展开

关键词

首页关键词kafka exactly once

kafka exactly once

相关内容

消息队列 CKafka

消息队列 CKafka

分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息服务,100%兼容开源 Apache Kafka 0.9 0.10
  • Kafka Exactly Once实现原理

    Streams程序中设置processing.guarantee=exactly_once幂等producer的设计与实现。Kafka的幂等producer整体上也是这样的思想。  InvalidSequenceNumber异常(丢数据了),如果小于1,抛DuplicateSequenceNumber异常(数据重复了),生产端需要对这两种情况做处理写操作的幂等性结合At Least Once语义实现了单一 Session 内的Exactly Once语义Transaction Marker(引入事务协调者)与PID提供了识别消息是否应该被读取的能力,从而实现了事务的隔离性Offset 的更新标记了消息是否被读取Marker)来实现事务中涉及的所有读写操作同时对外可见或同时对外不可见Kafka 只提供对 Kafka 本身的读写操作的事务性,不提供包含外部系统的事务性简单的说,其实就是把所有操作都那个小本本写下来
    来自:
    浏览:1324
  • Kafka Exactly-Once 之事务性实现

    作者 | 王蒙整理 | 无风我起浪这篇文章主要讲述 Kafka 事务性的实现,这部分的实现要比幂等性的实现复杂一些,幂等性实现是事务性实现的基础,幂等性提供了单会话单 Partition Exactly-OnceApache Kafka 在 Exactly-Once Semantics(EOS)上三种粒度的保证如下:Idempotent Producer:Exactly-once,in-order,deliveryKafka TransactionsKafka 事务性最开始的出发点是为了在 Kafka Streams 中实现 Exactly-Once 语义的数据处理,这个问题提出之后,在真正的方案讨论阶段,社区又挖掘了更多的应用场景checkpoint 的记录做恢复即可,对于失败前那个未完成的事务执行回滚操作(abort)就可以了,这样的话就是实现了 Flink + Kafka 端到端的 Exactly-Once(这只是设计的思想这种只考虑写入场景的事务操作目前在业内应用也是非常广泛的,比如 Flink + Kafka 端到端的 Exactly-Once 实现就是这种场景,下面来详细讲述一下整个流程。1.
    来自:
    浏览:2294
  • Kafka设计解析(八)- Exactly Once语义与事务机制原理

    为什么要提供事务机制Kafka事务机制的实现主要是为了支持Exactly Once即正好一次语义操作的原子性有状态操作的可恢复性Exactly Once《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka但是在很多要求严格的场景下,如使用Kafka处理交易数据,Exactly Once语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Kafka的At Least Once语义来间接实现Exactly Once。0.11.0.0版本之前不具有幂等发送能力因此,Kafka本身对Exactly Once语义的支持就非常必要。在一定程度上支持Exactly once语义。
    来自:
    浏览:1205
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年99元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 为什么 Spark Streaming + Kafka 无法保证 exactly once?

    为什么很难保证 exactly once上面这张流程图最主要想说明的就是,job 的提交执行是异步的,与 checkpoint 操作并不是原子操作。如何保证 exactly once至于如何才能保证 exactly once,其实要根据具体情况而定(废话)。总体来说,可以考虑以下几点:业务是否不能容忍即使是极少量的数据差错,如果是那么考虑 exactly once。如果可以容忍,那就没必要非实现 exactly once 不可即使重复处理极小部分数据会不会对最终结果产生影响。若不会,那重复处理就重复吧,比如排重统计若一定要保证 exactly once,应该考虑将对 partition 处理和 checkpoint或自己实现类似 checkpoint 功能的操作做成原子的操作
    来自:
    浏览:302
  • Flink源码走读(二):Flink+Kafka实现端到端Exactly Once语义

