RocketMQ与kafka如何解决消息丢失问题？

0 前言

  消息丢失基本是分布式MQ中需要解决问题，消息丢失时保证数据可靠性的范畴。如何保证消息不丢失程序员面试中几乎不可避免的问题。本文主要说明RocketMQ和Kafka在解决消息丢失问题时，在生产者、Broker和消费者之间如何解决消息丢失问题。

1.RocketMQ如何解决消息丢失问题？

  首先，生产者发送消息的时候，怎么保证消息不丢失呢？我记得RocketMQ有同步发送和异步发送两种方式。同步发送的话，生产者会等待Broker的确认，如果收到确认响应，就说明消息已经成功存储了。而异步发送的话，虽然性能更好，但可能在未收到确认前就继续发送，这样如果网络出现问题，可能导致消息丢失。所以生产者这边，应该推荐使用同步发送，并且处理发送失败的情况，比如重试。另外，事务消息也是一种机制，确保消息和本地事务的一致性，比如下单和扣库存的操作，通过事务消息来保证两者都成功或者都回滚。
  然后是Broker端，消息存储的可靠性。Broker接收到消息后，默认是同步刷盘还是异步刷盘呢？异步刷盘性能好，但可能在Broker宕机时丢失未刷盘的数据，而同步刷盘每次写入都要等磁盘写入完成，这样即使宕机，消息也不会丢失。所以Broker的配置需要根据可靠性和性能的需求来调整。另外，主从复制机制，也就是Replication，也是关键。Broker可以配置成同步复制，这样主节点写入后需要等待从节点确认，这样即使主节点故障，从节点还能提供服务，保证消息不丢失。如果只是异步复制，主节点写入成功就返回，但此时从节点可能还没复制，主节点宕机会导致数据丢失。
接下来是消费者端。消费者拉取消息后，如果处理完毕但没有正确返回消费成功的状态，Broker可能会认为消息未被消费，导致重复投递或者消息丢失。所以消费者应该在处理完消息后，返回CONSUME_SUCCESS，如果处理失败，返回RECONSUME_LATER，这样消息会被重新投递。另外，消费者需要保证处理逻辑的幂等性，避免重复消息导致的问题。比如，可以通过数据库的唯一键或者记录消息ID来防止重复处理。
  还有消息重试机制，RocketMQ默认有重试策略，消费者如果消费失败，消息会被重试多次，超过次数后进入死信队列，这样至少不会丢失，而是有记录可以后续处理。同时，定期巡检和监控日志，比如发送和消费的日志，以及Broker的存储状态，可以及时发现潜在问题。备份和容灾机制，比如多副本、跨机房部署，也能在极端情况下防止数据丢失。
  不过，用户可能想知道这些机制的具体实现细节，或者如何配置。比如，生产者发送消息时设置重试次数，Broker配置同步刷盘和同步复制，消费者手动确认并处理幂等性。此外，可能还需要考虑网络分区的情况，或者Broker集群的故障转移机制。总之，需要从消息的生命周期各个阶段来考虑，生产、存储、消费，每个环节都要有相应的措施来防止消息丢失。

RocketMQ 通过多种机制在消息生命周期的各个阶段（生产、存储、消费）保障消息不丢失，具体方案如下：

1.1. 生产者端确保消息可靠发送

1.同步发送 + 重试机制

  • 生产者使用 send() 同步发送，等待 Broker 返回写入确认（ACK）。若发送失败或超时，自动重试（默认重试 2 次，可配置）。
  • 事务消息
      通过两阶段提交确保本地事务与消息发送的一致性（如订单创建与消息发送原子化）：
      1.发送半事务消息（prepare 状态）。
      2.执行本地事务，提交或回滚。
      3.Broker 根据本地事务结果提交或丢弃消息。

1.2. Broker端确保消息可靠存储

  • 同步刷盘（flushDiskType=SYNC_FLUSH）
    Broker 将消息持久化到磁盘后再返回 ACK，避免内存数据丢失（性能较低但可靠性高）。
  • 多副本机制（主从同步）
    配置 BrokerRole=SYNC_MASTER，主节点写入后需等待从节点（Slave）同步完成再返回 ACK，防止主节点宕机数据丢失。
# Broker 配置
brokerRole=SYNC_MASTER
flushDiskType=SYNC_FLUSH
  • CommitLog 存储设计
    消息顺序追加写入 CommitLog 文件，结合内存映射（MMAP）提升写入效率，同时定期刷盘保证持久化。

