kafka解决重复消费问题
社区干货
Kafka 消息传递详细研究及代码实现|社区征文
Kafka 是其中之一。Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,可跨多台计算机读取、写入、存储和处理事件,并有发布和订阅事件流的特性。本文将研究 Kafka 从生产、存储到消费消息的详细过程。 ## Produce... 消息传向消费者消费的过程中,可能会丢失、重复消费或者一直无响应。如何让 broker 和 consumer 被消费的数据保持一致性?Kafka 提供了 consumer 的消费确认机制来解决这些问题:若当前消息已被正确消费,则 consume...
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
消息队列是一种能实现生产者到消费者单向通信的通信模型,而一般大家说 MQ 是指实现了这个模型的中间件,比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。我们所要讨论的选型主要是针对消息中间件。**消息队列的应用场景... 能让服务异步并行处理,提高系统的吞吐量和响应时间。上图以支付会员红包系统交互过程为例,红包 Platform 通过 MQ 通知红包 Consumer 实现异步转账,同时有兜底 Task 查询转账所有未到终态领取单并通过 MQ 异步发...
聊聊 Kafka:Topic 创建流程与源码分析 | 社区征文
Kafka 中的主题总是多生产者和多订阅者:一个主题可以有零个、一个或多个向其写入事件的生产者,以及零个、一个或多个订阅这些事件的消费者。可以根据需要随时读取主题中的事件——与传统消息传递系统不同,事件在消费后不会被删除。相反,您可以通过每个主题的配置设置来定义 Kafka 应该保留您的事件多长时间,之后旧事件将被丢弃。Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的,因此长时间存储数据是完全没问题的。主题是**分区的**,...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担这部分工作,比较好的解决了扩展性和性能问题。然而,到2021年年中,团队开始重点投入私有化部署和火山公有云支持,对于Flink集群的依赖引入了可维...
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聊聊 Kafka:Topic 创建流程与源码分析 | 社区征文
Kafka 中的主题总是多生产者和多订阅者:一个主题可以有零个、一个或多个向其写入事件的生产者,以及零个、一个或多个订阅这些事件的消费者。可以根据需要随时读取主题中的事件——与传统消息传递系统不同,事件在消费后不会被删除。相反,您可以通过每个主题的配置设置来定义 Kafka 应该保留您的事件多长时间,之后旧事件将被丢弃。Kafka 的性能在数据大小方面实际上是恒定的,因此长时间存储数据是完全没问题的。主题是**分区的**,...
新建消费组
成功创建数据订阅任务之后,需要根据消费端的类型在 DTS 控制台或通过开源 Kafka SDK 创建消费组。本文介绍如何通过数据库传输服务 DTS 控制台为内置中间件新建消费组。 背景信息消费组是一组具有相同消费组 ID 的消... 才需要在 DTS 控制台新建消费组。其他类型请参考背景信息选择对应方式创建消费组。 一个数据订阅任务最多支持创建 20 个消费组,通过创建多个消费组达到数据被重复消费的目标。 前提条件按需创建数据订阅任务,具体...
Kafka 概述
Kafka 是分布式流平台。关于 Kafka 的更多信息,可以参考官网:https://kafka.apache.org/ 2 Kafka 的设计目标设计目标 描述 高吞吐量、低延迟 Kafka 每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒。 可扩展性 K... Topic 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 topic。不同 topic 的消息分开存储。 Partition Partition 是物理上的概念。每个 topic 包含一个或多个 partition。 Record 生产和消费一条消息,或...
什么是消息队列 Kafka版
消息队列 Kafka版仍然维持Kafka集群对消息收、发的高吞吐能力。对已消费消息重新消费或清除堆积消息,免去数据运维烦恼,帮助您恢复故障。 集群化部署:支持集群化部署,提供数据多副本冗余存储,确保服务高可用性和数据高可用性。 监控告警:实时统计消息的生产与消费,并可对消费延时、消息堆积等数据进行监控告警,帮助您及时发现问题。 应用场景 流计算处理在金融与科学计算领域,由于数据量大、实时性强,对数据有更快运算和分析的需...
Kafka 生产者最佳实践
本文档以 Confluent 官方的 Java 版本 SDK 为例介绍 Kafka 生产者和消费者的使用建议。推荐在使用消息队列 Kafka版进行消息生产与消费之前,阅读以下使用建议,提高接入效率和业务稳定性。 消息顺序性火山引擎 Kafka... 因网络或者主节点切换等问题,可能存在偶现的发送失败问题。您可以通过 retries 参数配置写入失败的重试次数,重试次数默认为长整型的最大值;通过 retry.backoff.ms 配置重试的间隔,间隔默认为 100ms。推荐配置重试次...
Kafka 迁移上云(方案二)
本文介绍通过方案二将开源 Kafka 集群迁移到火山引擎消息队列 Kafka版的操作步骤。 注意事项业务迁移只迁移消息生产、消费链路和业务流量,并不会迁移 Kafka 旧集群上的消息数据。 创建 Kafka 实例、迁移消息收发链... 在旧消息全部被旧消费者消费完毕后,下线旧消费者以及旧 Kafka 集群。停止旧集群的生产业务之后,旧消费者仍在持续消费存量的旧消息。您可以参考 查看迁移进度和结果 ,观察消费组的处理进度,待消费组处理完成后...
Kafka 迁移上云(方案一)
本文介绍通过方案一将开源 Kafka 集群迁移到火山引擎消息队列 Kafka版的操作步骤。 注意事项业务迁移只迁移消息生产、消费链路和业务流量,并不会迁移 Kafka 旧集群上的消息数据。 创建Kafka实例、迁移消息收发链路... 待旧集群的消息被旧 Consumer 消费完成后,再关闭旧消费端,完成迁移上云。该方案可以保障业务的可用性,业务迁移更加平滑,适用于对业务连续性和可用性要求较高的业务场景。但是该方案中,云上和云下双集群同步处理消息...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台服务器支持的Kafka Consumer数量有限,在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担这部分工作,比较好的解决了扩展性和性能问题。然而,到2021年年中,团队开始重点投入私有化部署和火山公有云支持,对于Flink集群的依赖引入了可维...
通过 Kafka 协议消费日志
日志服务提供 Kafka 协议消费功能,即可以将一个日志主题,当作一个 Kafka Topic 来消费。本文档介绍通过 Kafka 协议消费日志数据的相关步骤。 背景信息日志服务支持为指定的日志主题开启 Kafka 协议消费功能,开启后,可以将日志主题作为 Kafka 的 Topic 进行消费,每条日志对应一条 Kafka 消息。在实际的业务场景中,通过开源 Kafka SDK 成功对接日志服务后,可以使用 Kafka Consumer 将采集到指定日志主题的日志数据消费到下游的大数...