    要实现端到端Exactly Once语义需要借助于Sink对消息事务的支持。好在Kafka在0.11版本中加入了对事务的支持,Flink使用Kafka的这个特性实现了端到端Exactly Once语义的数据处理。三、Flink利用Kafka消息事务实现端到端Exactly Once语义Flink实现内部状态Exactly Once的语义基本原理是:隔一段时间做一个Checkpoint,持久化记录当前上游Source参考文献1 Kafka 设计解析(八):Kafka 事务机制与 Exactly Once 语义实现原理。End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink® (with Apache Kafka, too!).
    来自:
    浏览:1615
  • 原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

    Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义我们将介绍两阶段提交协议,以及它如何在一个读写 Kafka 的 Flink 程序中实现端到端的 Exactly-Once 语义。这意味着现在通过 Flink 读写 Kafka ,并提供端到端的 Exactly-Once 语义有了必要的支持。Flink 对端到端的 Exactly-Once 语义的支持不仅局限于 Kafka ,您可以将它与任何一个提供了必要的协调机制的源输出端一起使用。exactly-once-two-phase-commit-1在今天讨论的这个示例程序中,我们有:从 Kafka 读取的数据源( Flink 内置的 KafkaConsumer)窗口聚合将数据写回 KafkaKafka producer 提供 Exactly-Once 语义提供了可能性。
    来自:
    浏览:550
  • Flink-Kafka 连接器及exactly-once 语义保证

    Connector 用于消费生产 Apache Kafka Topic 的数据。Flink 的 kafka consumer 集成了 checkpoint 机制以提供精确一次的处理语义在具体的实现过程中,Flink 不依赖于 kafka 内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护Flink 如何保证端到端的 exacly-once 语义Flink 基于异步轻量级的分布式快照技术提供 Checkpoint 容错机制。那么如何保证 exactly-once 语义的?假设现在 barrier 现在在 source 和 map 之间,任务挂掉了。下一次 Flink 会自动的重启任务,从上一次的快照中恢复。会从 kafka 的上一次消费的地方开始消费。
    来自:
    浏览:519
  • Flink如何实现端到端的Exactly-Once处理语义

    Flink的端到端Exactly-Once语义应用程序下面我们将介绍两阶段提交协议以及它如何在一个读取和写入 Kafka 的 Flink 应用程序示例中实现端到端的 Exactly-Once 语义。这意味着当你通过 Flink 读写 Kafka时,有必要提供端到端的 Exactly-Once 语义的支持。Flink 对端到端 Exactly-Once 语义的支持不仅限于 Kafka,可以与任何提供协调机制的数据源接收器一起使用。KafkaProducer)要使数据接收器提供 Exactly-Once 语义保证,必须在一个事务中将所有数据写入 Kafka。从 Flink 1.4.0 开始,Pravega 和 Kafka 0.11 producer 都提供了 Exactly-Once 语义;在 Kafka 0.11 中首次引入了事务,这使得 Kafka 在
    来自:
    浏览:1640
  • Flink Exactly-Once 投递实现浅析

    实时计算消息队列)都宣称支持 exactly-once,exactly-once 投递似乎是一个已被解决的问题,但是其实它们更多是针对内部模块之间的信息投递,比如 Kafka 生产(producer 到Kafka broker)和消费(broker 到 consumer)的 exactly-once。状态 Exactly-Once 和端到端 Exactly-OnceFlink 提供 exactly-once 的状态(state)投递语义,这为有状态的(stateful)计算提供了准确性保证。Kafka 的 offset)。而 sink 端的 exactly-once 则比较复杂,因为 sink 是 push-based 的。in Apache Flink (with Apache Kafka, too!)
    来自:
    浏览:583
  • Exactly once 未必严格一次