1.3. 消费者端确保消息可靠消费

  • 手动确认（ACK）机制
    消费者处理完消息后显式返回 CONSUME_SUCCESS，Broker 才会标记消息为已消费。若消费失败，返回 RECONSUME_LATER 触发重试（默认最多 16 次）。
  • 消费幂等性
    消费者需设计幂等逻辑（如数据库唯一键、Redis 去重），避免因重试导致重复消费。

1.4. 故障恢复与监控

  • 消息重试队列 & 死信队列
    消费失败的消息进入重试队列，超过最大重试次数后转入死信队列，供人工处理，避免消息丢弃。
  • Broker 高可用集群
    部署多节点 Broker 集群（如 2M-2S 架构），结合 NameServer 实现故障自动切换。
  • 监控与告警
    监控生产/消费速率、堆积量、Broker 磁盘使用率等指标，及时发现异常。

总结配置要点

在这里插入图片描述

通过上述机制，RocketMQ 在分布式场景下实现了高可靠的消息传输，需根据业务场景权衡性能与可靠性（如异步刷盘 vs 同步刷盘）。

2.Kafka

  对于生产者端，Kafka的acks配置是关键。用户可能知道同步发送，但需要详细说明不同的acks设置（0、1、all）以及它们对消息可靠性的影响。同时，重试机制和幂等生产者的作用也很重要，需要解释清楚。
  Broker端方面，副本机制和ISR集合的概念是关键。需要说明分区副本如何同步，以及unclean.leader选举的影响。用户可能对min.insync.replicas参数不太熟悉，需要举例说明其作用。另外，日志刷盘策略（flush和fsync）虽然默认是异步的，但也要提到如何配置以增加可靠性，同时权衡性能。
  消费者端的问题主要是偏移量提交。自动提交可能导致消息丢失，所以需要建议使用手动提交，并处理好在消费逻辑中的异常。消费者可能因为崩溃而重复处理，但这里重点是避免丢失，所以需要强调在处理完消息后再提交偏移量。

  另外，用户可能对Kafka和RocketMQ的机制差异感兴趣。比如，RocketMQ有事务消息，而Kafka通过事务生产者来实现类似功能。不过这可能属于更高阶的用法，用户如果没有提到事务，可能暂时不需要深入，但可以简要提及。
  还要考虑用户的实际应用场景。比如，他们的系统是否要求高吞吐量，是否能接受同步刷盘带来的性能损耗。在配置建议上，需要给出平衡可靠性和性能的示例，比如acks=all和min.insync.replicas=2，同时提醒监控和运维的重要性，比如监控副本滞后和磁盘健康。
  可能用户还有一些隐含的问题，比如如何监控消息是否丢失，或者出现故障时如何恢复。这些可以作为补充内容，但重点还是先回答如何防止丢失的机制。
  总结起来，需要结构清晰地分阶段讲解，每个阶段的可能问题及解决方案，结合配置参数和最佳实践，让用户能够对照RocketMQ的解决方案，理解Kafka的不同之处和相似点，从而做出合理的技术决策。

Kafka 通过其分布式架构和多副本机制保障消息可靠性，但需要合理配置才能有效避免消息丢失。以下是 Kafka 解决消息丢失问题的核心方案：

2.1 生产者端确保消息成功发送

  • acks 配置
    通过 acks 参数控制 Broker 对消息持久化的确认策略：
    1.acks=0：不等待确认（可能丢失消息，性能最高）。
    2.acks=1：等待 Leader 副本写入成功（默认，可能因 Leader 宕机丢失数据）。
    3.acks=all（或 acks=-1）：等待所有 ISR（In-Sync Replicas） 副本写入成功（最安全）。
properties.put("acks", "all");  // 确保所有 ISR 副本写入成功
  • 重试机制
    配置 retries 参数（默认 0）启用自动重试，结合 delivery.timeout.ms 控制重试超时：
properties.put("retries", 3);          // 重试次数
properties.put("delivery.timeout.ms", 120000);  // 总超时时间
  • 幂等生产者（Exactly-Once）
    启用幂等性（enable.idempotence=true），避免网络重试导致消息重复写入：
properties.put("enable.idempotence", "true");  // 避免重复写入

