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怎樣能確保Kafka儲存的數(shù)據(jù)不丟失?

更新時(shí)間:2021-04-02 來源:黑馬程序員 瀏覽量:

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生產(chǎn)者數(shù)據(jù)的不丟失

Kafka的ack機(jī)制:在Kafka發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)候,每次發(fā)送消息都會有一個(gè)確認(rèn)反饋機(jī)制,確保消息正常的能夠被收到,其中狀態(tài)有0,1,-1。如果是同步模式:ack機(jī)制能夠保證數(shù)據(jù)的不丟失,如果ack設(shè)置為0,風(fēng)險(xiǎn)很大,一般不建議設(shè)置為0。即使設(shè)置為1,也會隨著leader宕機(jī)丟失數(shù)據(jù)。
producer.type=sync request.required.acks=1
如果是異步模式:也會考慮ack的狀態(tài),除此之外,異步模式下的有個(gè)buffer,通過buffer來進(jìn)行控制數(shù)據(jù)的發(fā)送,有兩個(gè)值來進(jìn)行控制,時(shí)間閾值與消息的數(shù)量閾值,如果buffer滿了數(shù)據(jù)還沒有發(fā)送出去,有個(gè)選項(xiàng)是配置是否立即清空buffer。可以設(shè)置為-1,永久阻塞,也就數(shù)據(jù)不再生產(chǎn)。異步模式下,即使設(shè)置為-1。也可能因?yàn)槌绦騿T的不科學(xué)操作,操作數(shù)據(jù)丟失,比如kill -9,但這是特別的例外情況。
producer.type=async
request.required.acks=1
queue.buffering.max.ms=5000
queue.buffering.max.messages=10000 queue.enqueue.timeout.ms = -1 batch.num.messages=200
結(jié)論:producer有丟數(shù)據(jù)的可能,但是可以通過配置保證消息的不丟失。

消費(fèi)者數(shù)據(jù)的不丟失

通過offset commit 來保證數(shù)據(jù)的不丟失,Kafka自己記錄了每次消費(fèi)的offset數(shù)值,下次繼續(xù)消費(fèi)的時(shí)候,會接著上次的offset進(jìn)行消費(fèi)。
而offset的信息在Kafka0.8版本之前保存在Zookeeper中,在0.8版本之后保存到topic中,即使消費(fèi)者在運(yùn)行過程中掛掉了,再次啟動(dòng)的時(shí)候會找到offset的值,找到之前消費(fèi)消息的位置,接著消費(fèi),由于 offset的信息寫入的時(shí)候并不是每條消息消費(fèi)完成后都寫入的,所以這種情況有可能會造成重復(fù)消費(fèi),但是不會丟失消息。
唯一例外的情況是,我們在程序中給原本做不同功能的兩個(gè)consumer組設(shè)置
KafkaSpoutConfig.bulider.setGroupid的時(shí)候設(shè)置成了一樣的groupid,這種情況會導(dǎo)致這兩個(gè)組共享同一份數(shù)據(jù),就會產(chǎn)生組A消費(fèi)partition1,partition2中的消息,組B消費(fèi)partition3的消息,這樣每個(gè)組消費(fèi)的消息都會丟失,都是不完整的。 為了保證每個(gè)組都獨(dú)享一份消息數(shù)據(jù),groupid一定不要重復(fù)才行。

1617358484730_Kafka數(shù)據(jù)存儲1.jpg


Kafka集群中的broker的數(shù)據(jù)不丟失

每個(gè)broker中的partition我們一般都會設(shè)置有replication(副本)的個(gè)數(shù),生產(chǎn)者寫入的時(shí)候首先根據(jù)分發(fā)策略(有partition按partition,有key按key,都沒有輪詢)寫入到leader中,follower(副本)再跟leader同步數(shù)據(jù),這樣有了備份,也可以保證消息數(shù)據(jù)的不丟失。



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