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Spring kafka不重试未提交的偏移量

Spring Kafka是一个基于Spring框架的开源项目,用于简化在Java应用程序中使用Apache Kafka的开发。它提供了一组易于使用的API,使开发人员能够轻松地将消息传递功能集成到他们的应用程序中。

在Kafka中,消费者通过维护偏移量(offset)来跟踪已经消费的消息。偏移量表示消费者在特定分区中的位置。Spring Kafka提供了一种机制来处理未提交的偏移量,以确保消息的可靠传递。

当消费者处理消息时,它会定期将偏移量提交给Kafka。如果消费者在处理消息后崩溃或出现其他故障,它将重新启动并从上次提交的偏移量处继续消费。这确保了消息不会丢失。

然而,有时消费者可能无法提交偏移量,例如网络故障或应用程序错误。在这种情况下,Spring Kafka提供了一种配置选项来控制是否重试未提交的偏移量。

默认情况下,Spring Kafka会在每次重新平衡(rebalance)时重试未提交的偏移量。重新平衡是指当消费者组中的消费者数量发生变化时,Kafka会重新分配分区给消费者。通过重试未提交的偏移量,消费者可以确保在重新平衡后继续消费之前未提交的消息。

如果不希望重试未提交的偏移量,可以通过配置max.poll.interval.ms属性来禁用重试。将该属性设置为一个较大的值,例如Long.MAX_VALUE,将使消费者在重新平衡时不会重试未提交的偏移量。

总结起来,Spring Kafka提供了一种机制来处理未提交的偏移量,以确保消息的可靠传递。通过配置选项,可以控制是否重试未提交的偏移量。这使得开发人员能够根据应用程序的需求来灵活地处理偏移量提交和重试的行为。

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  • 消息队列 CKafka:腾讯云提供的高可靠、高吞吐量的分布式消息队列服务,与Spring Kafka完美集成,可用于构建可靠的消息传递系统。
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  • 云数据库 MySQL:腾讯云提供的高性能、可扩展的关系型数据库服务,可用于存储Spring Kafka应用程序的数据。

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

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参考下图消费位移,x 表示某一次拉取操作中此分区消息最大偏移量,假设当前消费者已经消费了 x 位置消息,那么我们就可以说消费者消费位移为 x ,图中也用了 lastConsumedOffset.../com/hdp/project/kafka/consumer/TestOffsetAndPosition.java 二、offset 提交两种方式 1、自动提交Kafka 中默认消费位移提交方式为自动提交...2、手动提交 Kafka 自动提交消费位移方式非常简便,它免去了复杂位移提交逻辑,但并没有为开发者留有余地来处理重复消费和消息丢失问题。...发送提交请求后可以继续做其它事情。如果提交失败,错误信息和偏移量会被记录下来。...三、同步和异步组合提交 一般情况下,针对偶尔出现提交失败,不进行重试不会有太大问题,因为如果提交失败是因为临时问题导致,那么后续提交总会有成功

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如果enable.auto.commit设置为true,则消费者偏移量自动提交Kafka频率(以毫秒为单位) 5000 自动提交 消费者端开启了自动提交之后,每隔auto.commit.interval.ms...因此 Kafka 还提供了手动提交 offset API。 手动提交 offset 方法有两种:分别是 commitSync(同步提交)和 commitAsync(异步 提交)。...两者相同点是,都会将本次poll 一批数据最高偏移量提交;不同点是, commitSync 阻塞当前线程,一直到提交成功,并且会自动失败重试(由不可控因素导致, 也会出现提交失败);而commitAsync...则没有失败重试机制,故有可能提交失败。...先 提交 offset 后消费,有可能造成数据漏消费;而先消费后提交 offset,有可能会造成数据 重复消费 参考资料 kafka文档: 密码:hiry kafka消费者配置

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所以发生重试消息与第一次被发送同一个消息如果被发往不同分区,幂等性是生效。...事务隔离级别 在kafka消费客户端有一个参数isolation.level,这个参数默认值为“read_uncommitted”,意思是说消费端应用可以看到(消费到)提交事务,当然对于已提交事务也是可见...它还支持一些高级特性,例如: 手动提交偏移量,以确保消息被完全处理后才提交偏移量。 支持批量处理消息,以提高处理效率。 提供了一些错误处理机制,例如重试和错误记录。...TIME 一批poll()下来数据,处理时间超过spring.kafka.listener.ack-time就提交一次偏移量 COUNT 一批poll()下来数据大于等于spring.kafka.listener.ack-count...手动提交消费偏移量 # 禁用自动提交消费offset spring.kafka.consumer.enable-auto-commit: false # offset提交模式为manual_immediate

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所以,如果你想要顺序处理 Topic 所有消息,那就只提供一个分区 提交偏移量 kafka 不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认,消费者可以使用 kafka 来追踪消息在分区位置(偏移量...如果消费者发生崩溃或有新消费者加入群组,就会触发再均衡 偏移量 如果提交偏移量小于客户端处理最后一个消息偏移量,那么处于两个偏移量之间消息就会被重复处理 如果提交偏移量大于客户端最后一个消息偏移量...,那么处于两个偏移量之间消息将会丢失 偏移量提交方式 -- 自动提交 当 enable.auto.commit 被设置为 true,提交方式就是让消费者自动提交偏移量,每隔 5 秒消费者会自动把从...poll() 方法接收最大偏移量提交上去 -- 手动提交 当enable.auto.commit被设置为false可以有以下三种提交方式 •提交当前偏移量(同步提交) •异步提交 •同步和异步组合提交...kafka,因为序列化器是 StringSerializer,这个时候如果需要传递对象可以有两种方式 方式一:可以自定义序列化器,对象类型众多,这种方式通用性不强(推荐) 方式二:可以把要传递对象进行转

