Kafka中的acks机制——一次由错误资料引发的源码学习

前言

这次的学习过程来历有点奇怪。我本来是学习kafka过程中正常的学到了这个acks机制,但是发现很多地方写的都不太明白。因此决定还是自己来看一下源码。

具体来说:请看搜索结果(Google引擎)
这个是搜索“Kafka的ack”所得到的结果。
在这里插入图片描述

第一条:是直接转载的其他地方。并且只是说了0 1 -1,至于这个是什么,看完还是懵逼。

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第二条:看起来清晰了许多,感觉总结的也很精辟…

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第三条是完全复制的第二条。

第四条是黑马的网站,其中给到了一个举例…

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问题出在了第五条,来自火山引擎的介绍页:
本觉得是最权威的,结果是不确保真实性的ai答案…而且其中出现了与其他地方描述不一致的:这里说acks是出现在消费者那边的。
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甚至于,如果搜“kafka的ack机制”,那么——

在这里插入图片描述

acks机制源码

其实这个源码也没多少,毕竟只是发送机制中的一个小的参数。在kafka、sender部分中。
https://github.com/apache/kafka/blob/trunk/clients/src/main/java/org/apache/kafka/clients/producer/internals/Sender.java

其中,关于acks的定义如下:

    /* the number of acknowledgements to request from the server */private final short acks;

在代码的644行部分,是acks == 0的情况。

    // this is the acks = 0 case, just complete all requestsfor (ProducerBatch batch : batches.values()) {completeBatch(batch, new ProduceResponse.PartitionResponse(Errors.NONE), correlationId, now, null);}

在918行部分,是acks != 0 的情况,表示期望获取服务端响应。

   ClientRequest clientRequest = client.newClientRequest(nodeId, requestBuilder, now, acks != 0,requestTimeoutMs, callback);

acks机制功能

很显然,就是网上那样…
acks机制producer的消息发送确认机制,用于防止消息的丢失。

具体参考此文:https://blog.csdn.net/qq_32445015/article/details/123006365

后记

搜索kafka的ackkafka的ack机制,搜出来的结果都是垃圾。。。
但如果搜索kafka的ack机制源码,还是能搜到不少宝贝。

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更加深入透彻的理解了——学习要以源码为准,这句话。
还有就说,发现文章是ai生成的,那就可以直接润了。看你的ai文,那我何不自己去问gpt呢。

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