producer参数---Kafka从入门到精通（七） 一、消息分区机制 producer发送过程有个很重要的步骤，就是确定发送的消息在哪个topic分区中。...显然，整个过程存在数据丢失的窗口，若I/O线程在发送之前崩溃，则数据会丢失。...另一个问题则是消息会乱序，比如客户端依次发送两条消息到不同的分区： Producer.send(records1);和producer.send(records2)； 若此刻某些原因，网络出现瞬时抖动，...导致records1发送失败，同时kafka又配置了重试机制，max.in.flight.requests.per.connection大于1（默认是5），这样会造成消息乱序，而实际场景很多情况需要包装按顺序消费...所以这两个问题，kafka该如何规避呢？首先消息丢失很容易想到kafka的同步发送，但这样性能会很差，并不在实际场景中推荐使用。如何配置保证消息不会丢失呢？
今天，树哥带大家聊聊消息丢失的问题。 可靠性级别 回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失？ 答案是：我们无法保证 Kafka 消息不丢失，只能保证某种程度下，消息不丢失。...在这种情况下，如果 Leader 分片所在服务器发生宕机，那么这些已经发送的数据会丢失。...与此同时，Kafka 服务器也会进行副本的复制，该 Partition 的 Follower 会从 Leader 节点拉取数据进行保存。...消费者 对于消费者来说，如果其拉取消息之后自动返回 ack，但消费者服务在处理过程中发生崩溃退出，此时这条消息就相当于丢失了。...能不丢失吗？ 根据我们上面的分析，Kafka 只能做到 Kafka 应用崩溃这个级别，因为 Kafka 的 acks 仅仅表示写入了 PageCache。
Kafka 一直以来都以高吞吐量的特性而家喻户晓，就在上周，在一个性能监控项目中，需要使用到 Kafka 传输海量消息，在这过程中遇到了一个 Kafka Producer 异步发送消息会被阻塞的问题，导致生产端发送耗时很大...是的，你没听错，Kafka Producer 异步发送消息也会发生阻塞现象，那究竟是怎么回事呢？...在新版的 Kafka Producer 中，设计了一个消息缓冲池，客户端发送的消息都会被存储到缓冲池中，同时 Producer 启动后还会开启一个 Sender 线程，不断地从缓冲池获取消息并将其发送到...我们在构建 Kafka Producer 时，会有一个自定义缓冲池大小的参数 buffer.memory，默认大小为 32M，因此缓冲池的大小是有限制的，我们不妨想一下，缓冲池内存资源耗尽了会怎么样？...如上图所示，Kafka Producer 在发送消息之前，会检查主题的 Metadata 是否需要更新，如果需要更新，则会唤醒 Sender 线程并发送 Metatadata 更新请求，此时 Kafka
我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？...这是一个通用的概念，也就是消息传递过程中消息传递的保证性。 分为三种： 最多一次（at most once）: 消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。...不丢失 不重复 就一次 而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。 两次传递都会影响最终结果， 两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。...两次中有一次会丢失消息，或者有一次会重复，那么最终的结果就是可能丢失或者重复的。...完全不管broker的处理结果 回调也就没有用了 并不能保证消息成功发送 但是这种吞吐量最高 all或者-1：leader broker会等消息写入 并且ISR都写入后 才会响应，这种只要ISR有副本存活就肯定不会丢失
我们使用 Kafka 的时候，怎样能保证不丢失消息呢？今天来聊一聊这个话题。...首先我们看一下 Kafka 的架构图， 场景一：异步发送 Producer 异步发送是丢失消息比较多的场景，Kafka 异步发送的代码如下： ProducerRecord...如果发送失败，就会丢失消息。 Kafka 提供了回调方法，可以同步等待发送结果，这样降低了发送效率，但可以对发送失败的场景进行处理，比如重新发送。...如果设置为 true，也是会丢失消息的，看下图： 如果 Leader 和 Follower1 都挂了，这时就要考虑是否让 Follower2 参加竞选，把 unclean.leader.election.enable...所以，消费者并发消费很可能会造成消息丢失，如果对消息丢失很敏感，最好使用单线程来进行消费。
