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Kafka学习(六) 防止数据丢失
无消息丢失配置 我们有时候听到开发说消息丢了。遇到这种情况你要想找这个消息通常是去生产者的日志里去看是否发送了这条消息以及去Kafka日志里去找是否有这条消息，不过这都是事后措施，通常来说我们如果要求不丢失消息，那么我们要怎么做呢？ 但是从上图可以看出来这里面涉及三方，生产kafka可靠传输、不重复消费、高可用
一. 如何保证消息的可靠传输 数据丢失分两种：mq自身丢失数据；消费环节丢失数据 1、kafka自身丢失数据 问题场景：kafka某个broker宕机，然后重新选举partiton的leader时 解决方案： ① 给这个topic设置replication.factor参数：这个值必须大于1，要求每个partition必须有至少2个副本 ② 在k|NO.Z.00007|——————————|BigDataEnd|——|Hadoop&kafka.V07|-------------------------------------------|ka
[BigDataHadoop：Hadoop&kafka.V07] [BigDataHadoop.kafka][|章节一|Hadoop生态圈技术栈|kafka|kafka生产与消费|]一、Kafka开发实战### --- [kafka架构与实战] ~副本机制
副本的目的就是冗余备份，当某个broker上的分区数据丢失时，仍然可以保障数据可用。因为在其他的broker上的副本是可用的。 对副本关系较大的就是producer配置的acks参数。Acks参数表示当生产者生产消息的时候，写入到副本的要求严格程度。它决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。Kafka-produce(发送者)
再回头只能怀念，再见了，马银霜，真的好爱你 produce是kafka的消息发送者，负责将消息发送到kafka代理服务器（broker）指定的topic下的某个partition 一：消息的分布 假设现在一个topic下有两个partition，下面是一个produce按照顺序发送四条消息之后，partition中的情况 可以看到消息是大致阿里面试题：Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性
学过大数据的同学应该都知道 Kafka，它是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据，是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。数据可靠性Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Productkafka中的acks参数
首先acks参数，是在kafkaProducer,也就是在生产者客户端里设置的也就是说，你往kafka写东西的时候，就可以设置这个参数。 这个参数实际上有三种值可以设置，分别是0,1,和all. 第一种选择是把参数设置成0 我的kafkaProducer在客户端，只要把消息发送出去，不管那条数据有没有在哪怕Partition LApache Kafka（五）- Safe Kafka Producer
Kafka Safe Producer 在应用Kafka的场景中，需要考虑到在异常发生时（如网络异常），被发送的消息有可能会出现丢失、乱序、以及重复消息。 对于这些情况，我们可以创建一个“safe producer”，用于规避这些问题。下面我们会先介绍对于这几种情况的说明以及配置，最后给出一个配置示例。 1. a面试官让你讲讲acks参数对消息持久化的影响
(0)写在前面 面试大厂时，一旦简历上写了Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说acks参数对消息持久化的影响? 这个acks参数在kafka的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。 所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对Kafka的acks