如何保证kafka生产者数据可靠性

ack参数的设置:

0:生产者发送过来的数据,不需要等数据落盘应答

假如发送了Hello 和 World两个信息,Leader直接挂掉,数据就会丢失

生产者 ---> Kafka集群 一放进去就跑

数据可靠性分析:丢数

1:生产者发送过来的数据,Leader收到数据后应答

生产者把数据发送给了Leader,Leader保存成功,应答完毕,此时生产者就以为数据发送成功了,但是此时,Leader挂了,但是Follower 并没有同步数据过来,Follower此时变成了Leader, 此时的Leader就没有Hello这个数据了,数据丢失了。

-1(all):生产者发送过来的数据,Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。

Leader收到数据,所有Follower都开始同步数据, 但有一个Follower,因为某种故障,迟迟不能与Leader进行同步,那这个问题怎么解决呢?

解决方案:

Leader维护了一个动态的in-sync replica set(ISR),意为和 Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader:0,isr:0,1,2)。

如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据,则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定,默认30s。例如2超时,(leader:0, isr:0,1)。 这样就不用等长期联系不上或者已经故障的节点。

数据可靠性分析:

如果分区副本设置为1个(只有一个leader),或者ISR里应答的最小副本数量 ( min.insync.replicas 默认为1)设置为1,和ack=1的效果是一样的,仍然有丢数的风险(leader:0,isr:0)。

• 数据完全可靠条件 = 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

副本数是2,但是ISR中不一定有两个,因为会挂掉。

可靠性总结:

acks=0,生产者发送过来数据就不管了,可靠性差,效率高;

acks=1,生产者发送过来数据Leader应答,可靠性中等,效率中等;

acks=-1,生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答,可靠性高,效率低;

在生产环境中,acks=0很少使用;acks=1,一般用于传输普通日志,允许丢个别数据;

acks=-1,一般用于传输和钱相关的数据,对可靠性要求比较高的场景。

相关推荐
十二点的泡面14 分钟前
大数据面试题每日练习-- Hadoop是什么?
大数据·hadoop·分布式
SlothLu2 小时前
Debezium-KafkaDatabaseHistory
数据库·mysql·kafka·多线程·debezium·cdc·数据迁移
糖拌西红柿多放醋2 小时前
关于SpringBoot集成Kafka
java·spring boot·kafka
zhixingheyi_tian4 小时前
Spark 之 SparkSessionExtensions
大数据·分布式·spark
ProtonBase4 小时前
分布式 Data Warebase - 构筑 AI 时代数据基石
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·分布式·数据分析·数据库系统
天冬忘忧6 小时前
Kafka 分区分配及再平衡策略深度解析与消费者事务和数据积压的简单介绍
分布式·kafka
珍珠是蚌的眼泪6 小时前
kafka进阶_2.存储消息
kafka·offset·isr·hw·leo·数据一致性·lso
出发行进8 小时前
Flink的Standalone集群模式安装部署
大数据·linux·分布式·数据分析·flink
zhengyquan8 小时前
华为HCCDA云技术认证--分布式云架构
分布式·华为·架构·华为云·云计算·华为认证
太阳伞下的阿呆9 小时前
kafka-clients之生产者发送流程
分布式·kafka·高并发·mq