kafka消费者在消费的时候对于位移提交的具体时机的把握也很有讲究，有可能会造成重复消费和消息丢失的现象。...也就是说，x+5 至 x+7 之间的消息并未能被消费，如此便发生了消息丢失的现象。...在 Kafka 消费的编程逻辑中位移提交是一大难点，自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，让编码更简洁。但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...按照一般思维逻辑而言，自动提交是延时提交，重复消费可以理解，那么消息丢失又是在什么情形下会发生的呢？ 结合上图中的情形。...重试会增加代码逻辑的复杂度，不重试会增加重复消费的概率。
kafka消费者在消费的时候对于位移提交的具体时机的把握也很有讲究，有可能会造成重复消费和消息丢失的现象。 ?...也就是说，x+5 至 x+7 之间的消息并未能被消费，如此便发生了消息丢失的现象。...在 Kafka 消费的编程逻辑中位移提交是一大难点，自动提交消费位移的方式非常简便，它免去了复杂的位移提交逻辑，让编码更简洁。但随之而来的是重复消费和消息丢失的问题。...按照一般思维逻辑而言，自动提交是延时提交，重复消费可以理解，那么消息丢失又是在什么情形下会发生的呢？ 结合上图中的情形。...重试会增加代码逻辑的复杂度，不重试会增加重复消费的概率。
面试官： 我看你项目中用到了kafka，你觉得你这个场景一定需要kafka吗，有没有其它替代方案？...面试官似乎还想在kafka上为难小菜鸡： 那你知道为什么kafka这么快，又能保证消息不丢失？ 小菜鸡实在没有过多的接触过kafka，只能投降了。 要回答上述问题，需要对kafka有较深入的理解。...如何做到消息不丢失 ACK 机制 通过 ACK 机制保证消息送达。Kafka 采用的是至少一次（At least once），消息不会丢，但是可能会重复传输。...发送消息 为了得到更好的性能，Kafka 支持在生产者一侧进行本地buffer，也就是累积到一定的条数才发送，如果这里设置不当是会丢消息的。...生产者端设置 producer.type=async, sync，默认是 sync。 当设置为 async，会大幅提升性能，因为生产者会在本地缓冲消息，并适时批量发送。
方案描述作为C/S架构，Kafka集群的完整升级过程涵盖了broker侧和client侧。...侧] 消息格式版本 (配置项) 升级；[client侧] Producer升级。...升级过程需要注意事项：在升级blue/violet集群过程中，需随时关注MirrorMaker的工作状态；本次集群broker侧升级过程中，MirrorMaker保持现状（包括版本和运行路径），由于MirrorMaker...，取决于写入的数据是否含key：如果不含key，则某个broker重启过程中，数据会写到其它broker分区中，理论上不会丢失数据；如果含有key，则某些key对应的数据必须写到某个broker，这样，...该broker重启过程中，这些数据丢失的可能性就较大，需要提前和用户沟通。
机器来消费 如何避免Kafka消息丢失思考Kafka可以保证消息100%不丢失吗？...但是，如果Producer在发送消息之后，Kafka的集群发生故障或崩溃，而消息尚未被完全写入Kafka的日志中，那么这些消息可能会丢失。虽然后续可能会有重试，但是如果重试也失败了呢？...如果这个过程中刚好生产者也崩溃呢？那就可能会导致没人知道这条消息失败了。就会导致消息不再重试了。...并且，操作系统在写磁盘之前，会先把数据写入到Page Cache中，然后再由操作系统自己决定什么时候同步到磁盘当中，而在这个过程中，如果还没来得及同步到磁盘，就直接宕机了。那么这个消息也是丢失了。...生产者也有可能会挂掉，重新发送也有可能没有发送依据，导致消息最终丢失 归根到底，如果只靠Kafka自己，其实是没有办法保证极端情况下的消息100%不丢失的。