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,比如当前消息主题、分区号、分区中偏移量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下所有分区中存在提交offset时,抛出异常; 可靠性机制(ack属性配置) producer可以一步并行向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...一般除非是金融级别,或跟钱打交道场景才会使用这种配置; 同步异步与ack联系 关于重试队列和死信队列 Kafka不支持重试机制也就不支持消息重试,也不支持死信队列,因此使用kafka做消息队列时,...连接是存在多个确认消息在同时发送,也就是存在上面场景说到情况,虽然A和B消息是顺序,但是由于存在未知的确认关系,有可能存在A发送失败,B发送成功,A需要重试时候顺序关系就变成了BA,简之一句就是在发送...那么在生产者发送数据到kafka后,如果返回成功时候,由于网络等原因出现异常,那么生产者是收不到成功信号,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

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本例中其值设置是"all"表示客户端会等待直到所有记录完全被提交,这是最慢一种方式也是持久化最好一种方式。 如果请求失败了,生产者可以自动重试。...默认情况下,即使一个buffer还有使用空间(PS:buffer没满)也会立即发送。如果你想要减少请求次数,你可以设置linger.ms为一个大于0数。...,kafka维护一个数值偏移量。...这个偏移量是分区中一条记录唯一标识,同时也是消费者在分区中位置。例如,一个消费者在分区中位置是5,表示它已经消费了偏移量从0到4记录,并且接下来它将消费偏移量为5记录。...消费者可以自动周期性提交offsets,也可以通过调用提交API(e.g. commitSync and commitAsync)手动提交position。

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这是Kafka最强可靠性保证,等效于acks=-1 retries retries重试次数当消息发送出现错误时候,系统会重发消息。跟客户端收到错误时重发⼀样。...如果设置了重试,还想保证消息有序性,需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1否则在重试此失败消息时候,其他消息可能发送成功了 其他参数可以从org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig...spring.kafka.producer.batch-size=16384 # 32MB总发送缓存 spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432 # consumer...consumer消费组id spring.kafka.consumer.group-id=spring-kafka-02-consumer # 是否⾃动提交消费者偏移量 spring.kafka.consumer.enable-auto-commit...=true # 每隔100ms向broker提交⼀次偏移量 spring.kafka.consumer.auto-commit-interval=100 # 如果该消费者偏移量不存在,则⾃动设置为最早偏移量

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浅析Apache Kafka消息丢失之谜及其解决方案

Kafka消息丢失常见原因1. Producer配置不当1.1 acks配置不当:acks=0:消息发送后立即认为成功,即使服务器没有接收到消息也不会重试,是最不安全配置。...Consumer端问题3.1 偏移量管理:自动提交:如果配置自动提交间隔过短,消息可能在处理完成前就被提交,导致消息“丢失”。...手动提交:若未在消息处理成功后提交偏移量,消费者重启后会从上次提交位置开始读取,跳过未处理消息。3.2 消费者组管理:组成员变化:消费者组内成员频繁变动可能导致消息被重复消费或漏消费。...心跳机制:消费者心跳超时退出组,其提交偏移量可能被其他消费者覆盖。实战案例:排查并解决消息丢失案例背景假设一个实时日志分析系统,使用Kafka收集来自多个微服务日志事件。...优化Consumer逻辑检查消费者代码,发现使用是自动提交偏移量模式,且没有实现幂等性消费逻辑。

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集成到ACK、消息重试、死信队列

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实战:彻底搞定 SpringBoot 整合 Kafkaspring-kafka深入探秘)

Spring创建了一个项目Spring-kafka,封装了Apache Kafka-client,用于在Spring项目里快速集成kafka。...,博主测试如果填的话,创建Topic在ZK上数据是有问题,默认Kafka实现也很简单,就是做了字符串UTF-8编码处理。...比如程序在消费时,有这种语义,特别异常情况下不确认ack,也就是不提交偏移量,那么你只能使用手动Ack模式来做了。...开启手动首先需要关闭自动提交,然后设置下consumer消费模式 spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=false spring.kafka.listener.ack-mode...除了上面谈到通过手动Ack模式来控制消息偏移量外,其实Spring-kafka内部还封装了可重试消费消息语义,也就是可以设置为当消费数据出现异常时,重试这个消息。

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但很多时候我们会使用spring-kafka来简化开发,可是spring-kafka原生配置项并没提供多个kafka配置,因此本文就来聊聊如何将spring-kafka进行改造,使之能支持多个kafka...# 生产者重试次数 retries: ${KAFKA_PRODUCER_RETRIES:0} # 每次批量发送数据量...:earliest} # 是否自动提交偏移量,默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失,可以把它设置为false,然后手动提交偏移量...# 生产者重试次数 retries: ${KAFKA_PRODUCER_RETRIES:0} # 每次批量发送数据量 batch-size...:earliest} # 是否自动提交偏移量,默认值是true,为了避免出现重复数据和数据丢失,可以把它设置为false,然后手动提交偏移量

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springboot第71集:字节跳动全栈一面经,一文让你走出微服务迷雾架构周刊

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