    该领域主要的流处理引擎(SPE)包括 Apache Storm、Apache Flink、Heron、Apache Kafka(Kafka Streams)以及 Apache Spark(Spark Streaming然而exactly-once具体指什么,需要具备哪些能力,当 SPE 宣称可支持时这实际上意味着什么,对于这些问题还有很多误解和歧义。使用exactly-once来描述处理语义,这本身也容易造成误导。本文将探讨各大主要 SPE 在exactly-once处理语义方面的差异,以及为什么exactly-once更适合称之为有效一次(Effectively-once)。接着重新考虑一下exactly-once处理语义实际上能为最终用户提供怎样的保证。exactly-once这样的标签对于描述严格一次起到了一定的误导效果。结论希望本文可以帮助大家意识到exactly-once这个术语极具误导性。提供exactly-once的处理语义实际上意味着在对流处理引擎所管理的算子的状态进行不同更新只会影响一次。
    来自:
    浏览:181
  • 一文搞懂 Flink 的 Exactly Once 和 At Least Once

    证明了:为什么 barrier 对齐就是 Exactly Once?为什么 barrier 不对齐就是 At Least Once?答:Exactly Once时必须barrier对齐,如果barrier不对齐就变成了At Least Once后面的部分主要证明这句话CheckPoint的目的就是为了保存快照,如果不对齐,那么在chk看到这里你应该已经知道了哪种情况会出现重复消费了,也应该要掌握为什么barrier对齐就是Exactly Once,为什么barrier不对齐就是 At Least Once分析了这么多,这里我再补充一个问题其实还是要理解barrier对齐就是Exactly Once不会重复消费,barrier不对齐就是 At Least Once可能重复消费,这里只有单个并行度根本不会存在barrier不对齐,所以不会存在至少一次语义为了下游尽快做Once』特性Apache Flink结合Kafka构建端到端的Exactly-Once处理这篇文章有这么一句话 TwoPhaseCommitSinkFunction已经把这种情况考虑在内了,并且在从
    来自:
    浏览:1176
  • Spark Streaming Crash 如何保证Exactly Once Semantics

    这篇文章只是为了阐述Spark Streaming 意外Crash掉后,如何保证Exactly Once Semantics。本来这个是可以直接给出答案的,但是我还是啰嗦的讲了一些东西。一般大小只有几十K,因为只存了Kafka的偏移量等信息。业务需要做事务,保证 Exactly Once 语义这里业务场景被区分为两个:幂等操作业务代码需要自身添加事物操作所谓幂等操作就是重复执行不会产生问题,如果是这种场景下,你不需要额外做任何工作。这样,就能保证数据 Exactly Once 语义啦。其实Direct Approach 的容错性比较容易做,而且稳定。后话这篇内容本来不想做源码分析的,但是或多或少还是引入了一些。重要的是,为了保证Exactly Once Semantics ,你需要知道SS做了什么,你还需要做什么。
    来自:
    浏览:372
  • Kafka 的事务到底长啥样?

    Kafka EOS 语义EOS(Exactly Once Semantics,精确一次处理语义)是从 Kafka 0.11.0.0 版本开始支持的,之前版本中只支持 At Least Once 和 AtMost Once 语义,并不支持 Exactly Once 语义。因为在很多要求严格的场景下,如使用 Kafka 处理交易数据,Exactly Once 语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合 Kafka 的 At Least Once 语义来间接实现 Exactly Once 语义。,但 Kafka 在 0.11.0.0 版本之前不具有幂等发送能力因此,Kafka 本身对Exactly Once语义的支持就非常必要。
    来自:
    浏览:790
  • 两阶段提交(2PC)及其在Flink Exactly-once中的应用

    Flink作为流式处理引擎,自然也提供了对exactly once语义的保证。端到端的exactly once语义,是输入、处理逻辑、输出三部分协同作用的结果。Flink内部依托检查点机制和轻量级分布式快照算法ABS保证exactly once。TwoPhaseCommitSinkFunction的继承关系Flink官方推荐所有需要保证exactly once的Sink逻辑都继承该抽象类。它定义了如下4个抽象方法,需要子类实现。Overrideprotected KafkaTransactionState beginTransaction() throws FlinkKafka011Exception { switch (semantic) { case EXACTLY_ONCEpreCommit(KafkaTransactionState transaction) throws FlinkKafka011Exception { switch (semantic) { case EXACTLY_ONCE
    来自:
    浏览:2141
  • Flink HDFS Sink 如何保证 exactly-once 语义

