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【Kafka面試】Kafka如何保證消息不丟失？

2年前作者：TAIKEMAN分類：Toy博客閱讀(24)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【Kafka面試】Kafka如何保證消息不丟失？。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

使用Kafka時(shí)，在消息的收發(fā)過(guò)程中都有可能會(huì)出現(xiàn)消息丟失。

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一、生產(chǎn)者發(fā)送消息到broker過(guò)程中丟失

1. 設(shè)置異步發(fā)送

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同步發(fā)送：會(huì)產(chǎn)生阻塞，一般使用異步發(fā)送。
異步發(fā)送：實(shí)現(xiàn)回調(diào)方法，消息發(fā)送失敗時(shí)記錄日志，或者重新發(fā)送，最終確保消息能夠成功發(fā)送。

2. 設(shè)置消息重試機(jī)制

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由于網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)問(wèn)題，很快就會(huì)恢復(fù)正常，造成的消息丟失。

二、消息在broker中存儲(chǔ)過(guò)程中丟失

Kafka中提供了一種發(fā)送確認(rèn)機(jī)制，當(dāng)生產(chǎn)者發(fā)送的消息到broker中，這些消息會(huì)存儲(chǔ)在分區(qū)中。分區(qū)又分為leader和follower兩種副本角色，其中，leader只有1個(gè)，follower可能有多個(gè)。分區(qū)收到消息后，首先保存到leader副本中，然后由leader副本把數(shù)據(jù)同步到follower副本中。

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1. 發(fā)送確認(rèn)機(jī)制acks

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acks=all：在所有的分區(qū)副本保存之后，才會(huì)發(fā)送確認(rèn)，可以保證消息不丟失；這也是性能最低的一種。
在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，最低也要設(shè)置acks=1，起碼能讓leader副本保存數(shù)據(jù)。

三、消費(fèi)者從broker接收消息過(guò)程中丟失

一個(gè)Kafka集群是由多個(gè)broker（Kafka實(shí)例）組成，在每一個(gè)broker中存在不同的topic，且
1個(gè)topic可能存在多個(gè)分區(qū)（partition），分區(qū)也可能存在不同的broker中。

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1個(gè)消費(fèi)者組中可能存在多個(gè)消費(fèi)者，它們都是消費(fèi)同一個(gè)topic，每個(gè)消費(fèi)者會(huì)去消費(fèi)該topic下不同分區(qū)中消息。
每個(gè)分區(qū)都是按照偏移量（offset）來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，每個(gè)分區(qū)都是有順序的、不可變的消息隊(duì)列，且可以持續(xù)的添加消息。
分區(qū)中的消息都配備了一個(gè)序列號(hào)，稱之為偏移量
同一個(gè)topic是由不同的消費(fèi)者組去消費(fèi)數(shù)據(jù)的，消費(fèi)者去消費(fèi)數(shù)據(jù)時(shí)也會(huì)按照偏移量去消費(fèi)。

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默認(rèn)情況下，每個(gè)消費(fèi)者每個(gè)5秒自動(dòng)提交一次消費(fèi)偏移量
如果消費(fèi)者組出現(xiàn)重平衡情況，可能會(huì)重復(fù)消費(fèi)或者消息丟失
重平衡：消費(fèi)者組中某個(gè)消費(fèi)者宕機(jī)，其負(fù)責(zé)消費(fèi)的分區(qū)，交給組內(nèi)其他消費(fèi)者，重新分配消費(fèi)分區(qū)過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)重復(fù)消費(fèi)或者消息丟失。
重復(fù)消費(fèi)：某個(gè)消費(fèi)者宕機(jī)時(shí)，當(dāng)前消費(fèi)偏移量是3，提交到Kafka的偏移量是1，導(dǎo)致重平衡后組內(nèi)消費(fèi)者重復(fù)消費(fèi)某些數(shù)據(jù)。
消息丟失：某個(gè)消費(fèi)者宕機(jī)時(shí)，當(dāng)前消費(fèi)偏移量是1，提交到Kafka的偏移量是3，導(dǎo)致重平衡后組內(nèi)消費(fèi)者重復(fù)消費(fèi)某些數(shù)據(jù)。