机器来消费 Kafka可以保证消息100%不丢失吗？...但是，如果Producer在发送消息之后，Kafka的集群发生故障或崩溃，而消息尚未被完全写入Kafka的日志中，那么这些消息可能会丢失。虽然后续可能会有重试，但是如果重试也失败了呢？...如果这个过程中刚好生产者也崩溃呢？那就可能会导致没人知道这条消息失败了。就会导致消息不再重试了。...并且，操作系统在写磁盘之前，会先把数据写入到Page Cache中，然后再由操作系统自己决定什么时候同步到磁盘当中，而在这个过程中，如果还没来得及同步到磁盘，就直接宕机了。那么这个消息也是丢失了。...生产者也有可能会挂掉，重新发送也有可能没有发送依据，导致消息最终丢失 归根到底，如果只靠Kafka自己，其实是没有办法保证极端情况下的消息100%不丢失的。
消息传递语义 message delivery semantic 也就是消息传递语义，简单说就是消息传递过程中消息传递的保证性。主要分为三种： at most once：最多一次。...在这三步中每一步都有可能会丢失消息，下面详细分析为什么会丢消息，如何最大限度避免丢失消息。...kafka producer 的参数acks 的默认值为1，所以默认的producer级别是at least once，并不能exactly once。 敲黑板了，这里可能会丢消息的！...消费者丢失消息 消费者通过pull模式主动的去 kafka 集群拉取消息，与producer相同的是，消费者在拉取消息的时候也是找leader分区去拉取。...，最佳实践是业务侧做好补偿机制，万一出现消息丢失可以兜底。
Kafka起初是一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被定位为一个分布式流式处理平台。 2. Kafka的架构了解吗？...同时会被分配一个单调递增的Epoch，来保证当旧Producer恢复后可能生产出重复消息，Broker段会拒绝旧Epoch的消息。 6. 支持什么语义？...三种语义： 最多一次(At Most Once)：不会重复发送，可能消息丢失 最少一次(At Least Once)：会重复发送，消息不会丢失(默认) 只有一次(Exactly Once)：不会重复发送...Broker在写入消息后，Producer没有收到成功的响应。 解决方法： 启动幂等； acks = 0，不重试，但会丢失消息。 9. 消息丢失的场景有哪些？如何解决？...（一）Producer端丢失消息 在调用send方法时，由于网络原因发送失败。
申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？ 遇到各种故障时，我的消息会不会丢？ 消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？...Follower 不停的从 leader 侧同步写入的消息。它们之间的消息状态采用一致性策略来解决。...当 Producer 发送一条消息到 broker 中, 会根据分配 partition 规则选择被存储到哪一个 partition, 如果 partition 规则设置的合理，消息会均匀的分布到不同的...生产者的可靠性保证 回答生产者的可靠性保证，即回答： 发消息之后有么有 ack 发消息收到 ack 后，是不是消息就不会丢失了 而 Kafka 通过配置来指定 producer 生产者在发送消息时的 ack...此时任何 follower 都有可能变成新的 leader， producer 端会得到返回异常，producer 端会重新发送数据，但这样数据可能会重复(但不会丢失)， 暂不考虑数据重复的情况。
部门的开发同学最近在开发一个活动的过程中，需要关注大量的应用后台逻辑，捕捉各种事件的触发。在设计时打算采用 kafka 消息队列进行业务逻辑的解耦，这样活动开发和后台开发同学的工作就分离开了。...申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？遇到各种故障时，我的消息会不会丢？消费者侧会收到多条消息嘛？消费者 svr 重启后消息会丢失嘛？ ...当 Producer 发送一条消息到 broker 中, 会根据分配 partition 规则选择被存储到哪一个 partition, 如果 partition 规则设置的合理，消息会均匀的分布到不同的...回答生产者的可靠性保证，即回答： 发消息之后有么有 ack发消息收到 ack 后，是不是消息就不会丢失了而 Kafka 通过配置来指定 producer 生产者在发送消息时的 ack 策略： Request.required.acks...此时任何 follower 都有可能变成新的 leader， producer 端会得到返回异常，producer 端会重新发送数据，但这样数据可能会重复(但不会丢失)， 暂不考虑数据重复的情况。