    本文将从源码层面来分析在Flink中是如何保证sink数据到HDFS的exactly-once语义的。 Flink中sink数据到HDFS是由BucketingSink来完成。{count}从0开始,根据文件rolling递增;为了实现exactly-once语义,BucketingSink产生的文件有3种不同的状态:•in-progress,分桶下正在被写入的文件,一个分桶只会有一个handleRestoredBucketState现在可以回过头来看下,状态恢复是如何实现,从而保证了exactly-once语义的。Note that any exception during this method will not cause the checkpoint to fail any more.exactly-once结语本文通过对源码的分析来了解BucketingSink对exactly-once语义的保证。
    来自:
    浏览:749
  • Flink 使用Flink进行高吞吐,低延迟和Exactly-Once语义流处理

    微批处理可以实现高吞吐量和Exactly-Once语义保证,但是当前的实现是以抛弃低延迟,流量控制和纯流式编程模型为代价实现上述目标的。Apache Samza遵循类似的方法,但只能提供At-Least-Once语义保证,因为它使用Apache Kafka作为后台存储。因此,这种架构融合了连续算子模型(低延迟,流量控制和真正的流编程模型),高吞吐量,Chandy-Lamport算法提供的的Exactly-Once语义保证的优点。记录确认机制 微批次 事务更新 分布式快照 语义保证 At Least Once Exactly Once Exactly One Exactly One 延迟 非常低 高 低(事务延迟) 非常低 吞吐量如果没有Exactly-Once语义保证,发生故障时将不可避免地产生无效的事件序列并导致程序发布错误警报。
    来自:
    浏览:2101
  • 快速学习-Kafka架构深入

    3.2.3 Exactly Once 语义将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 AtLeast Once 语义。但是,对于一些非常重要的信息,比如说交易数据,下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失,即 Exactly Once 语义。幂等性结合 At Least Once 语义,就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即:At Least Once + 幂等性 = Exactly Once要启用幂等性,只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。3.6 Kafka 事务Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上,生产和消费可以跨分区和会话,要么全部成功,要么全部失败。
    来自:
    浏览:129
  • 写给大忙人看的Flink 消费 Kafka

    而对于 Flink 来说最常见的使用场景莫过于读取 Kafka 中的数据,若对此熟练掌握,在面试中拔得头筹也不是不可能的。我们会以 Flink 最新版本1.10为基础,会讲到如下内容:实战篇: Flink 消费 Kafak的基本方式,比如如何从指定 offset 处消费记录 Flink 消费 Kafka 时如何获取相应的offset、partition 等信息 如何动态获取 Kafka topic 和 partition源码篇: Flink 消费 Kafka 相关代码的整体继承体系 Flink 是如何保证一个分区被一个Kafka 如何保证 exactly once适合人群: 想要了解 Flink 是如何读取 Kafka 数据的原理的人具体的目录结果如下: ?链接: Flink 消费 Kafka 中数据- 实战+源码解析Flink 消费 Kafka 中数据- 实战+源码解析ps: 也欢迎多多提意见。
    来自:
    浏览:596
  • 端到端Exactly-Once是分布式系统最大挑战?Flink是如何解决的?

    如果一个系统能保证一条数据只影响一次最终结果,我们称这个系统提供端到端的Exactly-Once保证。端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一,很多框架都在试图攻克这个难题。这两种方式主要区别在于:WAL方式通用性更强,适合几乎所有外部系统,但也不能提供百分百端到端的Exactly-Once;如果外部系统自身就支持事务(比如Kafka),可以使用2PC方式,提供百分百端到端的Exactly-Once。目前来说,没有完美的故障恢复和Exactly-Once保障机制,对于开发者来说,需要在不同需求之间权衡。
    来自:
    浏览:255

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券