消息队列有序消费模式主题分区高可用持久日志崩溃恢复事务重试投递崩溃最多丢失多少数据日志模式

有序消费模式主题分区高可用持久日志崩溃恢复事务重试投递崩溃最多丢失多少数据日志模式延迟投递

1、把多条消息合并成一个批次等同于一次提交一条消息；
2、发送消息前要打印日志，确保消息丢失了也能在日志中找到。

kafka java sdk

在 Apache Kafka 中使用 Java SDK 发送数据涉及到创建一个 Producer 实例，然后使用它来发送消息到 Kafka 的 Topic。以下是一个基本的示例代码，展示如何使用 Kafka Java 生产者 API 发送消息：首先，你需要在你的项目中包含 Kafka 生产者客户端的依赖。如果你使用 Maven，可以在 `pom.xml` 文件中添加以下依赖：```xml
<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.2.0</version> <!-- 根据你使用的Kafka版本更新 -->
</dependency>

然后，你可以使用以下 Java 代码创建并使用一个 KafkaProducer 实例：

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;import java.util.Properties;public class SimpleProducer {public static void main(String[] args) {// 创建配置属性Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); // Kafka broker 的地址props.put("acks", "all");props.put("retries", 0);props.put("batch.size", 16384);props.put("linger.ms", 1);props.put("buffer.memory", 33554432);props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");// 创建 Producer 实例Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);// 发送消息for (int i = 0; i < 100; i++) {ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", Integer.toString(i), "Hello, Kafka!");producer.send(record);}// 关闭 Producerproducer.close();}
}

在这个例子中，我们设置了以下配置：

bootstrap.servers：指定了 Kafka broker 的地址，可以是单个或多个 broker 的列表，用逗号分隔。
acks：指定了消息发送确认的级别，all 表示所有的副本都需要确认。
retries：指定了发送失败时的重试次数。
batch.size：指定了生产者缓冲区的批量大小。
linger.ms：指定了生产者在发送数据前等待的时间，以合并更多数据。
buffer.memory：指定了生产者用于缓冲的总内存大小。
key.serializer 和 value.serializer：指定了键和值的序列化器，这里使用了 StringSerializer。

在发送消息之后，我们调用 producer.close() 方法来确保所有缓冲的消息都被发送并且关闭生产者资源。

请注意，你需要根据你的 Kafka 集群的实际配置来修改 bootstrap.servers 的值。此外，你还可以根据具体需求调整其他的配置选项。

producer.send(record) 方法在 Kafka Java SDK 中实际上是异步的。当你调用 send() 方法时，它并不会立即等待消息被发送并确认，而是将消息放入生产者的内部缓冲区，然后立即返回。这意味着你的程序不会被阻塞，可以继续执行其他操作。

尽管 send() 方法本身是异步的，但你也可以选择等待消息发送的确认。这可以通过调用 send() 方法的重载版本，该版本接受一个回调函数作为参数。这个回调函数会在消息被确认发送后被调用。这是一个典型的异步编程模式，允许你在消息发送状态改变时得到通知。

下面是如何使用带有回调的 send() 方法的例子：

producer.send(record, new Callback() {public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {if (exception == null) {System.out.println("Message sent successfully: " + metadata.topic() + "[" + metadata.partition() + "]" + metadata.offset());} else {System.err.println("Error while sending message: " + exception.getMessage());}}
});

在这个例子中，onCompletion 方法将在消息被成功发送或遇到错误时被调用。如果消息发送成功，metadata 参数将包含有关消息位置的信息，如主题名、分区编号和偏移量。如果发送过程中发生错误，exception 参数将包含异常详情。

总之，producer.send(record) 默认是异步的，但你可以通过提供回调函数来处理发送完成的通知，从而实现对消息发送状态的同步控制。

生产者发送数据失败

生产者在向消息队列（如 Apache Kafka）发送数据时，数据丢失的可能性取决于多个因素，包括但不限于以下几点：

网络故障：
如果生产者与消息队列之间的网络连接中断，正在传输的数据可能会丢失，除非生产者实现了重试机制。
消息队列的配置：
Kafka 中，数据丢失的风险可以通过配置参数来降低。例如，acks 参数控制着生产者在发送消息后需要等待多少确认才能认为消息已成功发送。配置为 1 表示消息至少会被一个副本保存，但若在确认前发生故障，消息可能丢失。配置为 -1（或 all）表示所有同步副本都需要确认消息接收，这可以减少数据丢失的风险。
生产者的配置：
生产者自身的配置，如重试策略、缓冲区大小和超时时间，也会影响数据丢失的可能性。例如，较大的缓冲区可能导致更多的数据在故障前积累，但如果配置了足够的重试，这可能不是问题。
消息队列的持久化策略：
Kafka 使用磁盘持久化数据，如果消息尚未写入磁盘而 Broker 宕机，数据可能会丢失。通过调整 flush.ms 和 flush.messages 参数，可以控制数据何时被强制写入磁盘，但这可能会影响性能。
Broker 的故障：
如果 Broker 在消息持久化之前发生故障，即使生产者收到了确认，数据也可能丢失。然而，通过多副本策略，Kafka 可以确保即使一个 Broker 失败，消息仍然可以在其他副本中找到。
幂等性：
Kafka 支持幂等性，这意味着如果生产者发送相同的消息多次，Kafka 会确保消息只被追加一次，这有助于防止数据丢失或重复。
生产者的实现：
生产者需要正确实现错误处理和重试逻辑，以确保在遇到网络故障或 Broker 故障时能够重试发送消息。