1. 禁用自動(dòng)提交偏移量，改為手動(dòng)

導(dǎo)致這個(gè)原因就是消費(fèi)者自動(dòng)提交偏移量，提交的偏移量不準(zhǔn)確，造成重復(fù)消費(fèi)或者消息丟失?？梢栽O(shè)置手動(dòng)提交偏移量，消費(fèi)多少就提交多少偏移量，如果宕機(jī)就不提交偏移量，這樣偏移量就準(zhǔn)確了。

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同步提交：會(huì)阻塞
異步提交：如果消費(fèi)失敗，可能導(dǎo)致消費(fèi)偏移量不準(zhǔn)確
同步+異步組合提交：最佳方式

四、小結(jié)

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五、模擬面試

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到了這里，關(guān)于【Kafka面試】Kafka如何保證消息不丟失？的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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一文徹底搞懂Kafka如何保證消息不丟失
Producer：生產(chǎn)者，發(fā)送消息的一方。生產(chǎn)者負(fù)責(zé)創(chuàng)建消息，然后將其發(fā)送到 Kafka。 Consumer：消費(fèi)者，接受消息的一方。消費(fèi)者連接到 Kafka 上并接收消息，進(jìn)而進(jìn)行相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯處理。 Consumer Group：將多個(gè)消費(fèi)者組成一個(gè)消費(fèi)者組，一個(gè)消費(fèi)者組可以包含一個(gè)或多個(gè)消費(fèi)者。
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使用 Kafka 保證消息不丟失的策略及原理解析
??祝屏幕前的小伙伴們每天都有好運(yùn)相伴左右，一定要天天開(kāi)心！??? ????作者主頁(yè)：喔的嘛呀???? 目錄一、引言二. 持久化存儲(chǔ) 2.1持久化存儲(chǔ)原理： 2.2使用示例： 1. 安裝 Kafka： 2. 生產(chǎn)者代碼： 3. 消費(fèi)者代碼：三. 消息確認(rèn)機(jī)制 3.1消息確認(rèn)機(jī)制原理： 3.2使用示
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2024年02月15日
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kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失?
生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)有兩種模式：一種是同步模式，一種是異步模式。同步模式：生產(chǎn)者生產(chǎn)一條數(shù)據(jù)，就保存一條數(shù)據(jù)，保存成功后，再生產(chǎn)下一條數(shù)據(jù)，能夠保證數(shù)據(jù)不丟失，但是效率太低了。異步模式（采用ack機(jī)制）：在producer端開(kāi)啟一塊buff緩沖,用來(lái)緩存數(shù)據(jù),緩存一批
2023年04月27日
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kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失
1.1 生產(chǎn)者如何保證數(shù)據(jù)不丟失 ACK機(jī)制: 當(dāng)生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)生產(chǎn)到Broker后, Broker應(yīng)該給予一個(gè)ack確認(rèn)響應(yīng), 在kafka中, 主要提供了三種ack的方案: ?? ?ack=0 : 生產(chǎn)者只管發(fā)送數(shù)據(jù), 不關(guān)心不接收Broker給予的響應(yīng) ?? ?ack=1 : 生產(chǎn)者將數(shù)據(jù)發(fā)送到Broker端, 需要等待Broker端對(duì)應(yīng)的Topic上對(duì)應(yīng)
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kafka消息丟失面試題，RocketMQ消息丟失場(chǎng)景及解決辦法
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kafka是如何保證數(shù)據(jù)不丟失的
Kafka通過(guò)一系列機(jī)制來(lái)確保數(shù)據(jù)不丟失，這些機(jī)制涵蓋了生產(chǎn)者、Broker和消費(fèi)者等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以下是Kafka保證數(shù)據(jù)不丟失的主要方式：生產(chǎn)者生產(chǎn)數(shù)據(jù)不丟失：同步方式：生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)給Kafka后，會(huì)等待Kafka的確認(rèn)。如果在一定時(shí)間內(nèi)（如10秒）沒(méi)有收到Broker的ack響應(yīng)，生產(chǎn)
2024年04月25日
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