2.2 Broker 端确保消息可靠存储

  • 多副本机制（Replication）
    每个分区（Partition）配置多个副本（如 replication.factor=3），Leader 副本处理读写，Follower 副本同步数据：
# 创建 Topic 时指定副本数
bin/kafka-topics.sh --create --topic my_topic --partitions 3 --replication-factor 3
  • ISR 机制（In-Sync Replicas）
    Broker 维护 ISR 列表（与 Leader 数据同步的副本），只有 ISR 中的副本才能参与 Leader 选举。通过 min.insync.replicas 设置最小 ISR 副本数（例如 min.insync.replicas=2），确保消息写入足够副本：
# Broker 配置
min.insync.replicas=2
  • 避免脏 Leader 选举
    配置 unclean.leader.election.enable=false，禁止非 ISR 副本成为 Leader（防止数据丢失）：
# Broker 配置
unclean.leader.election.enable=false
  • 数据刷盘策略
    Kafka 默认依赖操作系统的页缓存（Page Cache）异步刷盘，可通过 flush.messages 和 flush.ms 强制刷盘（性能损耗大，慎用）。

2.3. 消费者端确保消息正确消费

  • 手动提交偏移量（Offset）
    关闭自动提交（enable.auto.commit=false），在消息处理完成后手动提交 Offset，避免消息未处理完就提交 Offset 导致丢失：
properties.put("enable.auto.commit", "false");  // 关闭自动提交

while (true) {
  ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
  for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
    // 处理消息
    processMessage(record);
  }
  consumer.commitSync();  // 手动同步提交 Offset
}
  • 消费幂等性
    消费者需设计去重逻辑（如数据库唯一约束、Redis 记录已处理 Offset），避免因重试导致重复消费。

2.4. 容灾与运维保障

  • 监控 ISR 状态
    监控分区的 ISR 副本数量和 Lag（滞后量），确保副本同步正常。
# 查看 Topic 分区状态
bin/kafka-topics.sh --describe --topic my_topic
  • 数据保留策略
    配置合理的 retention.ms（如 7 天），避免因磁盘空间不足删除未消费的消息：
# 设置 Topic 数据保留时间
bin/kafka-configs.sh --alter --topic my_topic --add-config retention.ms=604800000
  • 跨机房容灾（可选）
    使用 MirrorMaker 或 Cluster Linking 跨集群复制数据，实现异地容灾。

2.5 关键配置对比

在这里插入图片描述

总结

  • 生产者：使用 acks=all + 幂等生产者 + 重试。

  • Broker：多副本（replication.factor≥3） + min.insync.replicas≥2。

  • 消费者：手动提交 Offset + 消费逻辑幂等。

  Kafka 的可靠性依赖于副本机制和 ISR 设计，但默认配置（如 acks=1）可能无法保证强一致性。需根据业务场景权衡可靠性与性能（如 acks=all 会降低吞吐量）。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/971127.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

基于AIOHTTP、Websocket和Vue3一步步实现web部署平台，无延迟控制台输出，接近原生SSH连接

基于AIOHTTP、Websocket和Vue3一步步实现web部署平台，无延迟控制台输出，接近原生SSH连接

背景&#xff1a;笔者是一名Javaer&#xff0c;但是最近因为某些原因迷上了Python和它的Asyncio&#xff0c;至于什么原因&#xff1f;请往下看。在着迷”犯浑“的过程中&#xff0c;也接触到了一些高并发高性能的组件&#xff0c;通过简单的学习和了解&#xff0c;aiohttp这个…
阅读更多...
Golang的代码结构规划

Golang的代码结构规划

Golang的代码结构规划 是一种具有高效性能的开发语言&#xff0c;其代码结构规划对于项目的可维护性和可扩展性至关重要。在Golang中&#xff0c;合理的代码结构可以使代码更加清晰易懂&#xff0c;方便团队协作和项目维护。本文将介绍Golang代码结构规划的最佳实践&#xff0c…
阅读更多...
【算法与数据结构】并查集详解+题目