为了防止数据丢失，生产者应该：

配置适当的 acks 设置，确保消息被多个副本确认。
启用重试机制，以便在网络故障或短暂的 Broker 故障后重新发送消息。
监控生产者和消息队列的状态，以便及时发现并解决问题。
使用幂等性，确保即使在重试后也不会重复消息。

总之，通过合理的配置和实现，生产者发送数据丢失的风险可以大大降低。然而，完全消除数据丢失风险通常是不可能的，除非采取了极端的冗余和确认措施，而这可能会以性能和成本为代价。

批量发送消息是批量确认的吗？要成功都成功，要失败一次批次都失败吗

Kafka 生产者的批量发送机制是与批量确认机制紧密相连的。当你使用批量发送时，Kafka 会将一批消息作为一个整体进行处理，这意味着这一批中的所有消息要么全部成功发送，要么全部发送失败。这是因为 Kafka 的设计确保了事务边界内消息的一致性，虽然这里所指的是生产者内部的批量处理，并非消费端的事务性消费。

当生产者将一批消息发送给 Kafka broker 时，broker 会检查这批消息的完整性和合法性。如果这批消息中的任何一条消息不符合要求（例如，主题不存在，或者消息大小超过了限制），那么整个批次都会被拒绝，生产者将接收到一个错误响应。在这种情况下，生产者可以根据配置的重试策略来决定是否重新发送整个批次。

同样，如果这批消息成功被 broker 接收并写入日志，那么整个批次都会被视为成功发送。这意味着从生产者角度来看，批量发送的消息是一次性确认的——要么全部成功，要么全部失败，没有部分成功的概念。

这种机制提供了两个主要好处：

性能优化：通过批量发送和确认，减少了网络往返次数，提高了生产者的吞吐量。
数据一致性：确保了消息的原子性，即要么所有消息都成功写入，要么都不写入，这对于需要保持消息顺序或一致性要求的应用场景非常重要。

然而，值得注意的是，虽然批量发送和确认在生产者到 broker 的层面是一致的，但在 broker 内部，消息仍然会被分别存储到各自的分区中。因此，如果一个批次中的消息属于不同的分区，它们在 broker 端的处理和存储仍然是独立的。但这不影响生产者接收到的确认或错误反馈，即整个批次的成功或失败状态。

kafka 消费者批次消费消息，也是批次确认码？要成功都成功，要失败一次批次都失败吗

Kafka 消费者在处理消息时，可以采用批量拉取（fetch）和批量确认（commit）的方式。当消费者从 Kafka 的一个或多个分区批量拉取消息后，它可以选择在处理完这批消息后再进行一次性的确认（commit）。这种机制被称为批量确认。

批量确认的一个关键点在于，消费者可以控制何时以及如何确认消息的消费进度。当消费者调用 commitSync() 或 commitAsync() 方法时，它实际上是在告诉 Kafka 的 Consumer Group 协调器，已经成功处理了特定偏移量之前的所有消息。

在 Kafka 中，批量确认遵循“全有或全无”的原则。这意味着，如果消费者在处理完一个批次的消息后调用确认，那么所有这批消息都将被标记为已处理。如果在处理过程中任何消息失败，理想情况下，消费者应该回滚整个批次的处理，并且不进行确认，这样消息将留在队列中，可以被重新拉取和处理。

然而，实际情况中，如果消费者在处理消息期间崩溃或断开连接，Kafka 会根据配置的会话超时（session timeout）自动重新平衡 Consumer Group，此时未确认的消息将由其他消费者重新处理。这意味着在极端情况下，即使部分消息已经成功处理，但如果消费者未能在崩溃前完成确认，这些消息也可能被重新处理。

为了确保消息的正确处理和幂等性，消费者应该设计为能够处理消息的重复。Kafka 的设计原则之一就是至少交付一次消息（at least once delivery），这意味着消费者需要能够处理消息的重复，以确保业务逻辑的正确性，尤其是在幂等性操作中。

总结来说，在 Kafka 中，消费者的确可以批量确认消息，这通常意味着要么整个批次的消息都被确认，要么都不确认。但消费者的设计和实现需要考虑到异常情况下的恢复和重复消息的处理，以确保消息处理的可靠性和一致性。