kafka 的有序与无序

简介: 同时创建kafka生产者produce,kafka消费者consumer,其中我们的topic创建了3个分区, 生产者发送几条数据,使用命令查看消费。可以看到刚刚生产的这几条数据,当我退出消费命令,重新使用消费者命令来消费数据时,看一下数据这时候看到的数据时无序的,总结一点单个分区:有序全局分区:无序1 4肯定是同一个分区的数据,如何保证生产环境下,全局有序呢,先说下必须要保持有序的需求情况,有一张students表,对表操作的消息发送到kafka中,但是操控表有增加有删除的时候,必须增加先执行完,才去删除,如果先执行删除了,在insert增加就是错误的了。


同时创建kafka生产者produce,kafka消费者consumer,其中我们的topic创建了3个分区,

 生产者发送几条数据,使用命令查看消费。


b66e7b694eb0eb2b5183031478ec519b7f12a527

可以看到刚刚生产的这几条数据,当我退出消费命令,重新使用消费者命令来消费数据时,看一下数据


22ab45332f9fddcc73ed622c4d24ce82040cd432

这时候看到的数据时无序的,总结一点

单个分区:有序

全局分区:无序

1 4肯定是同一个分区的数据,如何保证生产环境下,全局有序呢,先说下必须要保持有序的需求情况,

有一张students表,对表操作的消息发送到kafka中,但是操控表有增加有删除的时候,必须增加先执行

完,才去删除,如果先执行删除了,在insert增加就是错误的了。如下,发送几条执行sql的命令到kafak,


insert  into student value(1,'json',18);

insert  into student value (2,'jinfei',20) ;

update student set name='JF' where id=2 ;

delete from student where id=2 ;


照上面所说,kafka消费有可能顺序如下


分区1:

insert  into student value(1,'json',18);

delete from student where id=2 ;

分区2:

insert  into student value (2,'jinfei',20) ;

分区3:

update student set name='JF' where id=2 ;

这样的话就会造成错误,解决问题核心点:特征数据发送到同一个topic的一个分区,

针对id=2的拼装特征数据key :  student_id=2             kafka默认会Hash(student_id=2) 取模

                                     value:   sql语句






相关文章
|
7月前
|
消息中间件 Java Kafka
实时计算 Flink版产品使用合集之如何确保从Kafka读取的数据有序
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
7月前
|
SQL 消息中间件 Kafka
实时计算 Flink版产品使用合集之支持sink到多分区的kafka ,还能保持有序吗
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
7月前
|
消息中间件 Kafka 流计算
Flink发kafka怎么保证有序?
Flink发kafka怎么保证有序?
288 0
|
2月前
|
消息中间件 存储 运维
为什么说Kafka还不是完美的实时数据通道
【10月更文挑战第19天】Kafka 虽然作为数据通道被广泛应用,但在实时性、数据一致性、性能及管理方面存在局限。数据延迟受消息堆积和分区再平衡影响;数据一致性难以达到恰好一次;性能瓶颈在于网络和磁盘I/O;管理复杂性涉及集群配置与版本升级。
104 1
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
Flink-04 Flink Java 3分钟上手 FlinkKafkaConsumer消费Kafka数据 进行计算SingleOutputStreamOperatorDataStreamSource
62 1
|
4月前
|
消息中间件 Java Kafka
Kafka不重复消费的终极秘籍!解锁幂等性、偏移量、去重神器,让你的数据流稳如老狗,告别数据混乱时代!
【8月更文挑战第24天】Apache Kafka作为一款领先的分布式流处理平台,凭借其卓越的高吞吐量与低延迟特性,在大数据处理领域中占据重要地位。然而,在利用Kafka进行数据处理时,如何有效避免重复消费成为众多开发者关注的焦点。本文深入探讨了Kafka中可能出现重复消费的原因,并提出了四种实用的解决方案:利用消息偏移量手动控制消费进度;启用幂等性生产者确保消息不被重复发送;在消费者端实施去重机制;以及借助Kafka的事务支持实现精确的一次性处理。通过这些方法,开发者可根据不同的应用场景灵活选择最适合的策略,从而保障数据处理的准确性和一致性。
356 9
|
4月前
|
消息中间件 负载均衡 Java
"Kafka核心机制揭秘:深入探索Producer的高效数据发布策略与Java实战应用"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为顶级分布式流处理平台,其Producer组件是数据高效发布的引擎。Producer遵循高吞吐、低延迟等设计原则,采用分批发送、异步处理及数据压缩等技术提升性能。它支持按消息键值分区,确保数据有序并实现负载均衡;提供多种确认机制保证可靠性;具备失败重试功能确保消息最终送达。Java示例展示了基本配置与消息发送流程,体现了Producer的强大与灵活性。
82 3
|
4月前
|
vr&ar 图形学 开发者
步入未来科技前沿:全方位解读Unity在VR/AR开发中的应用技巧,带你轻松打造震撼人心的沉浸式虚拟现实与增强现实体验——附详细示例代码与实战指南
【8月更文挑战第31天】虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术正深刻改变生活,从教育、娱乐到医疗、工业,应用广泛。Unity作为强大的游戏开发引擎,适用于构建高质量的VR/AR应用,支持Oculus Rift、HTC Vive、Microsoft HoloLens、ARKit和ARCore等平台。本文将介绍如何使用Unity创建沉浸式虚拟体验,包括设置项目、添加相机、处理用户输入等,并通过具体示例代码展示实现过程。无论是完全沉浸式的VR体验,还是将数字内容叠加到现实世界的AR应用,Unity均提供了所需的一切工具。
176 0
|
4月前
|
消息中间件 存储 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之如何使用Kafka Connector将数据写入到Kafka
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
4月前
|
消息中间件 监控 Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之处理Kafka数据顺序时,怎么确保事件的顺序性
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

热门文章

最新文章