【算法与数据结构】并查集详解+题目

目录 一&#xff0c;什么是并查集 二&#xff0c;并查集的结构 三&#xff0c;并查集的代码实现 1&#xff0c;并查集的大致结构和初始化 2&#xff0c;find操作 3&#xff0c;Union操作 4&#xff0c;优化 小结&#xff1a; 四&#xff0c;并查集的应用场景 省份…
阅读更多...
服务器部署DeepSeek，通过Ollama+open-webui部署

服务器部署DeepSeek，通过Ollama+open-webui部署

1. 安装ollama 1.1. linux 安装 Ollama是目前常用的AI模式部署的第三方工具&#xff0c;能一键部署deepSeek Ollama官方网址https://ollama.com/ 选择Download下载对应的服务版本 服务器选择Linux&#xff0c;下面是下载代码 curl -fsSL https://ollama.com/install.…
阅读更多...
（三）Axure制作转动的唱片

（三）Axure制作转动的唱片

效果图 属性&#xff1a; 图标库&#xff1a;iconfont-阿里巴巴矢量图标库 方形图片转为圆角图片&#xff0c;裁剪&#xff0c;然后加圆角&#xff0c; 唱片和底图是两个图片&#xff0c;点击播放&#xff0c;唱片在旋转。 主要是播放按钮和停止按钮&#xff0c;两个动态面板…
阅读更多...
5G时代的运维变革与美信监控易的深度剖析

5G时代的运维变革与美信监控易的深度剖析

一、5G普及后的网络运维新变化&#xff1a;数据驱动的挑战与机遇 &#xff08;一&#xff09;数据流量的爆炸式增长 在2025年&#xff0c;5G技术已经如同汹涌的浪潮席卷全球。据相关科技数据显示&#xff0c;5G网络的普及使得数据流量呈现出令人咋舌的增长态势。 这种海量的数…
阅读更多...
BGP配置华为——RR反射器配置

BGP配置华为——RR反射器配置

实验拓扑 与之前实验同理将loop0作为routerID使用&#xff0c;且R1和R2上用loop1接口用于模拟用户其他网段 实验要求 1&#xff0c;在AS100内运行OSPF协议 2.配置路由反射器&#xff0c;使得从R1进入的数据能够反射到全局网络 3.在R1和R2上分别宣告自己的loop1口网段用于观…
阅读更多...
记录第一次在windows环境编译libuvc库 踩的坑

记录第一次在windows环境编译libuvc库 踩的坑

最近遇到windows下编译libuvc库,实现经usb连接的摄像头拍摄采集。绕了一大圈&#xff0c;记录一下。 首先&#xff0c;作为新手&#xff0c;肯定需要参考大神资料&#xff0c;但是还是踩了坑。 要在windows 环境下安装libuvc的驱动并确保可用&#xff0c;需要经过一系列流程&a…
阅读更多...
Mybatisplus——Mybatisplus3.5.2版本使用Page分页插件查询，records有数据但是total显示0

Mybatisplus——Mybatisplus3.5.2版本使用Page分页插件查询，records有数据但是total显示0

目录 一、问题背景 debug 执行Mybatisplus使用Page分页插件查询时&#xff0c;发现 Page 里面的records有数据但是total显示0。 二、问题产生的原因 未配置MybatisPlus的分页插件拦截器导致的或者因mybatis-plus版本3.4或3.5版本导致原先的分页插件paginationInterceptor无法…
阅读更多...
安全筑基，智能赋能：BeeWorks IM引领企业协同新纪元

安全筑基，智能赋能：BeeWorks IM引领企业协同新纪元

在数字经济高速发展的今天&#xff0c;企业通讯系统已从单纯的信息传递工具演变为支撑业务创新的核心平台。传统通讯工具在安全性、智能化、协同性等方面的不足&#xff0c;严重制约着企业的数字化转型进程。BeeWorks IM系统以其创新的技术架构和智能化功能&#xff0c;正在重新…
阅读更多...
SSM课设-学生选课系统

