当前位置: 首页 > news >正文

Kafka Offset 自动提交和手动提交 - 漏消费与重复消费

目录

1. 引言

2. Offset 提交方式概述

2.1 自动提交 Offset

2.2 手动提交 Offset

3. 漏消费与重复消费的问题分析

3.1 自动提交模式下的漏消费和重复消费

漏消费

重复消费

3.2 手动提交模式下的漏消费和重复消费

漏消费

重复消费

4. 自动提交与手动提交的选择

4.1 适用场景

4.2 配置建议

5. 代码示例

5.1 自动提交示例

5.2 手动提交示例

6. 结论

参考文档


1. 引言

Kafka 是当前广泛使用的分布式消息队列系统,其强大的吞吐量和可靠性使其在实时数据流处理中广受欢迎。在 Kafka 消费过程中,Offset 是一个重要的概念,它记录了每个消费组读取消息的进度。本文将详细探讨 Kafka Offset 的自动提交和手动提交模式,并分析它们可能导致的漏消费和重复消费问题。

2. Offset 提交方式概述

2.1 自动提交 Offset

在 Kafka 中,enable.auto.commit 配置项决定是否开启自动提交。当设置为 true 时,Kafka Consumer 会定期(由 auto.commit.interval.ms 配置项指定的时间间隔)自动提交当前的 Offset。自动提交的优点是实现简单,使用方便,但缺点是可能会导致漏消费或重复消费的问题。

2.2 手动提交 Offset

手动提交 Offset 是指由程序员在消费逻辑中显式地调用提交方法(如 commitSync()commitAsync())进行 Offset 提交。手动提交提供了对 Offset 更精细的控制,能够减少漏消费和重复消费的风险,但也增加了实现的复杂性。

3. 漏消费与重复消费的问题分析

3.1 自动提交模式下的漏消费和重复消费

漏消费

在自动提交模式下,Kafka 会按固定的时间间隔提交 Offset,如果在 Offset 自动提交之后但在实际消费消息之前应用崩溃或发生其他错误,可能导致该 Offset 被提交,但实际消息并未消费。这就会造成消息的漏消费。

重复消费

自动提交可能会在消息实际处理完成之前提交 Offset。如果在 Offset 提交之后但消息处理尚未完成时应用崩溃,则在重启后,Kafka 将从已提交的 Offset 开始重新消费,导致部分消息被重复消费。

3.2 手动提交模式下的漏消费和重复消费

漏消费

在手动提交模式下,如果消息处理完成但在手动提交 Offset 之前应用崩溃或发生错误,则会导致该批次消息未被提交 Offset,从而在下次消费时从上一次提交的 Offset 开始重新消费,理论上不会导致漏消费问题。

重复消费

由于手动提交模式通常在消息处理完成后提交 Offset,因此应用崩溃可能导致上一次提交的 Offset 和实际消费的消息之间出现重复,但通过精细控制可以尽量减少重复消费的风险。

4. 自动提交与手动提交的选择

4.1 适用场景

  • 自动提交:适用于对消息偶尔漏消费或重复消费容忍度较高的场景,比如一些日志数据处理,自动提交可以简化代码逻辑。
  • 手动提交:适用于对数据一致性要求较高的场景,比如金融数据处理,手动提交可以更精细地控制消费流程,减少数据误差。

4.2 配置建议

  • 若使用 自动提交,应确保 auto.commit.interval.ms 设置合理,避免过长的提交间隔导致更多的重复消费。
  • 若使用 手动提交,应使用 commitSync() 进行同步提交,确保 Offset 成功提交;或者使用 commitAsync() 提高性能,但要处理可能的失败提交。

5. 代码示例

5.1 自动提交示例

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}
}

5.2 手动提交示例

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test-group");
props.put("enable.auto.commit", "false");  // 禁用自动提交
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Collections.singletonList("test-topic"));while (true) {ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}// 手动同步提交consumer.commitSync();
}

6. 结论

Kafka Offset 的自动提交和手动提交各有优缺点,选择适合的方式需要根据具体的业务场景需求来决定。自动提交适合简单场景,但容易发生漏消费和重复消费,而手动提交提供了更高的灵活性和可靠性。

相关文章:

Kafka Offset 自动提交和手动提交 - 漏消费与重复消费

目录 1. 引言 2. Offset 提交方式概述 2.1 自动提交 Offset 2.2 手动提交 Offset 3. 漏消费与重复消费的问题分析 3.1 自动提交模式下的漏消费和重复消费 漏消费 重复消费 3.2 手动提交模式下的漏消费和重复消费 漏消费 重复消费 4. 自动提交与手动提交的选择 4.1…...

