那它将只有一个选择：重试。当 Broker 将该消息正常存储后，Kafka 中便有了两条重复的消息，进而引发...
例如,可以设置适当的自动提交位移的间隔、最大重试次数和超时时间,以确保消息被正确地处理,避免重复消费。 通过使用消费者组、消费位移的提交和合适的消费者参数配置,可以有效地解决 Kafka 消息的重复消费问题。同时,在消费者的业务逻辑中考虑幂等性操作也是一个可选的增强措施。
三、kafka重复消费的解决方案 1、提高消费能力 1)提高单条消息的处理速度,例如对消息处理中比 较耗时的步骤可通过异步的方式进行处理、利用多线程处理等。 2)在缩短单条消息消费时常的同时,根据实际场景可将max.poll.interval.ms值设置大一点,避免不 必要的rebalance,此外可适当减小max.poll.records的值,默认值是500...
【内部课程分享】kafka重复消费和漏消费问题如何解决? #大数据 #kafka#面试干货 #实时数仓 - 涤生大数据于20240329发布在抖音,已经收获了2284个喜欢,来抖音,记录美好生活!
消息丢失解决方案:首先对kafka进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=...
consumer 被移除后自然无法提交 offset ,由于触发了 rebalance ,当前消费的 partition 可能被分配给别的 consumer 造成重复消费。 解决: 有时候 consumer 可能只是短暂的出现了问题,所以可以适当调大 session.timeout.ms 的值。 consumer 提交 offset 失败
针对消息丢失：同步模式下，确认机制设置为-1，即让消息写入Leader和Follower之后再确认消息发送成功；异步...
默认情况下,Kafka消费者会自动提交消费位置,这可能导致消费者在发生异常或者重启后从上次提交的位置继续消费,造成重复消费。通过手动提交Offset,可以在消费者完成消息处理后手动提交消费位置,确保消费的准确性。 4. 使用Kafka记录消费状态 针对特定的业务场景,可以将消费状态保存到Kafka中,通过记录已消费的消息的offset,可...
Kafka数据丢失问题解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功。 Kafka数据重复原因: 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交。