Kafka 是一个分布式的高可用、高性能消息队列，它可以用于大规模的数据处理和流式计算场景。...网络异常 Kafka 集群中的各个节点之间都需要经过网络互联，这也使得网络成为 Kafka 中的重要因素。当网络发生异常时，例如传输速度过慢、链路断开、防火墙阻隔等，会导致消息丢失。...消费方问题 Kafka 的消息发布和消费是一种异步操作，消费者可能因为各种原因滞后于消息队列发布消息的速率，这就容易导致消息积压或者工作不及时。...Kafka 自身问题 Kafka 分布式系统的设计是基于一些重要的开发概念，包括副本、ISR 等。如果 Kafka 内部系统运作不当、出现脱机副本等问题都可能会导致消息丢失。...总结来说，Kafka 为什么会丢失消息可能有许多原因，涉及到硬件、网络、配置、自身、消费方以及其他因素。
许多消息都会各种保证自己的产品不会丢消息或者消息丢失概率较小，但是靠谱的很少，而且消息队列丢消息排查起来是非常麻烦的，所以大多数在使用的过程中都会在上层或者下层建立一种消息核对或者应对丢失的策略。...在丢消息这方面，Kafka 算是有着不小的优势，只要去正确使用，Kafka 基本是不会产生丢失的，并且能做到精确一次处理。...Kafka 交付语义、producer中都提到了消息提交给broker中，基本就不会丢消息了，而这个不丢消息主要是依赖于broker 中的ISR机制。...首先Kafka 消息在broker的存储形式是以log的形式存在的，打开Kafka的存储的文件夹时就能发现有.log .index .timeindex 三类文件，其中index、timeindex是索引文件...ISR （in-sync replica）也就是这组与leader保持同步的replica集合，我们要保证不丢消息，首先要保证ISR的存活（至少有一个备份存活），并且消息提交成功。
2、哪些环节可能丢消息？ 3、如何确保消息不丢失？...消息生产端发送消息到 MQ 再到消息消费端需要保证消息不丢失。 所以在使用 MQ 消息队列时，需要考虑这 3 个问题： 如何知道有消息丢失？ 哪些环节可能丢消息？ 如何确保消息不丢失？...Tools 其他可见化界面工具 2、哪些环节可能丢消息？...这里就有个隐患，如果数据写入 PageCache 后 Kafka Broker宕机会怎样？机子宕机/掉电？ Kafka Broker 宕机： 消息不会丢失。...Kafka 0.11.0.0版本开始默认 unclean.leader.election.enable=false 3）消费端 消费端消息丢失场景有： 消息堆积： 几个分区的消息都没消费，就跟丢消息一样
Broker Producer Consumer Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。...Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。...消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。...acks=0，producer不等待broker的响应，效率最高，但是消息很可能会丢。 acks=1，leader broker收到消息后，不等待其他follower的响应，即返回ack。...也可以采用Low level API的方式，手动控制offset，也可以保证消息不丢，不过会更加复杂。
前言 上一篇介绍的ISR的不丢消息的种种备份及冗余机制的所有的核心逻辑都是围绕着HW值、LEO值来展开的，如何合理的更新和存储显得尤为重要。...LEO： 存储： 在Kafka 中是存在两套follower信息的，一套存放在follower所在的broker的缓存上（local LEO），另一套LEO值保存在leader副本所在的broker 缓存上...消息成功保存后才完成状态的更新从而保证消息不会丢失。...源码可以简单看一下Kafka.server.checkpoints.LeaderEpochCheckpointFile 检查点实现。...ISR新老版本的消息同步策略基本都在这里了，大家对于整个消息的保存策略、内部消息同步策略、消息交付语义的保证应该有了一定程度上的认知啦。
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。...Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。...消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。...acks=0，producer不等待broker的响应，效率最高，但是消息很可能会丢。 acks=1，leader broker收到消息后，不等待其他follower的响应，即返回ack。...也可以采用Low level API的方式，手动控制offset，也可以保证消息不丢，不过会更加复杂。