Vue3父组件和子组件

子组件暴露方法给父组件&#xff0c;父组件传值 子组件 const editCalendar (value: string) > {console.log(获取父组件的值, value)};//暴露给外部调用defineExpose({editCalendar,}); 父组件 <template> <CalendarEdit ref"editRef" /> </…...

Linux 定时任务全解析

文章目录 一、Cron 服务1.1安装1.2配置文件格式1.3使用方法1.4系统级与用户级 Cron 任务区别 二、At 服务2.1安装2.2工作原理2.3使用方法 一、Cron 服务 1.1安装 在大多数 Linux 发行版中&#xff0c;Cron 服务通常已经默认安装。例如在 Ubuntu 系统中&#xff0c;可以通过以…...

XLNet——打破 BERT 局限的预训练语言模型

近年来&#xff0c;深度学习在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域取得了革命性进展&#xff0c;其中 BERT 的出现标志着双向语言建模的强大能力。然而&#xff0c;BERT 也存在一些局限性&#xff0c;限制了其在生成任务中的表现。2019 年&#xff0c;由 Google 和 Ca…...

开源代码统计工具cloc的简单使用

一.背景 公司之前开发了个小系统&#xff0c;要去申请著作权&#xff0c;需要填写代码数量。应该怎么统计呢&#xff1f;搜索了一下&#xff0c;还是用开源工具cloc吧&#xff01;我的操作系统是windows&#xff0c;代码主要是java项目和vue项目。 二.到哪里找 可以去官方下载…...

如何创建一个项目用于研究element-plus的原理

需求&#xff1a;直接使用element-plus未封装成组件的源码&#xff0c;创建一个项目&#xff0c;可以使用任意的element-plus组件&#xff0c;可以深度研究组件的运行。例如研究某一个效果&#xff0c;如果直接在node_modules修改elment-plus打包之后的那些js、mjs代码&#xf…...

单片机进阶硬件部分_day2_项目实践

设计要求 从绘制原理图到画PCB板&#xff0c;完成智能云衣柜项目 STM32 &#xff08;Modbus&#xff09;云IOT衣物云端管理 华为PCB布线规范 基于IoT的智享家主控系统 步骤分析 需求分析 器件选型绘制原理图&#xff08;器件连接&#xff09;PCB布局、布线泪滴、铺铜、添加丝印…...

labview关于文件路径的问题

在调用文件或拆分文件的时候经常会用到拆分路径函数和创建路径函数&#xff0c;最常用的也是当前应用程序目录或者是当前VI目录。 这里我们看到应用程序目录和VI目录在同一项目中&#xff0c;应用程序目录更像是根目录&#xff0c;往下拆分成了各个VI的子目录。 接下来我们来拆…...

72项!湖北省2024年度第二批省级科技计划项目拟立项项目公示!

本期精选 SCI&EI ●IEEE 1区TOP 计算机类&#xff08;含CCF&#xff09;&#xff1b; ●EI快刊&#xff1a;最快1周录用&#xff01; 知网(CNKI)、谷歌学术期刊 ●7天录用-检索&#xff08;100%录用&#xff09;&#xff0c;1周上线&#xff1b; 免费稿件评估 免费匹配…...

神经网络问题之:梯度不稳定

梯度不稳定是深度学习中&#xff0c;特别是在训练深度神经网络时常见的一个问题&#xff0c;其本质涉及多个方面。 一、根本原因 梯度不稳定问题的根本原因在于深度神经网络的结构和训练过程中的一些固有特性。随着网络层数的增加&#xff0c;梯度在反向传播过程中会逐层累积变…...

ORACLE删不掉job,如何解决。

问题&#xff1a; 删掉 NYZSM 时出错&#xff1a; ORA-27478: 作业 “ZHY.NYZSM” 正在运行 ORA-06512: 在 “SYS.DBMS_ISCHED”, line 213 ORA-06512: 在 “SYS.DBMS_SCHEDULER”, line 657 ORA-06512: 在 line 2 1、停止作业&#xff1a; 使用DBMS_SCHEDULER.STOP_JOB过程来…...

可视化建模与UML《活动图实验报告》

你当像鸟飞往你的山。 一、实验目的&#xff1a; 1、熟悉活动图的基本功能和使用方法。 2、掌握使用建模工具软件绘制协作图的方法 二、实验环境&#xff1a; window7 | 10 | 11 EA15 三、实验内容&#xff1a; <1>绘制学生选课系统中添加课程(Add Course)用例的活动图…...

