Kafka的producer如何实现幂等性

简介: Kafka的producer如何实现幂等性

在Kafka中,Producer的幂等性是指在发送消息时,确保消息在服务器端只被持久化一次,避免重复和丢失。以下是实现幂等性的关键步骤和原理:

  1. 开启幂等性
    要启用幂等性,需要在Producer的配置中设置enable.idempotencetrue。这会使得Producer在单个会话内保证消息不重复且不丢失。

  2. ProducerID(PID)
    每个Producer在初始化时会被分配一个唯一的ProducerID(PID),这个ID在Producer的生命周期内保持不变。PID用于标识每个Producer客户端。

  3. 序列号(Sequence Number)
    对于每个ProducerID,Producer发送的每条消息(更准确地说是每一个消息批次)都会带有序列号。序列号从0开始单调递增。Broker会为每个TopicPartition组合维护PID和序列号。

  4. 消息处理逻辑
    当Producer发送消息时,消息会附带PID和序列号。Broker接收到消息后,会检查序列号是否比Broker维护的值严格+1。如果是,则接受消息;如果不是,则丢弃消息。这样可以有效避免重复消息。

  5. 重试机制
    如果Producer在发送消息后未收到Broker的确认(ACK),它会触发重试机制。由于消息附带了PID和序列号,Broker能够识别并丢弃重复的消息,从而保证幂等性。

  6. 配置参数

    • enable.idempotence:设置为true以启用幂等性。
    • acks:必须设置为all,以确保消息被所有副本确认。
    • max.in.flight.requests.per.connection:不能设置为大于5的值,否则可能会导致某些批次的元数据被挤出缓存,影响幂等性。
  7. 示例代码

    Properties props = new Properties();
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "127.0.0.1:9092");
    props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
    props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");
    
    KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(props);
    kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("truman_kafka_center", "1", "hello world.")).get();
    kafkaProducer.close();
    

通过以上步骤和配置,Kafka的Producer能够实现幂等性,确保消息在服务器端只被持久化一次,避免重复和丢失。

相关文章
|
4天前
|
消息中间件 存储 分布式计算
大数据-53 Kafka 基本架构核心概念 Producer Consumer Broker Topic Partition Offset 基础概念了解
大数据-53 Kafka 基本架构核心概念 Producer Consumer Broker Topic Partition Offset 基础概念了解
25 4
|
4天前
|
消息中间件 分布式计算 Java
大数据-73 Kafka 高级特性 稳定性-事务 相关配置 事务操作Java 幂等性 仅一次发送
大数据-73 Kafka 高级特性 稳定性-事务 相关配置 事务操作Java 幂等性 仅一次发送
13 2
|
3天前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-102 Spark Streaming Kafka ReceiveApproach DirectApproach 附带Producer、DStream代码案例
大数据-102 Spark Streaming Kafka ReceiveApproach DirectApproach 附带Producer、DStream代码案例
15 0
|
2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。
119 9
|
2月前
|
消息中间件 监控 算法
Kafka Producer 的性能优化技巧
【8月更文第29天】Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,它以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。对于 Kafka Producer 来说,正确的配置和编程实践可以显著提高其性能。本文将探讨一些关键的优化策略,并提供相应的代码示例。
79 1
|
2月前
|
消息中间件 大数据 Kafka
Kafka消息封装揭秘:从Producer到Consumer,一文掌握高效传输的秘诀!
【8月更文挑战第24天】在分布式消息队列领域,Apache Kafka因其实现的高吞吐量、良好的可扩展性和数据持久性备受开发者青睐。Kafka中的消息以Record形式存在,包括固定的头部与可变长度的消息体。生产者(Producer)将消息封装为`ProducerRecord`对象后发送;消费者(Consumer)则从Broker拉取并解析为`ConsumerRecord`。消息格式简化示意如下:消息头 + 键长度 + 键 + 值长度 + 值。键和值均为字节数组,需使用特定的序列化/反序列化器。理解Kafka的消息封装机制对于实现高效、可靠的数据传输至关重要。
59 4
|
2月前
|
消息中间件 监控 Java
【Kafka节点存活大揭秘】如何让Kafka集群时刻保持“心跳”?探索Broker、Producer和Consumer的生死关头!
【8月更文挑战第24天】在分布式系统如Apache Kafka中,确保节点的健康运行至关重要。Kafka通过Broker、Producer及Consumer间的交互实现这一目标。文章介绍Kafka如何监测节点活性,包括心跳机制、会话超时与故障转移策略。示例Java代码展示了Producer如何通过定期发送心跳维持与Broker的连接。合理配置这些机制能有效保障Kafka集群的稳定与高效运行。
45 2
|
2月前
|
消息中间件 Java Kafka
"Kafka快速上手:从环境搭建到Java Producer与Consumer实战,轻松掌握分布式流处理平台"
【8月更文挑战第10天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊,凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性,在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer(生产者)、Broker(服务器)和Consumer(消费者)。Producer发送消息到Topic,Broker负责存储与转发,Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka,并启动服务。接着可通过命令行创建Topic,并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
61 8
|
2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。
60 3