acks

Kafka 数据丢失和重复消费问题

Exactlyonce每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的一、数据丢失问题：生产方：producer的deliverguarantee可以通过request.required.acks
lisheng5218·2020-07-28 02:25

kafka笔记：生产者投递消息exactly once 精准一次性（幂等性解决消息重复投递）

今天就来解决消息丢失或者重复问题producer发送消息的时候可以设置ack等级：atmostonce最多一次acks=0只发送一次，丢数据，不会重复发送atlestestonce最少一次acks=-1
hgditren·2020-07-27 22:18

【Kafka】Kafka的数据可靠性和一致性

可靠性可靠性方面，Kafka主要在Leader的选举、Broker的分布式部署、Partition的replication和Producer的acks三个方向进行保障。
lubinsu·2020-07-14 22:37

kafka如何保证数据的不丢失

如果是同步模式：ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0producer.type=syncrequest.required.acks=1如果是异步模式：通过buffer
Running_Tiger·2020-07-14 20:03

kafka 在acks为-1时还会丢数据的特殊情况(运维监控没做好，isr中只有leader，并且leader宕机了)

acks有三种可以设置：0，生产者只管发送数据给kafka，不需要ack确认，容易数据丢失。1，生产者发送数据给kafka，但只要leader写完数据，follower不管有没有同步完，都返回ack。
我叫周利东·2020-07-14 18:57

Kafka

发送消息的三种机制：1.忘记并发送：适用于高吞吐量，配合参数acks=0，这样生产者不需要等待服务器的响应，以网络能支持的最大速度发送消息本质是一种异步，但不会获取返回结果。
liyanan21·2020-07-11 11:22

Kafka Produce如何保证数据不丢失

此时可以通过配置request.required.acks的值来指定确认机制，分别为0:不等待broker返回确认消息。-1:等待topic中partitionleader保存消息成功，并返回
LovelyBear2019·2020-07-11 11:36

简历写了会Kafka，面试官90%会让你讲讲acks参数对消息持久化的影响

（5）acks参数的含义？
weixin_33727510·2020-07-10 07:52

acks参数对消息持久化的影响

如何保证宕机的时候数据不丢失下面的图里就是表明了对于每一个Topic，我们都可以设置他包含几个Partition，每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。然后Kafka的Broker集群中，每台机器上都存储了一些Partition，也就存放了Topic的一部分数据，这样就实现了Topic的数据分布式存储在一个Broker集群上。万一一个KafkaBroker宕机了，此时上面存储的
小屁孩~~·2020-07-09 22:53

ActiveMQ Oracle

jarcommons-dbcp-1.4.jarcommons-pool-1.3.jar启动activemq启动Producer数据库中会自动新建3张表，分别为ACTIVEMQ_MSGS、ACTIVEMQ_ACKS
iteye_11495·2020-07-09 17:41

kafka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。
dijuan6962·2020-07-09 15:57

SpringBoot使用集成kafka实现生产与消费

kafkapom.xml引入包org.springframework.kafkaspring-kafkaspring:kafka:#自定义的，不需要可以不要enable:false#生产者配置producer:acks
爱唱歌的Coder·2020-07-09 08:15

ACKS（确认收到）的参数配置，幂等性

ACKS参数配置：0：producer不等待broker的ack（是topic的每个partition发送），这一操作提供了最低的延迟，broker一接收到还没有写入到磁盘就已经返回（反正就是不等待ack
Nurbiya_K·2020-07-09 07:02

kafka-数据一致性参数详解

request.required.acksproducer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数设置数据可靠性的级别：1（默认）：这意味着producer在IS
大而话之-Big Data·2020-07-02 14:32

kafka 常见问题

1、消息丢失情况：消息发送端：（1）acks=0：表示producer不需要等待任何broker确认收到消息的回复，就可以继续发送下一条消息。性能最高，但是最容易丢消息。
liudashuang2017·2020-07-02 08:12

kafka producer主要参数详解

acks（默认值为1）在消息被认为是“已提交”之前，producer需要leader确认请求的应答数。
zhangyingchengqi·2020-06-30 14:39

Kafka 无消息丢失的配置，每一个其实都能对应上面提到的问题。

设置acks=all。acks是Producer的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成all，则表明所有副本Broker都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。
Jhon_chu·2020-06-29 03:18

