提交设置 RECORD 每条消息被消费完成后...MANUAL_IMMEDIATE 调用时，立即提交消费进度。...设置自动提交的频率 ， 举个例子 自动提交，批量拉去了一波，还没消费完，你就提交了，这给时候如果消费者挂了，消息丢失。。。
序 本文主要讲述一下spring for kafka的consumer在spring.kafka.consumer.enable-auto-commit是false情况下，AckMode的选项 AckMode...spring-kafka-1.2.3.RELEASE-sources.jar!.../org/springframework/kafka/listener/AbstractMessageListenerContainer.java$AckMode /** * The...The consumer is woken to * immediately process the commit. */ MANUAL_IMMEDIATE...instance.getContainerProperties().setAckMode(AbstractMessageListenerContainer.AckMode.MANUAL); doc spring-kafka-committing-offsets
推荐一款非常好用的kafka管理平台,kafka的灵魂伴侣 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台 ---- 技术交流 有想进滴滴LogI开源用户群的加我个人微信...MANUAL_IMMEDIATE 问题原因 不能再配置中既配置kafka.consumer.enable-auto-commit=true 自动提交; 然后又在监听器中使用手动提交 例如: kafka.consumer.enable-auto-commit...factory.setConsumerFactory(consumerFactory); //设置提交偏移量的方式 当Acknowledgment.acknowledge()侦听器调用该方法时...consumer-id2-手动ack,提交记录,data:{}",data); ack.acknowledge(); } 解决方法: 将自动提交关掉,或者去掉手动提交; 如果你想他们都同时存在...factory.setConsumerFactory(kafkaManualConsumerFactory()); //设置提交偏移量的方式 当Acknowledgment.acknowledge()侦听器调用该方法时
: bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 producer: # 发生错误后，消息重发的次数 ，0为不启用重试机制，默认int最大值...在Spring Boot 2.x 版本中这里采用的值的类型Duration 需要符合特定的格式，如1S，1M，2H，5D auto-commit-interval: 1s # 该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量的分区或者偏移量无效的情况下该作何处理...当消费者从broker读取消息时，如果数据字节数小于这个阈值，broker会等待直到有足够的数据，然后才返回给消费者。...，立即提交偏移量 factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL_IMMEDIATE...重复消费和漏消费 如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要Kafka消费端将消费过程和提交offset（手动提交）过程做原子绑定。
如果该主题已经存在，则忽略Bean。...提供了TopicPartitionOffset的构造函数，该构造函数接受一个附加的布尔参数。如果是true，则初始偏移（正偏移或负偏移）相对于该消耗器的当前位置。容器启动时应用偏移量。...如果enable.auto.commit使用者属性为true，则Kafka将根据其配置自动提交偏移量。如果为false，则容器支持多个AckMode设置（在下一个列表中描述）。默认的确认模式是批处理。...如果未提供此属性，则容器将配置日志侦听器，该侦听器将在信息级别记录重新平衡事件。该框架还添加了一个子接口ConsumerRawareRebalanceListener。...:9094 listener: # 设置不监听主题错误，false时，如果broker设置了llow.auto.create.topics = true，生产者发送到未创建主题时
在Kafka中，topic总是有多个订阅者，因此，一个topic可能有0个，1个或多个订阅该数据的消费者。 对于每个主题，Kafka集群维护一个分区日志，如下图所示： ?...（PS：如果把分区比作数据库表的话，那么偏移量就是主键） Kafka集群持久化所有已发布的记录，无论它们有没有被消费，记录被保留的时间是可以配置的。...leader负责处理这个它作为leader所负责的分区的所有读写请求，而该分区中的follow只是被动复制leader的数据。这个有点儿像HDFS中的副本机制。...如果enable.auto.commit设置为true，那么kafka将自动提交offset。如果设置为false，则支持下列AckMode（确认模式）。...COUNT_TIME ：和TIME以及COUNT类似，只要这两个中有一个为true，则提交 MANUAL ：消息监听器负责调用Acknowledgment.acknowledge()方法，此后和BATCH是一样的 MANUAL_IMMEDIATE
