模板网站有哪几类,wordpress主题添加授权,常熟经济开发区人才网,端 传媒网站模板Kafka高级_生产者ACk机制数据一致性问题 目录需求#xff1a; 设计思路实现思路分析1.Kafka高级_生产者ACk机制2.Kafka高级数据一致性问题 参考资料和推荐阅读 Survive by day and develop by night. talk for import biz , show your perfect code,full busy#xff0c… Kafka高级_生产者ACk机制数据一致性问题 目录需求 设计思路实现思路分析1.Kafka高级_生产者ACk机制2.Kafka高级数据一致性问题 参考资料和推荐阅读 Survive by day and develop by night. talk for import biz , show your perfect code,full busyskip hardness,make a better result,wait for change,challenge Survive. happy for hardess to solve denpendies. 目录
需求
设计思路 假设我们有一个Kafka集群其中包含一个主题Topic1和两个分区Partition1和Partition2。每个分区都有两个副本其中一个是领导者副本Leader Replica另一个是追随者副本Follower Replica。 ACK 0 如果生产者设置了ACK参数为0则生产者发送消息后不会等待任何确认。消息会立即被视为成功发送但可能会导致消息丢失的风险。 ACK 1 如果生产者设置了ACK参数为1则生产者会等待领导者副本确认消息。一旦消息被领导者副本确认生产者会认为消息已经成功发送。但是如果领导者副本在确认之前出现故障可能会导致消息丢失。 ACK all/-1 如果生产者设置了ACK参数为all或-1则生产者会等待所有分区副本包括领导者副本和追随者副本都确认消息。只有在所有副本确认之后生产者才认为消息成功发送。这种设置提供了最高的数据可靠性因为即使领导者副本发生故障仍然可以从追随者副本中读取数据。
数据一致性保证 对于数据一致性问题Kafka使用分布式复制机制来保证。领导者副本处理所有的读写请求并将写入的数据复制给追随者副本。这样即使领导者副本出现故障追随者副本可以接替成为新的领导者。通过这种复制机制保证了数据的一致性和可用性。
实现思路分析
1.Kafka高级_生产者ACk机制
Kafka高级生产者ACK机制是保证消息发送的可靠性的一种机制。在Kafka中ACKAcknowledgment代表了消息的确认机制用于确认消息是否发送成功。
Kafka生产者发送消息时会指定ACK的级别。ACK有三个级别 acks0生产者不等待服务器的响应将消息发送到Kafka集群后立即返回不保证消息是否发送成功。这种方式可能会导致消息丢失不推荐使用。 acks1生产者在消息发送到Kafka集群后会等待Leader副本确认消息发送成功后再返回。这种方式可以保证消息发送的可靠性但可能会存在一定的数据丢失的风险。 acksall生产者在消息发送到Kafka集群后会等待所有副本确认消息发送成功后才返回。这种方式可以最大程度地保证消息发送的可靠性但会增加延迟和降低吞吐量。
根据实际业务需求和系统性能要求可以选择适合的ACK级别。通常情况下对于重要的数据推荐使用acksall机制以确保数据不丢失。而对于一些实时性要求较高、可以容忍少量数据丢失的场景可以选择acks1机制。
2.Kafka高级数据一致性问题
Kafka是一个分布式的消息队列系统具有高吞吐量、低延迟和强大的持久性特性。然而由于其分布式特性Kafka在保证数据一致性方面存在一些挑战。
首先Kafka使用了副本机制来实现数据的容错和持久性。每个分区都有多个副本其中一个被选为领导者负责处理所有的读写请求其余副本作为追随者只负责与领导者进行数据同步。在写入数据时领导者会将数据写入本地磁盘并异步地复制给追随者。因此在领导者写入数据之后追随者可能还没有完全同步这导致了部分数据一致性的问题。
其次Kafka采用了异步复制的方式进行数据复制。这意味着当领导者将数据写入本地磁盘后并不会等待追随者的复制完成而是立即返回成功响应。这样可以减少延迟提高吞吐量但也会导致数据在多个副本之间存在一定的延迟从而可能出现数据不一致的情况。
为了解决这些 数据一致性问题Kafka提供了一些机制 ISRIn-Sync Replicas机制Kafka定义了一个概念叫做ISR即与领导者保持同步的副本集合。只有处于ISR中的副本才能被选为新的领导者。当追随者与领导者之间的复制延迟过高时追随者将被自动踢出ISR这样可以避免延迟过高的副本对数据一致性造成影响。 同步复制机制Kafka支持同步复制模式即在写入数据时等待追随者完成数据复制。这样可以保证数据在多个副本之间的一致性但也会增加延迟和降低吞吐量。 ISR扩展机制Kafka还提供了ISR扩展机制即允许用户自定义ISR中的副本数量。通过增加ISR中的副本数量可以提高数据的容错性和可用性但也会增加复制延迟。
总的来说Kafka在追求高吞吐量和低延迟的同时还兼顾了数据一致性的问题。通过ISR机制、同步复制机制和ISR扩展机制可以在不同的场景下权衡吞吐量和一致性的需求。
参考资料和推荐阅读
参考资料 官方文档 开源社区 博客文章 书籍推荐 欢迎阅读各位老铁如果对你有帮助点个赞加个关注呗同时期望各位大佬的批评指正~如果有兴趣可以加文末的交流群大家一起进步哈
