Kafka 消息有序性问题

Kafka 消息有序性问题

业务场景

在某些场景下,需要保证消息的有序性,比如同一个账号的买票退票改签信息,但是当此主题下有多个分区时,往往不能保证其有序性。

原因分析

当 kafka 的一个 topic 存在多个 partition 时,是无法保证数据的顺序性的,但是同一个 partition 中的数据是有顺序的。

技术建议

我们来回顾 kafka 的基础结构:

  • kafka 的消息组织方式是三级结构:主题-分区(副本)-消息。主题下的每条消息只会保存在某一份分区中,不会在多个分区中保存多份。
  • 分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键。
  • 常见分区策略:轮询、随机、按消息键保序。
  • 消息重试时不会换分区,只是简单地将消息重新发送到之前的分区。

解决方案

保证同一批因果依赖的消息分到一个分区,在此案例中就是将同一个账号的操作信息都发往一个分区。

相关推荐
starzy199017 小时前
KafkaProducer 加载元数据:一条 MetadataRequest 的完整旅程
大数据·kafka
PingCAP18 小时前
善战者无赫赫之功:消费金融核心系统的数据库选型与升级路径
数据库·分布式·架构
库库的数据库笔记19 小时前
金融核心交易系统的数据库国产信创改造该如何做?
大数据·数据库·分布式·mysql·oracle·金融·数据库架构
RobinXYuan1 天前
【Kafka 源码手记】04 客户端如何找到 Broker
kafka·源码阅读
爱吃火鸡面呀1 天前
深入理解 Spark RDD:五大特性与实战解析
大数据·分布式·spark
Linux实战笔记1 天前
记一次消息队列选型对比线上排查:Kafka/RabbitMQ/Pulsar 技术选型
kafka·rabbitmq·高并发·pulsar·消息队列选型
Norris Huang1 天前
Kafka Connect 与 Flink CDC 写入 Iceberg:Upsert 的代价,以及 S3 Tables 的真正价值
分布式·flink·kafka
张彦峰ZYF1 天前
一条消息的丢与重:Kafka 与 RabbitMQ 可靠投递的确认、位点、死信与幂等全链路
后端·kafka·消息队列·rabbitmq·isr·解耦与削峰·丢失与重复
我就是不信1 天前
集群高并发环境下如何保证分布式唯一全局ID生成?
分布式
黄俊懿2 天前
【架构师从入门到进阶】第六章:服务集群优化——第八节:线程数公式
java·服务器·数据库·分布式·性能优化·架构·系统架构