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。 ?...Broker Broker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。...消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。...acks=0，producer不等待broker的响应，效率最高，但是消息很可能会丢。 acks=1，leader broker收到消息后，不等待其他follower的响应，即返回ack。...也可以采用Low level API的方式，手动控制offset，也可以保证消息不丢，不过会更加复杂。
documentation.htmlRocketMQ 官方文档： https://rocketmq.apache.org/docs/quick-start/RocketMQ 中国开发者中心：http://rocketmq.cloud/zh-cn/Kafka...官方文档： http://kafka.apache.org/documentation/1.主流的消息中间件简介RabbitMQ Kafka RocketMQ支持事务消息，Kafka，RocketMQ...技术选型：优缺点：RabbitMQ Erlang语言开发的RabbitMQ Java Kafka 比较项 RabbitMQRocketMQKafka开发语言ErlangJavaJava | Scale支持量级几万到十几万几十万几十万是否支持事务否是是是否保证消息可靠是是是模式消息队列发布订阅发布订阅...发布订阅模式，订阅主题，满足不同系统对队列的需要，各组件如下：图片Kafka：分区（partition）对应RocketMQ的queue划重点：一个消费组内的消费者是竞争关系，一个队列只能让一个消费者实例消费...上述3种中间件产品都适用图片从生产者（比如Kafka）发送消息需要ACK手动应答方式1：同步发送，并且如果捕获异常，需要重发方式2：异步发送并且提供接口回查存储阶段：主要为了防止机器故障，比如进程死掉了或者服务器宕机了
Kafka到底会不会丢失消息？ 在讨论kafka是否丢消息前先来了解一下什么是消息传递语义。 ?...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！...敲黑板了，这里可能会丢消息的！...如果在commit之前发生异常，下次还会消费到该消息，重复消费的问题可以通过业务保证消息幂等性来解决。 总结 那么问题来了，kafka到底会不会丢消息？答案是：会！
对于网络通讯来说，解决丢数据最好的办法就是，消息确认机制，而rabbitmq里面是通过两个方式来保证：一种是事务机制，这个是在amqp协议层面保证的，具体操作如下所示： RabbitMQ中与事务机制有关的方法有三个...（包含消息的唯一ID）,这就使得生产者知道消息已经正确到达目的队列了，如果消息和队列是可持久化的，那么确认消息会将消息写入磁盘之后发出，broker回传给生产者的确认消息中deliver-tag域包含了确认消息的序列号...尽管如此，也有可能会丢数据，特别是当rabbitmq在buffer没有写到磁盘的时候，就死掉了。...不过rabbitmq也提供了镜像队列的方式，利用主备的方式来防止消息丢掉，不过当master和salve同时挂掉的话，还是会丢数据，只不过这种同时挂掉的概率会小很多。...（笔者觉得，没有百分之百的不丢消息，只是丢消息的概率变的很低而已。）
需求缘起 当发送方用户A发送消息给接收方用户B时，如果用户B在线，之前的文章《微信为啥不丢“在线消息”？》聊过，可以通过应用层的确认，发送方的超时重传，接收方的去重保证业务层面消息的不丢不重。...问题：如何保证可达性，上述步骤第三步执行完毕之后，第四个步骤离线消息返回给客户端过程中，服务器挂点，路由器丢消息，或者客户端crash了，那离线消息岂不是丢了么（数据库已删除，用户还没收到）？...如同在线消息的应用层ACK机制一样，离线消息拉时，不能够直接删除数据库中的离线消息，而必须等应用层的离线消息ACK（说明用户B真的收到离线消息了），才能删除数据库中的离线消息。...SMC理论：系统层面无法做到消息不丢不重，业务层面可以做到，对用户无感知。 ? 问题：假设有N页离线消息，现在每个离线消息需要一个ACK，那么岂不是客户端与服务器的交互次数又加倍了？...（2）分页拉取，先拉取计数再按需拉取，是无线端的常见优化 （3）应用层的ACK，应用层的去重，才能保证离线消息的不丢不重 （4）下一页的拉取，同时作为上一页的ACK，能够极大减少与服务器的交互次数 即时通讯系统中
