Kafka如何防止消息丢失

  1. 持久化存储
    • Kafka 使用基于日志的存储模型。每个主题的分区都会被分割成多个片段(Segment),每个片段都是一个可追加的日志文件。
    • 生产者发送的每条消息都会被追加到对应分区的当前活跃片段(active segment)中。
    • 这种设计保证了消息在写入时是持久化的,即使在写入过程中发生故障,已经写入的消息也不会丢失。
  2. 副本机制
    • Kafka 使用副本来提高消息的可靠性和持久性。每个主题的分区可以配置多个副本,每个副本分布在不同的 Broker 上。
    • 每个分区都有一个 Leader 副本(Leader Replica)和多个 Follower 副本(Follower Replica)。
    • 生产者发送消息到 Leader 副本,然后 Leader 副本负责将消息复制到所有的 Follower 副本。
    • 如果 Leader 副本故障,Kafka 会从 Follower 副本中选举新的 Leader,确保分区的可用性和消息的持久性。
  3. 确认机制
    • Kafka 允许生产者配置消息的确认机制,以控制消息发送的可靠性和延迟:
      • acks=0:生产者发送消息后不等待任何确认,直接发送下一条消息。这种模式下消息丢失的风险较高,因为生产者不会知道消息是否成功接收。
      • acks=1:Leader 副本收到消息后会向生产者发送确认,生产者认为消息已经成功发送。
      • acks=all (或 acks=-1):Leader 和所有的 ISR(In-Sync Replicas,同步副本)都确认接收到消息后,生产者认为消息已经成功发送。
    • 较高的确认级别可以减少消息丢失的风险,但会增加延迟,因为需要等待多个副本的确认。
  4. ISR(In-Sync Replicas)机制
    • Kafka 使用 ISR 机制来处理副本的复制问题。
    • ISR 是一组与 Leader 副本保持同步的副本集合。只有在 ISR 中的副本才会被用来进行消息的读写操作。
    • 如果某个副本由于网络延迟或其他问题无法及时追赶 Leader 副本的进度,它将被移出 ISR,从而避免读取不一致的数据。
    • 这种机制确保了即使一些副本出现问题,仍然可以继续向客户端提供一致的数据。
相关推荐
u01040583615 分钟前
分布式淘客系统的配置中心设计:Nacos在多环境配置管理的应用
分布式
迎仔1 小时前
01-Hadoop 核心三剑客通俗指南:从“单机搬砖”到“包工队”
大数据·hadoop·分布式
ALex_zry1 小时前
分布式缓存与微服务架构的集成
分布式·缓存·架构
ALex_zry2 小时前
分布式缓存安全最佳实践
分布式·安全·缓存
陌上丨6 小时前
分布式锁的特性是什么?如何实现分布式锁?
分布式
yangSnowy6 小时前
MySQL 分布式锁实现方案
数据库·分布式·mysql
ALex_zry6 小时前
分布式缓存性能优化策略
分布式·缓存·性能优化
七夜zippoe6 小时前
分布式配置中心终极对决 Spring Cloud Config与Apollo架构深度解析
分布式·架构·springcloud·apollo·配置中心
迎仔7 小时前
09-消息队列Kafka介绍:大数据世界的“物流枢纽”
大数据·分布式·kafka
不会代码的小测试7 小时前
UI自动化-Grid分布式运行
运维·分布式·python·selenium·自动化