SSM课设-学生选课系统

【课设者】SSM课设-学生选课系统 分为 管理员 和 老师 和 学生端 技术栈 前端: HtmlCssJavaScriptAjax 后端: Spring、Spring MVC、MyBatis、MySQL、JSP 学生端 --选课 选课 搜索 --查看选课结果 --退选 --查看已修课程 --管理个人信息 老师端 --添加教学课程 添加 …
阅读更多...
记使用AScript自动化操作ios苹果手机

记使用AScript自动化操作ios苹果手机

公司业务需要自动化操作手机&#xff0c;本来以为很困难&#xff0c;没想到使用AScript工具出乎意料的简单&#xff0c;但是还有很多坑存在&#xff0c;写个博客记录一下。 工具信息&#xff1a; 手机&#xff1a;iphone7 系统版本&#xff1a;ios15 AScript官方文档链接&a…
阅读更多...
linux 安装ftp

linux 安装ftp

1、安装vsftpd sudo yum install -y vsftpd 2、运行以下命令&#xff0c;启动FTP服务&#xff0c;并设置开机自启动。 sudo systemctl start vsftpdsudo systemctl enable vsftpd 3、运行以下命令&#xff0c;查看FTP服务监听的端口。 sudo netstat -antup | grep ftp 出现…
阅读更多...
[AI]从零开始的llama.cpp部署与DeepSeek格式转换、量化、运行教程

[AI]从零开始的llama.cpp部署与DeepSeek格式转换、量化、运行教程

一、前言 在上一次的DeepSeek的部署教程中&#xff0c;我们使用Ollama与LM Studio很轻松的部署了DeepSeek并且也完成了相关API的调用&#xff0c;如果还有不会的小伙伴请看下面的教程&#xff1a; DeepSeek本地部署&#xff1a;[AI]从零开始的DeepSeek本地部署及本地API调用教…
阅读更多...
内容中台重构企业内容管理流程驱动智能协作升级

内容中台重构企业内容管理流程驱动智能协作升级

内容概要 内容中台作为企业数字化转型的核心基础设施&#xff0c;通过技术架构革新与功能模块整合&#xff0c;重构了传统内容管理流程的底层逻辑。其核心价值在于构建动态化、智能化的内容生产与流转体系&#xff0c;将分散的创作、存储、审核及分发环节纳入统一平台管理。基…
阅读更多...
LM Studio笔记

LM Studio笔记

一、什么是 LM Studio&#xff1f; LM Studio 是一款功能强大、易于使用的桌面应用程序&#xff0c;用于在本地机器上实验和评估大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;。它允许用户轻松地比较不同的模型&#xff0c;并支持使用 NVIDIA/AMD GPU 加速计算。 功能集&#xff1…
阅读更多...
oracle使用动态sql将多层级组织展平

oracle使用动态sql将多层级组织展平

ERP或者其他企业管理软件中都会有一张组织机构表&#xff0c;可以写固定sql的方式将其展平获取组织表中的字段信息&#xff0c;如负责人、上级组织负责人、分管领导、成立时间等。但是这种方式有个缺陷&#xff0c;就是如果只写到处理4个层级&#xff0c;那么后期层级增多就无法…
阅读更多...
【JavaEE进阶】Spring Boot日志

【JavaEE进阶】Spring Boot日志

目录 &#x1f334;日志概述 &#x1f6a9;为什么要学习日志 &#x1f6a9;日志的用途 &#x1f6a9;日志使用 &#x1f333;打印日志 &#x1f6a9;在程序中得到日志对象 &#x1f6a9;使用日志对象打印日志 &#x1f332;日志框架介绍(Slf4j ) &#x1f6a9;门面模式…
阅读更多...
【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升 一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析 一、摘要 本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法&#xff0c;介绍了如何通过最小二乘…
阅读更多...
基于微信小程序的场地预约设计与实现

基于微信小程序的场地预约设计与实现

第3章 系统设计 3.1系统设计目标 本系统的实现可以帮助体育馆场地信息的管理。帮助管理员对注册用户管理以及用户预约管理。同时可以帮助用户进行场地预约。本系统可以实现用户足不出户预约到需要的场地&#xff0c;为用户提供场地信息了解的平台。 3.2系统功能结构图 本系统的…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023