主动向client-B发送一个消息通知包，即msg:N（当然，如果client-B不在线，则消息会存储离线） 三、上述消息投递流程出现的问题 从流程图中容易看到，发送方client-A收到msg:A后，...只能说明im-server成功接收到了消息，并不能说明client-B接收到了消息。...要想实现应用层的消息可靠投递，必须加入应用层的确认机制，即：要想让发送方client-A确保接收方client-B收到了消息，必须让接收方client-B给一个消息的确认，这个应用层的确认的流程，与消息的发送流程类似...1）im系统是通过超时、重传、确认、去重的机制来保证消息的可靠投递，不丢不重 2）一个“你好”的发送，包含上半场msg:R/A/N与下半场ack:R/A/N的6个报文 3）im系统难以做到系统层面的不丢不重...，只能做到业务层面的不丢不重 末了，微信的消息是不是这么发送的，偶不太清楚，清楚的同学可以说一说。
之前也学习过消息队列，但一直没有使用的场景，今天项目中遇到了 kafka 那便有了应用场景 1. Kafka Kafka 是一个分布式、支持分区，多副本的基于 zookeeper 的消息队列。...生产消费模型 结合 kafka 的下面这些名词来解释其模型会更加容易理解 名称 解释 Broker kafka 的实例，部署多台 kafka 就是有多个 broker Topic 消息订阅的话题...，是这些消息的分类，类似于消息订阅的频道 Producer 生产者，负责往 kafka 发送消息 Consumer 消费者，从 kafka 读取消息来进行消费 3....SpringBoot 集成 SpringBoot 集成了 Kafka，添加依赖后可使用内置的 KafkaTemplate 模板方法来操作 kafka 消息队列 5.1 添加依赖 <!...kafka 也会定期清除内部的消息，直到保存最新的一条（文件保存的消息默认保存 7 天） 7.
一个后台进程，不断的去检测消息队列中是否有消息，有消息就取走，开启新线程去处理业务，如果没有一会再来 kafka是什么 在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算...1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。 2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于 2011年初开源。...3）Kafka是一个分布式消息队列。...Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。...kafka集群，临时缓存消息 queue队列有kafka维护 消费者 定时/轮训 方式去pull 消息 topic主题 同样的消息类型，放入同一个topic， 例如微信有很多公众号
Kafka作为一个消息队列，有其自己定义消息的格式。Kafka中的消息采用ByteBuf，之所以采用ByteBuf这种紧密的二进制存储格式是因为这样可以节省大量的空间。...V2消息格式 Kafka的消息格式经历了V0、V1以及V2版本。V0没有时间戳的字段，导致很难对过期的消息进行判断。...V2消息批次格式RecordBatch 一个消息批次包含若干个消息组成，其实Kafka的日志文件就是用若干个消息批次组成的，kafka不是直接在消息层面上操作的，它总是在消息批次层面上进行写入。 ?...起始位移：Kafka日志分区中的offset 长度：该消息批次的长度 分区leader版本号 版本号：目前该值是2 CRC：CRC校验码，用来确认消息在传输过程中不会被篡改，该字段在V0、V1中是在消息层面的...、起始序列号：序列号的引入为了生产消息的幂等性，Kafka用它来判断消息是否已经提交，防止重复生产消息。