如果将其设置为false，则消费者将不会自动启动。...消费者， topicPattern参数指定了该消费者要监听的主题的模式，即以 KafkaTopicConstant.ATTACK_MESSAGE开头的所有主题。...containerFactory参数指定了用于创建Kafka监听器容器的工厂类别名。 errorHandler参数指定了用于处理监听器抛出异常的错误处理器。id参数指定了该消费者的ID。...在该消费者的方法中，当有消息到达时，records参数将包含一组消息记录，ack参数用于手动确认已经消费了这些消息。 在方法中，首先记录了当前线程ID和拉取的数据总量。...如果列表不为空，则将其添加到ES搜索引擎中。 最后，手动确认已经消费了这些消息。
在消费端消费时，则验证该id是否被消费过，如果还没消费过，则进行业务处理。处理结束后，在把该id存入redis，同时设置状态为已消费。如果已经消费过了，则不进行处理。...concurrency: 1 #listner负责ack，每调用一次，就立即commit ack-mode: manual_immediate 02、实现kafka的自定义序列和反序列...* * 业务判重的可以考虑如下方法: * 如果该业务是存在状态流转，则采用状态机策略进行判重。...* 如果该业务不是状态流转类型，则在新增时，根据业务设置一个唯一的属性，比如根据订单编号的唯一性； * 更新时，可以采用多版本策略，在需要更新的业务表上加上版本号 *...在实现消费端处理业务时，要确保消费端是采用手工确认应答机制，而不是自动应答机制。
在消费端消费时，则验证该id是否被消费过，如果还没消费过，则进行业务处理。处理结束后，在把该id存入redis，同时设置状态为已消费。如果已经消费过了，则不进行处理。...concurrency: 1 #listner负责ack，每调用一次，就立即commit ack-mode: manual_immediate 2、实现kafka的自定义序列和反序列...* * 业务判重的可以考虑如下方法: * 如果该业务是存在状态流转，则采用状态机策略进行判重。...* 如果该业务不是状态流转类型，则在新增时，根据业务设置一个唯一的属性，比如根据订单编号的唯一性； * 更新时，可以采用多版本策略，在需要更新的业务表上加上版本号...在实现消费端处理业务时，要确保消费端是采用手工确认应答机制，而不是自动应答机制。
本节站在生产者客户端来谈谈如何保证消息的可靠性,kafka提供了一些生产者配置参数来保证: 消息不丢失 消息不重复发送 ---- 发布确认机制 相关参数如下: #新版本中 acks=all #在一些比较旧的...由于生产者没有收到消息确认成功写入，它就认为消息发送失败了。所以重新发送了该消息，结果这个消息就有可能在kafka broker服务端被写入第二次。...所以发生重试的消息与第一次被发送的同一个消息如果被发往不同的分区，幂等性是不生效的。...那么如果多个不同的消息发送至不同的分区，我们该如何保证多条消息要么都发送成功（都写入kafka broker数据日志），要么就都不写入kafka数据日志？...如果此时ack-mode=manual_immediate, 就意味着处理一条消息，立即提交一次消费者偏移量。
如果您在相同的JMS和JDBC资源上运行事务管理器的多个实例，则应启用该功能。...spring.kafka.listener.ack-count ackMode为“ COUNT”或“ COUNT_TIME”时，两次偏移提交之间的记录数。...spring.kafka.listener.ack-mode 侦听器AckMode。请参阅spring-kafka文档。...spring.kafka.listener.ack-time ackMode为“ TIME”或“ COUNT_TIME”时，两次偏移提交之间的时间。...spring.kafka.producer.acks 生产者要求领导者在确认请求完成之前已收到的确认数。 spring.kafka.producer.batch-size 默认批次大小。
比如上例中，如果我这么使用：如下截图，如果笔者没猜错的话，这大概率是你的使用方式吧 当然你可能不用构造器而是用get/set方法去处理，问题或许不会暴露出来，但不影响你继续往下看哈 从IDEA...Apache Kafka启用异步确认配置项 在KafkaProperties.Listener属性配置类里，新增了asyncAcks属性： 注意：此属性只在当KafkaProperties.Listener.ackMode...= MANUAL/MANUAL_IMMEDIATE的时候才生效。...异步ack可对应Kafka中间件的同步(sync)、异步(async)、oneway三种发送方式理解。...Spring Data 2022.0 Spring Kafka 3.0 Spring REST Docs 3.0 Spring Security 6.0 Spring AMQP 3.0 Spring Batch
按照你这样画的话，如果数据库突然宕机，你的消息该怎么确认已经接收？那如果发送端的服务是多台部署呢？你保存消息的时候数据库就一直报唯一性的错误？ rocketmq用在什么场景。...kafka,activemq,rabbitmq,rocketmq都有什么优点,缺点啊? 如果让你写一个消息队列，该如何进行架构设计啊?...MQ系统的数据如何保证不丢失 mq 通知时，消费者没消费到怎么办 mq的p2p模式 mq消息的幂等性如何保证？mq如何保证顺序消费？...如何确保消息不丢失？使用RabbitMQ有什么好处？rabbitmq的集群。...* 4、MQ事务消息 RocketMQ支持，RabbitMQ 和 Kafka 都不支持，一次发送消息和一次确认消息，生产方需要实现一个check接口（确认消息或者回滚） 优点：实现了最终一致性，不需要依赖本地数据库事务