Kafka学习笔记--《Apache Kafka实战》

1、bootstrap.servers=localhost:90922、key.serializer--消息key的序列化转换器3、value.serializer--消息value的序列化转换器4、acks
清禾护卫·2020-06-26 22:42

Kafka常见的丢失与重复消费问题

解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功producer.type=syncrequest.required.acks=-1异步模式，当缓冲区满了，如果
程序员生成记·2020-06-26 07:36

Kafka终极

Kafka生产调优参数:Producer:acks:allbuffer.memory:536870912compression.type:snappyretries:100max.in.flight.requests.per.connection
qq_30130043·2020-06-25 04:01

深入理解Kafka设计：RequestPurgatory（1）

从名字上看有点陌生），其实它是Kafka实现Leader与Follower之间数据同步的关键，它保存了那些暂时还没有满足条件和还没有出错的延迟请求，例如：acks=all的Produce请求，只有当in-sync
小吴酱呵呵·2020-06-25 03:37

高吞吐量的分布式发布订阅消息系统Kafka之Producer源码分析

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size
程序零世界·2020-05-30 19:00

消息队列(五)kafka常见的配置

一：Producer相关的参数1.acks，Produce的回应，可选值all,-1,01.默认值为1；acks=0不需要等待服务器的确认.这时retries设置无效.acks=1表示leader写入成功
joshuaXin·2020-04-24 17:53

部分kafka面试题

数据可靠性保证）0：不等待broker返回确认消息1：等待topic中某个partitionleader保存成功的状态反馈-1：等待topic中某个partition所有副本都保存成功的状态反馈仅设置acks
花未全开*月未圆·2020-04-17 12:00

kafka的ACK参数详解

（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。
岚樱·2020-04-11 21:00

spring kafka消费类图之间关系

image.pngspringkafka自定义三个队列，一个消费记录队列recordsToProcess一个acks确认队列一个seeks,定位偏移向量队列springkafka每次从kafka中拉取消息放到
shuaidong·2020-04-07 21:26

Kafka源码分析（六）消息发送可靠性——acks

接下去几篇关于可靠性的文章全部只讨论一个经典问题：Kafka怎么样才能不丢消息？怎么样的情况叫做丢消息？客户端调用future=send(msg,callback)，但是中途报错了，这种情况不叫丢消息。真正丢消息的场景是，客户端调用了future=send(msg,callback)后，Broker已经明确告知客户端，这条消息已经发送成功了（future.isDone为true，或者callbac
81e2cd2747f1·2020-02-28 17:30

简历写了会Kafka，面试官90%会让你讲讲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。
Java技术剑·2020-01-03 04:30

面试连环炮系列（二十一）：你们的项目怎么使用kafka

解决方案：producer设置acks参
编码砖家·2019-10-21 14:00

Kafka个人笔记前篇

个人笔记前篇Kafka的概述Kafka设计思想消息队列的回顾消息队列消息队列的好处消息队列的两种模式Kafka的基础架构Kafka架构深入Kafka工作流程及文件存储机制Kafka生产者分区策略数据可靠性保证acks
魔都大迪奥·2019-09-16 18:12

[kafka]消息中间件Kafka如何保证数据可靠性

kafka分别从producer,broker,consumer三个方面来保证了数据的可靠性,从而使得kafka的消息传递在任意环节都不会发生数据丢失(代价是性能的降低)1在producer层面,设置参数acks
朱同学·2019-09-01 09:16

kafka的ack机制详解

request.required.asks=0当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别：0：这意味着producer无需等待来自
Alwaysdazz·2019-06-22 19:11

kafka acks参数对消息持久化的影响

如果要想理解这个acks参数的含义，首先就得搞明白kafka的高可用架构原理。
PostTruth·2019-06-17 00:00

Kafka随笔

acks=0:表示生产者发送消息，不需要等待broker确认，数据丢失可能性比较高acks=1：表示生产者发送消息，只要Leader确认了即表示消息已确认，延迟性小，数据可能
Jerry_50a7·2019-04-17 09:59

ActiveMQ持久化消息到数据库的坑——Table 'activemq.ACTIVEMQ_ACKS' doesn't exist.

