Kafka中如何做到数据唯一,即数据去重?

数据传递语义

至少一次(At Least Once) = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 **+**ISR里应答的最小副本数量大于等于2 可以保障数据可靠

最多一次( At Most Once **=**ACK级别设置为0

总结:

At Least Once可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复;

At Most Once可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失。

• **精确一次(Exactly Once):**对于一些非常重要的信息,比如和钱相关的数据,要求数据既不能重复也不丢失。 --幂等性和事务可以保障数据精确一次

Kafka 0.11版本以后,引入了一项重大特性:幂等性和事务。

幂等性

1)幂等性原理

幂等性 就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据,Broker端都只会持久化一条,保证了不重复。

精确一次(Exactly Once) = 幂等性 + 至少一次( ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2) 。

幂等性有点类似于sql语句中的 distinct

重复数据的判断标准:具有 <PID, Partition, SeqNumber>相同主键的消息提交时,Broker只会持久化一条。其 中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的;Partition 表示分区号;Sequence Number是单调自增的。

所以幂等性只能保证的是在单分区单会话(重启会话就是下一次了)内不重复。

如果kafka集群挂了,重启了,此时以前的数据还会发送一回,数据又重复了。

2 )如何使用幂等性

开启参数 enable.idempotence默认为 true,false 关闭。

生产者事务:

幂等性只能保障服务器不挂掉的情况下,发送数据是唯一的,假如发送者服务器挂掉了,那么重启之后还是会发送重复的数据,所以需要使用事务

1)Kafka 事务原理

每一个broker都有一个事务协调器,如何知道本次事务是哪个broker对应的事务协调器呢,有一个算法,如图所示。

2)Kafka 的事务一共有如下 5 个 API

复制代码
跟java代码中的事务一模一样

 try{
        begin 开启事务
        此处写代码
        commit();
    
    }catch(){
       // 回滚
      rollback();
    
    }

// 1 初始化事务

void initTransactions();

// 2 开启事务

void beginTransaction() throws ProducerFencedException;

// 3 在事务内提交已经消费的偏移量(主要用于消费者)

void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,

String consumerGroupId) throws

ProducerFencedException;

// 4 提交事务

void commitTransaction() throws ProducerFencedException;

// 5 放弃事务(类似于回滚事务的操作)

void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

相关推荐
g***B73818 分钟前
后端在分布式中的服务配置
分布式
n***i951 小时前
后端在分布式缓存中的一致性哈希
分布式·缓存·哈希算法
O***p6041 小时前
后端在分布式中的服务治理
分布式
F***c3256 小时前
PHP在微服务中的分布式跟踪
分布式·微服务·php
深蓝电商API9 小时前
Scrapy + Scrapy-Redis 分布式爬虫集群部署(2025 最新版)
redis·分布式·scrapy
Sinowintop10 小时前
易连EDI-EasyLink无缝集成之消息队列Kafka
分布式·网络协议·kafka·集成·国产化·as2·国产edi
玩转以太网10 小时前
W55MH32 单芯片以太网方案:破解分布式 IO 三大痛点
分布式·物联网
佛祖让我来巡山11 小时前
Kafka入门:从初识到Spring Boot实战
kafka·kafka入门·kafka案例
小坏讲微服务12 小时前
Spring Cloud Alibaba 整合 Scala 教程完整使用
java·开发语言·分布式·spring cloud·sentinel·scala·后端开发
pale_moonlight12 小时前
九、Spark基础环境实战((上)虚拟机安装Scala与windows端安装Scala)
大数据·分布式·spark