基于 MUSA 的大语言模型推理和服务框架vLLM

1. 引言​ vLLM是一个高性能且内存高效的大语言模型推理和服务框架&#xff0c;也是当前业界使用范围最广的大模型推理框架&#xff0c;截至目前github star数28.4k。该框架性能优秀&#xff0c;而且部署容易&#xff0c;使用CUDA/ROCm提供GPU加速能力。但vLLM目前不支持使用摩…...

鸿蒙网络编程系列48-仓颉版UDP回声服务器示例

1. UDP回声服务器简介 回声服务器指的是这样一种服务器&#xff0c;它接受客户端的连接&#xff0c;并且把收到的数据原样返回给客户端&#xff0c;本系列的第2篇文章《鸿蒙网络编程系列2-UDP回声服务器的实现》中基于ArkTS语言在API 9的环境下实现了UDP回声服务器&#xff0c…...

android-studio-4.2下载 、启动

下载 分享一个国内的android studio网站&#xff0c;可以下载SDK和一些Android studio开发工具 https://www.androiddevtools.cn/ 启动 JAVA_HOME/app/zulu17.48.15-ca-jdk17.0.10-linux_x64/ /app5/android-studio-home/android-studio-ide-201.6568795-linux-4.2C1/bin/s…...

深度学习day2-Tensor 2

六 Tensor常见操作 Tensor&#xff1a;多维数组&#xff0c;用于存储和操作数据 1 获取元素值 data.item():单个元素tensor转为python数值 import torch #标量 xtorch.tensor(1) print(x.item()) #一阶 xtorch.tensor([100]) print(x.item()) #如果输入的数据超过1个&#…...

【Android踩过的坑】14.小米系统TTS无法生效的问题

【Android踩过的坑】14.小米系统TTS无法生效的问题 解决办法&#xff1a; 在AndroidManifest.xml中添加&#xff1a; <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <manifest xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"…...

RabbitMQ实现异步下单与退单

前言&#xff1a; 在电商项目中的支付模块也是一个很重要的模块&#xff0c;其中下订操作以及退订操作就是主要的操作。其次的下单是同步下单&#xff0c;也就是第三方支付、数据库扣减、积分增加、等等其他业务操作&#xff0c;等待全部执行完毕后向用户返回成功响应请求。对…...

鸿蒙NEXT开发案例:随机数生成

【引言】 本项目是一个简单的随机数生成器应用&#xff0c;用户可以通过设置随机数的范围和个数&#xff0c;并选择是否允许生成重复的随机数&#xff0c;来生成所需的随机数列表。生成的结果可以通过点击“复制”按钮复制到剪贴板。 【环境准备】 • 操作系统&#xff1a;W…...

nwjs崩溃复现、 nwjs-控制台手动操纵、nwjs崩溃调用栈解码、剪切板例子中、nwjs混合模式、xdotool显示nwjs所有进程窗口列表

-1. nwjs在低版本ubuntu运行情况 ubuntu16.04运行nw-v0.93或0.89报错找不到NSS_3.30、GLIBC_2.25 uname -a #Linux Asus 4.15.0-112-generic #113~16.04.1-Ubuntu SMP Fri Jul 10 04:37:08 UTC 2020 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux cat /etc/issue #Ubuntu 16.04.7 LTS \n \l…...

stm32G473的flash模式是单bank还是双bank?

今天突然有人stm32G473的flash模式是单bank还是双bank&#xff1f;由于时间太久&#xff0c;我真忘记了。搜搜发现&#xff0c;还真有人和我一样。见下面的链接&#xff1a;https://shequ.stmicroelectronics.cn/forum.php?modviewthread&tid644563 根据STM32G4系列参考手…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

Springboot社区养老保险系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;社区养老保险系统小程序被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

初探Service服务发现机制

1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能&#xff1a;服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面&#xff1a; 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容&#xff0c;原视频时长 ~130 分钟&#xff0c;以实操演示主流的一些 LLMs 的使用&#xff0c;由于涉及到实操&#xff0c;实际上并不适合以文字整理&#xff0c;但还是决定尽量整理一份笔…...

Unity UGUI Button事件流程

场景结构 测试代码 public class TestBtn : MonoBehaviour {void Start(){var btn GetComponent<Button>();btn.onClick.AddListener(OnClick);}private void OnClick(){Debug.Log("666");}}当添加事件时 // 实例化一个ButtonClickedEvent的事件 [Formerl…...

ZYNQ学习记录FPGA(一)ZYNQ简介

一、知识准备 1.一些术语,缩写和概念&#xff1a; 1&#xff09;ZYNQ全称&#xff1a;ZYNQ7000 All Pgrammable SoC 2&#xff09;SoC:system on chips(片上系统)&#xff0c;对比集成电路的SoB&#xff08;system on board&#xff09; 3&#xff09;ARM&#xff1a;处理器…...