2021年大数据Kafka：Kafka如何保证数据不丢失

Posted 2021-12-17 Lansonli

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目录

系列历史文章

Kafka如何保证数据不丢失

一、如何保证生产者数据不丢失

1） 消息生产分为同步模式和异步模式

2） 消息确认分为三个状态

3） 在同步模式下

4） 在异步模式下

二、如何保证broker端数据不丢失

broker端:

三、如何保证消费端数据不丢失

消费端：

四、总结

生产者端

broker端

消费端

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系列历史文章

2021年大数据Kafka（十二）：❤️Kafka配额限速机制❤️

2021年大数据Kafka（十一）：❤️Kafka的消费者负载均衡机制和数据积压问题❤️

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2021年大数据Kafka（九）：kafka消息存储及查询机制原理

2021年大数据Kafka（八）：Kafka如何保证数据不丢失

2021年大数据Kafka（七）：Kafka的分片和副本机制

2021年大数据Kafka（六）：❤️安装Kafka-Eagle❤️

2021年大数据Kafka（五）：❤️Kafka的java API编写❤️

2021年大数据Kafka（四）：❤️kafka的shell命令使用❤️

2021年大数据Kafka（三）：❤️Kafka的集群搭建以及shell启动命令脚本编写❤️

2021年大数据Kafka（二）：❤️Kafka特点总结和架构❤️

2021年大数据Kafka（一）：❤️消息队列和Kafka的基本介绍❤️

Kafka如何保证数据不丢失

一、如何保证生产者数据不丢失

1） 消息生产分为同步模式和异步模式

2） 消息确认分为三个状态

• a) 0：生产者只负责发送数据
• b) 1：某个partition的leader收到数据给出响应
• c) -1：某个partition的所有副本都收到数据后给出响应

3） 在同步模式下

• a) 生产者等待10S，如果broker没有给出ack响应，就认为失败。
• b) 生产者重试3次，如果还没有响应，就报错。

4） 在异步模式下

• a) 先将数据保存在生产者端的Buffer中。Buffer大小是2万条。 32M
• b) 满足数据阈值或者时间阈值其中的一个条件就可以发送数据。
• c) 发送一批数据的大小是500条。16Kb

如果broker迟迟不给ack，而Buffer又满了。开发者可以设置是否直接清空Buffer中的数据。

二、如何保证broker端数据不丢失

broker端:

• broker端的消息不丢失，其实就是用partition副本机制来保证。
• Producer ack -1(all). 能够保证所有的副本都同步好了数据。其中一台机器挂了，并不影响数据的完整性。

三、如何保证消费端数据不丢失

消费端：

        通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，会接着上次的offset进行消费。

        而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中，在0.8版本之后保存到topic中，即使消费者在运行过程中挂掉了，再次启动的时候会找到offset的值，找到之前消费消息的位置，接着消费，由于offset的信息写入的时候并不是每条消息消费完成后都写入的，所以这种情况有可能会造成重复消费，但是不会丢失消息。

四、总结

生产者端

broker端

broker端主要是通过数据的副本和 ack为-1 来保证数据不丢失操作

消费端

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