面试官：今天我想问下，你觉得Kafka会丢数据吗？...候选者：嗯，使用Kafka时，有可能会有以下场景会丢消息 候选者：比如说，我们用Producer发消息至Broker的时候，就有可能会丢消息 候选者：如果你不想丢消息，那在发送消息的时候，需要选择带有...候选者：等到把消息发送到Broker以后，也有可能丢消息 候选者：一般我们的线上环境都是集群环境下嘛，但可能你发送的消息后broker就挂了，这时挂掉的broker还没来得及把数据同步给别的broker...候选者：不想丢数据，那就使用带有callback的api，设置 acks、retries、factor等等些参数来保证Producer发送的消息不会丢就好啦。 面试官：嗯......候选者：我们这边是这样实现的： 候选者：一、从Kafka拉取消息（一次批量拉取500条，这里主要看配置）时 候选者：二、为每条拉取的消息分配一个msgId（递增） 候选者：三、将msgId存入内存队列
实际实施中，根据系统架构特点以及选用中间件的不同，极端情况下，可能出现丢消息。最主要的原因是某一时刻，Timeline中的数据不连续或不完整。...Dispatcher负责生成msgId，通过Kafka传递给具体业务逻辑处理单元Processor（名称与图不完全一致），Processor将消息写入Redis/MongoDb。 ?...这个过程中有三个环节会造成顺序不一致 1、消息msgid在Dispatcher节点生成（采用类snowflake算法），由于不同节点时间可能存在误差，有可能造成msgid和时序不一致 2、Kafka有多个...Dispatcher节点，相同的Kafka分区，相同的Processor线程即可保证消息循序性。...但是对于群消息，极端情况下还是可能出现时序问题（当然要丢消息还需要客户端正好执行Sync同步，这个概率极低） 2、客户端补偿 服务端为Timeline中的每条消息都进行严格递增编号，叫做sequenceid
相同Topic下不同Partition可以并发接收消息，同时也能供消费者并发拉取消息。有多少Partition就有多少并发量。 在Kafka服务器上，分区是以文件目录的形式存在的。...其中*.log用于存储消息本身的数据内容，*.index存储消息在文件中的位置(包括消息的逻辑offset和物理存储offset)，*.timeindex存储消息创建时间和对应逻辑地址的映射关系。...如果每个消息都要在index中保存位置信息，index文件自身大小也很容易变的很大。所以Kafka将index设计为稀疏索引来减小index文件的大小。...1.1.4 Replication 副本 消息冗余数量。不能超过集群中Broker的数量。...2.4 Kafka可视化及监控 2.4.1 AKHQ 管理Topic，Topic消息，消费组等的Kafka可视化系统，相关文档：https://akhq.io/ ?
这个帖子的意思是：在使用Kafka的时候，我们已经设置了多个分区，如何去提升消费能力？如果使用线程池的方式去提升如何保证重启时消息不丢。...这个题其实问了两个点，第一个是如何提升消费能力，第二个是如果选择线程池，我们如何做到消息不丢。...有点类似银行排队，队列的个数越多，排队的时间相对来说就会越少，当然也可以通过异步的方式去处理，比如线程池，把所有的消息都扔到线程池中去执行，这就引出了作者说的第二个问题，首先我们来看看同步消费为什么不会丢消息呢...如果这样做的话，这个时候重启，kafka就会认为你已经处理了10，11的消息，这个时候消息就会出现丢失，而发这个帖子的同学就是对于这一块是比较疑惑。...最后 这里只是简单的对消息队列提升消息能力做了一些介绍，如果大家对消息队列有兴趣的，可以看我之前的一些文章： 你必须要知道的kafka 你应该知道的RocketMQ 深入理解RocketMq普通消息和顺序消息使用
Kafka 的语义是直截了当的。 当发布消息时，我们有一个消息被“提交”到日志的概念。 一旦提交了已发布的消息，只要复制该消息所写入分区的broker保持“活动”，它就不会丢失。...同样从 0.11.0.0 开始，生产者支持使用类似事务的语义将消息发送到多个主题分区的能力：即所有消息都已成功写入或没有消息写入成功。 主要用例是 Kafka 主题之间的恰好一次处理（如下所述）。...消费者的位置作为消息存储在主题中，因此我们可以在与接收处理数据的输出主题相同的事务中将偏移量写入 Kafka。...因此，Kafka 有效地支持 Kafka Streams 中的一次性交付，并且在 Kafka 主题之间传输和处理数据时，通常可以使用事务性生产者/消费者来提供一次性交付。...否则，Kafka 默认保证至少一次交付，并允许用户通过在处理一批消息之前禁用对生产者的重试和在消费者中提交偏移量来实现至少一次交付。
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