那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，究竟该怎么解决呢？只有掌握了这些， 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障，从而更稳定地服务业务。 认真读完这篇文章，我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题，有更加深刻的理解。这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。01 总体概述越来越多的互联网公司使用消息队列来支撑自己的核心业务。由于是核心业务，一般都会要求消息传递过程中最大
一、不丢失数据 1.生产者数据不丢失 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，数据就会丢失。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一
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2024-02-28 08:48:40
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在第一次搭建kafka集群遇到了很多的错误，在网上搜索了很多，在这里，我把我搭建kafka环境遇到的问题汇总一下。1. kafka启动后秒退。2.升级jdk为jdk-8u181后，再次启动kafka，依然闪退。3.修改好之后重新启动kafka，发现其中有一台节点的kafka没有闪退，其他两台会存在1分钟之后依然退出。修改好之后，再次启动，一切正常，kafka也不会闪退了 1. kafka启动后秒
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2024-03-19 13:22:48
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故障现象生产环境flume无法消费kafka，sink的文件为空。nifi中往kafka写消息报错故障排查元数据主题__consumer_offsets正常对应无法消费的业务topic存在部分分区的ISR列表丢失2/3，且随着时间的推移，isr缺失的分区占比在增加且flume端的消费组一直在rebalance。尝试调整参数kafka.consumer.session.timeout.ms=3000
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2024-03-11 01:29:24
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这里分析kafka LogSegment源代码通过一步步分析LogManager,Log源代码之后就会发现,最终的log操作都在LogSegment上实现.LogSegment负责分片的读写恢复刷新删除等动作都在这里实现.LogSegment代码同样在源代码目录log下.LogSegment是一个日志分片的操作最小单元.直接作用与messages之上.负责实体消息的读写追加等等.LogSegmen
# 使用Flink消费Kafka数据并保存到MySQL的完整指南
在大数据处理的世界中，Apache Flink 和 Apache Kafka 是两个重要的工具链，它们可以帮助我们实时处理数据并将其存储到持久化存储中，如 MySQL 数据库。下面，我们将详细讨论这个过程的各个步骤，并为每一步提供必要的代码示例和解释。我们还将使用 Mermaid 语法绘制旅程图和实体关系图，以帮助你更好地理解整个
一个示意图
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker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lin
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2024-03-19 15:11:40
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讲讲 kafka 维护消费状态跟踪的方法 大部分消息系统在 broker 端的维护消息被消费的记录：一个消息被分发到 consumer 后 broker 就马上进行标记或者等待 customer 的通知后进行标记。这 样也可以在消息在消费后立马就删除以减少空间占用。 但是这样会不会有什么问题呢？如果一条消息发送出去之后就立即被标记为消费 过的，一旦 consumer 处理消息时失败了（比如程序崩溃
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2024-03-15 07:38:51
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List itemecho "echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled" >> /etc/rc.local
echo "echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag" >> /etc/rc.local截止kafka的学习的软件
不知为何，最近的我开始走下坡路了。。。1 故事的开始此刻，我抬头看了一眼坐在对面的这个家伙: 格子衫、中等身材，略高的鼻梁下顶着一副黑框眼镜，微眯的目光透出丝丝倦意，正一眨不眨地盯着我看。我心里直犯嘀咕: 我又有什么好看的呢？不过是A君你用来换取面包、汽车的工具罢了。虽然陪伴了五年的时光，想来也就是如此~说到这，忘了自我介绍了。我叫Flink，当然，我还是喜欢你们叫我的全名: Apache Fli
过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。Kafka只维护在Partition中的offset值，因为这个offsite标识着这个partition的message消费到哪条了。Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以
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2024-02-15 09:24:44
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背景：工作往往是千篇一律，真正能学到点知识都是在上线后。使用Skywalking+Kafka+ES进行应用监控。现象：公司使用Skywalking在开发测试环境中Kafka顺利消费数据，到了UAT环境一开始还正常，后面接入了更多的应用后出现了问题：OAP服务正常但是ES里不再有数据。排查：通过查看消费者消费Kafka数据的情况可以看到，数据出现了积压。 由于没有设置消费者的参数，所以使用
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2023-09-23 15:26:18
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Kafka在zookeeper中存储结构图： 什么是kafka？Kafka是一个高吞吐量、低延迟分布式的消息队列系统kafka是分布式发布-订阅消息系统，是一种分布式的消息队列工具kafka是一个分布式的，可分区的，可复制的消息系统kafka对消息保存的时候根据topic进行分类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为consumer，此外kafka集群由多个kafka实例组成
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2024-01-15 01:15:26
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# Spark消费kafka保存hdfs
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始使用实时流数据处理来分析和处理海量数据。在这个过程中，Apache Kafka成为了非常重要的消息中间件，而Spark则成为了处理这些数据的首选框架之一。本文将介绍如何使用Spark消费Kafka中的数据，并将其保存到HDFS上。
## 2. 准备工作
在使用Spark消费Kafka之前，我
原创
2023-12-29 04:35:50
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目录1.kafka中涉及的名词2.kafka功能3.kafka中的消息模型4.大概流程1.kafka中涉及的名词消息记录(record): 由一个key，一个value和一个时间戳构成，消息最终存储在主题下的分区中, 记录在生产者中称为生产者记录(ProducerRecord), 在消费者中称为消费者记录(ConsumerRecord)，Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被
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2024-03-19 20:35:55
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先处理消费端的丢失数据和重复消费这俩种情况都是 消息偏移offset的问题导致的，只是场景不同。offset位移提交一般有俩种方式，自动位移提交和手动位移提交。用enable.auto.commit这个配置属性去控制丢失消息一般是自动提交的问题，所以切换成手动位移提交就可以。手动位移提交分成同步提交和异步提交俩种。具体看下图。 重复消费的处理 对于消费端消息的重复消费问题，如果
目录消息队列的两种模式点对点模式发布订阅模式kafka重要概念幂等性和事务 消息队列的两种模式点对点模式每个消息只有一个接收者，一旦消息被消费，消息就会删除发布订阅模式每个消息可以有多个消费者，消费完不会被删除，消息默认保存7天（可指定配置log.roll来修改）；同一个消费者组内的多个消费者可以当作一个整体，他们共用一个offset（即不会重复消费消息）；kafka重要概念producer（生
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2024-02-08 21:47:09
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1、为什么有消息系统1、解耦合2、异步处理例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：风险控制库存锁定生成订单短信通知更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：风险控制库存锁定消息系统生成订单短信通知更新数据3、流量的控制3.1 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求，完成后续的秒杀处理流程。然后再给用户返
美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark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。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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