生产数据时如何保证生产数据不丢失？...acks：返回的确认，当接收方收到数据以后，就会返回一个确认的消息 生产者向Kafka生产数据，根据配置要求Kafka返回ACK ack=0：生产者不管Kafka有没有收到，直接发送下一条...缺点：依旧存在数据丢失的概率，但是概率比较小 ack=all/-1：生产者将数据发送给Kafka，Kafka等待这个分区所有副本全部写入，返回ack确认，生产者发送下一条 优点：数据安全...缺点：慢 如果Kafka没有返回ACK怎么办？...生产者会等待Kafka返回ACK，有一个超时时间，如果Kafka在规定时间内没有返回ACK，说明数据丢失了 生产者有重试机制，重新发送这条数据给Kafka 问题：如果ack在中途丢失，Kafkahi导致数据重复问题
是这样的，Kafka的消息只有在所有分区副本都同步该消息后，才算是已提交的消息。 分区副本会根据首领分区副本提供的高水位，来避免未提交的消息被消费。...面试官思考中… 面试官：你说说Kafka是怎么保证消息可靠性的 嗯嗯好的。 在Broker方面，主要使用了分区多副本架构，来保证消息不丢失。...Kafka集群的每一个分区的首领副本，都会有n（复制系数）个broker机器去复制后，生成跟随者副本。 同时如果首领副本的机器挂了，跟随者副本会选举成为新的首领副本。...一、在生产者方面 提供了ack = all这种发送确认机制。也就是只有在消息成功写入所有副本后，才算该消息已提交，保证了消息的多备份。 ack = all失败的话，生产者可以继续重试发送消息。...面试官思考中… 面试官：那要是Kafka消费堆积了怎么办 这样的话，要从Broker和消费者两方面来看。
但kafka追随者副本不对外提供服务，乍看起来，令人百思不得其解，MySQL、redis都可以使用通过读从节点从而分摊主节点的压力。 为什么kafka不这样设计呢？...这就是说，只要一个Follower副本落后Leader副本的时间不连续超过10秒，那么Kafka就认为该Follower副本与Leader同步的，即使此时Follower副本中保存的消息明显少于Leader...此时，Kafka会自动收缩ISR集合，将该副本踢出ISR。值得注意的是，倘若该副本后面慢慢地追上了Leader的进度，那么它是能够重新被加回ISR的。...tps是2000，那么一定会引起ISR集合的频繁变动，所以kafka从0.9x废弃了该参数。...如果所有的副本延时都比较大，ISR集合中没有一个副本，该怎么办？其实我们可以通过配置至少存在一个副本或者开启Unclean选举。
至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。 如何保证消息队列是高可用的？ 在第二点说过了，引入消息队列后，系统的可用性下降。...正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，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。...这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。 至于解决方案，采用手动确认消息即可。...有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办？ 这个问题，没有固定回答的套路。比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。...如果面试官不问这几个问题怎么办，简单，自己把几个问题讲清楚，突出以下自己考虑的全面性。 欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】，文章都会在里面更新，整理的资料也会放在里面。
不需要等待任何确认收到的信息。...如果使用此选项，则存在丢失数据的风险，因为服务器在数据到达副本之前可能会崩溃。...retries: 0 # 失败重试次数，0表示不启用重试机制 batch-size: 16384 # 发送缓冲区大小，按照字节计算 linger-ms: 1 # 发送延时，单位毫秒...最后，在finally块中调用ack.acknowledge()手动确认消费完成。...消费完成后，手动确认消息的消费。
至于kafka，根据业务场景选择，如果有日志采集功能，肯定是首选kafka了。具体该选哪个，看使用场景。 如何保证消息队列是高可用的？ 在第二点说过了，引入消息队列后，系统的可用性下降。...正常情况下，消费者在消费消息时候，消费完毕后，会发送一个确认信息给消息队列，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。...就是因为网络传输等等故障，确认信息没有传送到消息队列，导致消息队列不知道自己已经消费过该消息了，再次将该消息分发给其他的消费者。 如何解决?...这种模式下，消费者会自动确认收到信息。这时rahbitMQ会立即将消息删除，这种情况下如果消费者出现异常而没能处理该消息，就会丢失该消息。 至于解决方案，采用手动确认消息即可。 kafka ?...有的人会问:那如果为了吞吐量，有多个消费者去消费怎么办？ 这个问题，没有固定回答的套路。比如我们有一个微博的操作，发微博、写评论、删除微博，这三个异步操作。如果是这样一个业务场景，那只要重试就行。
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