由于篇幅原因，本次的源码分析只限于Producer侧的发送消息的核心逻辑，我会通过流程图、代码注释、文字讲解的方式来对源码进行解释，后续应该会专门开几篇文章来做源码分析。...；而且MQ自身需要做到高可用，否则一旦这个单点宕机，那所有存储在MQ中的消息就全部丢失且无法找回了。...这样一来，生产者就知道自己需要连接的Broker信息了，就可以进行消息投递。 那么问题来了，如果在运行过程中，如果某个Broker突然宕机，NameServer会如何处理？...所以在真实存储中，消息是分布式的存储在多个Broker上的，这这些分散在多个Broker上的存储介质叫MessageQueue，如果你熟悉Kafka的底层原理，就知道这个跟Kafka中的Partition...这样一来，Consumer侧就执行了大量的无用功。引入了Tag之后，Producer在生产消息的时候会给订单打上Tag，Consumer进行消费的时候，可以配置只消费指定的Tag的消息。
面试官：OK，那我们继续上次的话题，就是MQ如何保证消息的可靠性，或者说如何保证消息不丢失呢？ 派大星：这种情况需要就不同情况进行分析。主要是有三张场景会导致消息丢失的问题。...生产者丢失了消息 MQ丢失了消息 消费的时候丢失了消息 面试官：嗯，不错，那你能就每种情况简单聊一聊吗? 派大星：可以，首先我先简单说一下RabbitMQ丢失消息如何解决。...每种消息丢失的情况的解决方案大致如下图所示： 首先来说一说生产者丢失了消息： 主要场景是：写消息等过程中消息还没有到达MQ的时候，在网络传输的过程中就将消息丢失了；或者消息到了RabbitMQ但是MQ...此时RabbitMQ就会将消息持久化到磁盘上去。 面试官：不错，但是我们这边实际工作中用的MQ是Kafka居多，关于Kafka消息丢失就以上情况你了解具体的解决方案吗？ 派大星：这个也了解一些。...最后聊一下生产者丢失数据的情况 如果是按照上述方式配置了ack=all则一定不会丢，要求是：你的leader接收到消息，所有的follwer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
（3）Broker 孤零零部署在Linux的Kafka服务器被称为Broker，也就是我上文提到的中间的消息服务系统，大家不要小瞧他，单台Broker可以轻松处理每秒百万级的消息量。...大家可以看下具体代码落地会更容易理解，消息生产者Producer发送给clock-topic主题，消息消费者监听消费clock-topic主题下的消息。...（1）自动提交 自动提交比较方便，我们甚至都不需要配置提交方式，不过可能会导致消息丢失或重复消费。...3.3 Kafka事务不能处理的问题 面试官：Kafka事务有不能处理的问题吗？ 当然在整个Kafka事务的过程中，会有某些操作是不能回滚的，Kafka事务并不支持处理，我们来看看。...3.4 SpringBoot使用Kafka事务 面试官：接触过SpringBoot发送Kafka事务消息吗？
Kafka高可靠性探究 Kafka 高可靠性的核心是保证消息在传递过程中不丢失，涉及如下核心环节： 消息从生产者可靠地发送至 Broker；-- 网络、本地丢数据 发送到 Broker 的消息可靠持久化...但是，Producer 收到 Broker 的成功 Ack，消息一定不会丢失吗？为了搞清这个问题，我们首先要搞明白 Broker 在接收到消息后做了哪些处理。...成功 Ack 时，消息是否已经落盘； Broker 宕机是否会导致数据丢失，容灾机制是什么； Replica 副本机制带来的多副本间数据同步一致性问题如何解决； Broker 异步刷盘机制 Kafka...KIP-101问题：数据丢失&数据错乱 数据丢失 第1步: 1. 副本B作为 Leader 收到 Producer 的 m2 消息并写入本地文件，等待副本 A 拉取。 2....如果消息处理完成后还没来得及提价位移，系统发生重启，则之前消费到未提交的消息会重新消费到，即消息会投递多次。因此，消费侧需要做幂等保障。
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