Kafka 消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了 offset，让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息，但其实你才刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗，大家都知 ...
转载
2021-09-03 17:36:00
436阅读
2评论
今天，我给大家详细剖析一个大数据工程师面试中的高频面试题——Kafka是如何保证数据零丢失的？如果要想保证Kafka数据不丢， 要从Kafka的三个地方入手：生产者、服务端和消费者。生产者01 / API使用 在生产中Kafka生产者的开发我们都会用异步调用的方式，异步调用方式有如下两个API：1）producer.send(msg) 不带回调方法2）producer.send(msg,callb
1）消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实
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linux操作系统决定的。将数据存
前言Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒写入2百万(在
接下来这篇《Kafka 节点重启失败导致数据丢失的分析排查与解决之道》，来自科技与信息中心平台部张乘辉，满满干货，请保持高度集中的精神开始阅读吧 。 背景在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，导致某些消息发送到该分区时，会报如下 no leader 的错误信息：In the middle of a
Producer根据指定的partition方法（默认round-robin(轮询)、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面；kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费；Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset。producer 的deliver guaran
转载
2024-02-16 17:57:40
57阅读
1、数据丢失: acks=1的时候(只保证写入leader成功)，如果刚好leader挂了。数据会丢失。 acks=0的时候，使用异步模式的时候，该模式下kafka无法保证消息，有可能会丢。2、brocker如何保证不丢失: acks=all: 所有副本都写入成功并确认。 retries = 一个合理值。 min.insync.replica...
原创
2022-05-16 09:40:27
1172阅读
针对Spark Streaming,为了保证数据尽量不丢失，自己管理offset采用手动提交offset to zk的方案：2017-10-26 11:46:22 Executor task launch worker-3 org.apache.spark.streaming.kafka.MyKafkaRDD INFO:Computing topic datamining, par
原创
2022-01-04 13:34:56
695阅读
文章目录0.前言1.集成示例官方教程示例1：示例2：配置Kerberos 支持虚拟列参考文档 0.前言ClickHouse为了方便与Kafka集成，提供了一个名为Kafka引擎的专用表引擎。Kafka引擎允许你在ClickHouse中创建一个表，这个表的数据源来自于一个或多个Kafka队列。结合使用Kafka引擎和Materialized Views，可以实现将数据从Kafka队列消费，然后将数
Kafka 丢消息情况分析1. 问题排查方向1.1 生产者网络原因：网络抖动导致数据根本就没发送到 Broker 端。数据原因：消息体太大超出 Broker 承受范围而导致 Broker 拒收消息。1.2 kafka由于 Kafka 中并没有提供「同步刷盘」的方式，所以说从单个 Broker 来看还是很有可能丢失数据的。kafka 通过「多 Partition （分区）多 Replica（副本）机
作者：hipeer 该文章总结了目前出现的所有丢失情况，收益匪浅，特此转发出来。以供后期查找收录常见的数据丢失如果auto.commit.enable=true，当consumer fetch了一些数据但还没有完全处理掉的时候，刚好到commit interval出发了提交offset操作，接着consumer crash掉了。这时已经fetch的数据还没有处理完成但已经被commi
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linux操作系统决定的。将
转载
2024-02-18 17:39:41
157阅读
1 为什么用消息队列1）解耦。服务之间没有强依赖，不需要关心调用服务时出现的各种异常，服务挂掉后接口超时等问题2）异步。解决接口调用多服务时延时高的问题3）高峰期服务间缓冲。解决工作节奏不一致问题，防止服务被打死 2 消息丢失了怎么办消息丢失有3种情况：1）consumer消费时如果在拉取到消息后没有处理完成或者发生异常，而且offset却自动提交了，会导致消息丢失；将kafka的off
1.1 定义 Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。 1.2 消息队列 1.2.1 传统消息队列的应用场景 1.2.2 消息队列的两种模式 （1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除） 消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消费消息。消息被消费以后，queue中不再
Kafka是如何保障数据不丢失的？该题属于高频出现的面试题，是从Kafka的Broker侧来看待数据丢失的问题。1、Kafka的Broker机制保证了数据的不丢失。 对于Kafka的Broker而言，Kafka 的复制机制和分区的多副本机制是Kafka 可靠性保证的核心。把消息写到多个副本中能保证在Kafka服务器崩溃后能够继续保证消息持久性。 知道问题的核心，来看三个配置参数来回答该问题。Top
大家好，我是 华仔, 又跟大家见面了。上一篇作为专题系列的第二篇，从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节，今天开启第三篇，我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题。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
目前小程序日志采集的项目流程： Flume监控Tomcat日志文件，将日志批次量的发送到kafka中，由SparkStreaming程序消费Kafka中的消息，进而将写到Mysql表中。 项目架构：Tomcat–>Flume–>Kafka–>SparkSreaming–>Mysql 优化之前遇到的问题： 1.Flume监控Tomcat日志文件时，所属进程容易挂。 2.Kaf
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linux操作系统决定的。将数据存
Kafka包括Producer、Broker、Consumer，因此从这三个方面分析。Producer端丢失原因：Kafka在Producer端的消息发送采用的是异步发送的方式(还有同步发送，但是同步发送会导致消息阻塞、需要等待)，丢失数据是因为消息没有到达Broker端，原因可能是网络波动导致没有回调和数据消息太大超出Broker承受范围，导致Broker拒收消息。解决方法：更换调用方式，不使用