问题描述  想使用数据库持久化ActiveMQ消息，在activemq.xml中配置如下：-->  createTablesOnStartup="true"的配置表明在启动时，ActiveMq会自动在数据库中建表。  启动AcitiveMq(下面的操作都是在activemq根目录下进行)：sh/bin/activemqstart  查看日志文件tail-f/data/activemq.log  报
JeremyJiaming·2019-03-22 10:29

Kafka 数据丢失和数据重复的原因和解决办法

数据丢失的原因Kafka消息发送分同步(sync)、异步(async)两种方式，默认使用同步方式，可通过producer.type属性进行配置；通过request.required.acks属性进行配置
RayfunC·2019-03-18 19:43

实战—kafka生产者Producer参数设置及调优

Producer参数一、request.required.acksKafkaproducer的ack有3中机制，初始化producer时的producerconfig可以通过配置request.required.acks
lisheng5218·2019-02-18 10:49

kafka，rabbitMQ，rocketMQ的消息可靠性保证

网络原因或其他）而生产者不知情，消息丢失生产者发送消息后，队列接收成功->生产者确认，但消息并未持久化，队列崩溃，消息丢失针对这类问题，三种消息队列都提供了生产者消息发送确认的模式，例如将kafka的acks
冯子玉·2019-01-18 14:27

认识KafKa-数据一致性参数

和follower同时commit成功才返回ack第三种方式是数据强一致性request.required.acksproducer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks
@TangXin·2019-01-11 16:30

kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复?

Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：0—表示不进行消息接收是否成功的确认；1—表示当Leader接收成功时确认；-1—表示Leader和Follower都接收成功时确认
哪有天生的学霸，一切都是厚积薄发·2019-01-08 16:18

苏先生之大数据面试经验总结（二）

是分布式消息处理的中间件，自带存储功能，适合做日志缓存；flume主要用于将数据往HDFS、HBASE发送；如果涉及多个系统的使用，可以选择用kafka2、kafka如何保证数据不丢失、不重复消费（1）在同步模式下，将ACKS
菜鸟苏先森·2018-11-25 21:23

源码分析Kafka之Producer

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size
沙漏半杯·2018-11-06 21:10

Kafka之sync、async以及oneway

https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/54896952对于sync的发送方式：producer.type=syncrequest.required.acks
hdyrz·2018-10-27 11:52

源码分析Kafka之Producer

要使用kafka首先要实例化一个KafkaProducer，需要有brokerIP、序列化器等必要Properties以及acks（0、1、n）、compression、retries、batch.size
MageekChiu·2018-08-27 00:00

spark batch 时间总和 与batch内所有job 的时间和不一致

里面会执行四个job，其中两个比较重要，一个是写入hbase，一个是写入kafka，其他两个是计数操作，这四个job是顺序执行的写入kafka的参数如下props.put("request.required.acks
pcqlegend·2018-03-21 17:34

kafka-配置-request.required.acks

0,Thisvaluecontrolswhenaproducerequestisconsideredcompleted.Specifically,howmanyotherbrokersmusthavecommittedthedatatotheirlogandacknowledgedthistotheleader?Typicalvaluesare0,whichmeansthattheproducer
海德堡绝尘·2017-12-05 01:26

ActiveMQ消息持久化-JDBC

使用JDBC持久化方式，数据库会创建3个表：activemq_msgs，activemq_acks和activemq_lock。
kmoving·2017-09-16 00:03

activemq 数据存储

1、jdbcPersistenceAdapter数据库存储注:红色标记的地方,第一次启动时建议设置成true,会自动生成activemq_msgs/activemq_lock/activemq_acks
乾坤刀·2017-05-23 13:07

kafka无消息丢失配置

的一些参数来保证消息不丢失,但是鱼和熊掌不可兼得,所以如果保证消息不丢失,就要牺牲TPS(吞吐量)kafka消息丢失分为两种,一是Producer丢失消息,二是Consumer端丢失消息一、Producer端配置1、acks
献给记性不好的自己·2017-04-21 17:58

apache kafka配置中request.required.acks含义

Kafkaproducer的ack有3中机制，初始化producer时的producerconfig可以通过配置request.required.acks不同的值来实现。
minicto·2016-12-29 11:00
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