Kafka常见使用问题

消息丢失

  1. 生产者方:设置ack为1或-1/all可以防止生产的消息丢失,如果要做到生产消息成功率提高到最高,ack设置成all,把min.insync.replicas配置成分区备份数,把ack设置成1或者-1/all,这样生产者生产的消息发送到broker中,会等待leader或者至少leader和一个副本同步到消息才会返回ack,如果生产者同步消息失败,会进行重试
php 复制代码
		$conf->set('message.send.max.retries', 5);
        // -1必须等所有brokers同步完成的确认 1当前服务器确认 0不确认,这里如果是0回调里的offset无返回,如果是1和-1会返回offset
        // 我们可以利用该机制做消息生产的确认,不过还不是100%,因为有可能会中途kafka服务器挂掉
        $conf->set('request.required.acks', 1);
  1. 消费者方:把自动提交改为手动提交offset

重复消费

  1. 生产者:通过ack设置,尽量保证消息不回重复发送,但是因为网络抖动和重试机制,还是会导致消息重复
  2. 消费者:对关键数据进行幂等处理,防止关键数据重复处理。一般实现幂等的操作:
    • 数据投递之前生成唯一uuid
    • 数据消费的时候,使用乐观锁,防止重复消费

保持数据有序

  1. 生产者投递数据时,支持根据关键数据(例如uid)生成哈希值,同一个uid可以投递到指定的partition
  2. 日志类的数据,可以在投递数据前,就记录生成时间,消费的时候,根据时间存储到db中
相关推荐
s***469815 分钟前
Spring Boot集成Kafka:最佳实践与详细指南
spring boot·kafka·linq
专注API从业者3 小时前
构建分布式京东商品数据采集器:基于微服务的架构设计与实现
数据结构·数据库·分布式·微服务·架构
BlogCodeMan3 小时前
【主流技术】浅析 ElasticSearch7.x 的基本结构及简单应用
spring boot·分布式·elasticsearch
asom224 小时前
互联网大厂Java全栈面试故事:从Spring Boot、分布式到AI业务场景深度剖析
java·spring boot·分布式·缓存·微服务·消息队列·面试经验
渣渣盟4 小时前
Zookeeper分布式协调服务全解析
分布式·zookeeper·debian
Rust语言中文社区5 小时前
【Rust日报】 walrus:分布式消息流平台,比 Kafka 快
开发语言·分布式·后端·rust·kafka
中间件XL5 小时前
jraft原理源码分析(一)-架构,启动和初始化
分布式·raft·原理源码分析·jarft
中工钱袋5 小时前
本地事务与分布式事务
分布式
一辉ComeOn6 小时前
【大数据高并发核心场景实战】 数据持久化层 - 分表分库
java·大数据·分布式·mysql·系统架构
gs801406 小时前
Celery — 后端异步任务与分布式任务队列的黄金标准
分布式