云消息队列 Kafka 版常见问题的相关内容

文章 2025-05-08 来自：开发者社区

美团面试：对比分析 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ 三大MQ常见问题？

本文的原文地址本文的原文地址尼恩说在前面在40岁老架构师尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团、蚂蚁、得物的面试资格，遇到很多很重要的面试题：如何根据应用场景选择合适的消息中间件? Rocketmq消息0丢失，如何实现？ Rocketmq如何保证消息可靠？对比分析 RocketMQ...

文章 2024-07-28 来自：开发者社区

kafka 性能优化与常见问题优化处理方案

本文为博主原创，未经允许不得转载： 1. JVM参数优化设置　　　　kafka是scala语言开发，运行在JVM上，需要对JVM参数合理设置，修改bin/kafka-start-server.sh中的jvm设置 export KAFKA_HEAP_OPTS...

文章 2024-03-14 来自：开发者社区

Flink CDC产品常见问题之用upsert的方式写入kafka失败如何解决

问题一：flink cdc运行起来之后，大家一般用什么来进行监控报警的呢？ flink cdc运行起来之后，大家一般用什么来进行监控报警的呢？参考答案： Flink CDC运行起来之后，可以使用以下工具来进行监控和报警： Flink Web UI：Flink提供了Web UI，可以通过该界面查看作业的运行状态、性能指标以及错误信息...

文章 2024-03-14 来自：开发者社区

Flink CDC产品常见问题之Flink CDC里从kafka消费的时候顺序混乱如何解决

问题一：flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现这个情况怎么办？ flink cdc采集mysql数据，异常后以保存点停止，再以保存点启动，出现最终采集到的数据比源端数据多的问题，有知道这是什么问题造成的吗？参考答案：在Flink CDC采集MySQL数据时，如果出现异常后以保存点停止，再以保存点启动，最终采集...

文章 2024-03-14 来自：开发者社区

DataWorks常见问题之kafka数据导入datahub失败如何解决

问题一：DataWorks的maxcompute 链接不同region下的hbase-all怎么解决？ DataWorks的maxcompute spark链接不同region下的hbase-all怎么解决？参考答案：要解决DataWorks的MaxCompute链接不同Region下的hbase-all，可以按照以下步骤操作： ...

文章 2024-03-08 来自：开发者社区

DataWorks常见问题之sap haha数据同步kafka如何解决

问题一：dataworks创建oss外部表时，文件格式是parquet，此时的分区是怎么设置的？ dataworks创建oss外部表时，文件格式是parquet，此时的分区是怎么设置的？参考回答： ...

阿里云文档 2023-12-22

Kafka的使用问题及解决方法

本文介绍使用Kafka时可能遇到的问题及解决方法。

文章 2023-12-12 来自：开发者社区

1. 如何防⽌消息丢失在生产者层面，我们有个ack参数确认机制设置成-1，也就是副本全部同步了leader才发送ack，这样确保leader和副本挂掉只剩一个还能保证消息不丢失消费者：把⾃动提交改成⼿动提交2. 如何防⽌重复消费在防⽌消息丢失的⽅案中，如果⽣产者发送完消息后，因为⽹络抖动，没有收到ack，但实际上broker已经收到了。此时⽣产者会进⾏重试，于是broker就会收到多条相同的消息....

文章 2023-09-26 来自：开发者社区

Kafka 常见问题

@[TOC] kafka 如何确保消息的可靠性传输消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是消费到了这个消息，然后还没处理就自动提交了offset，让kafka以为你已经消费好了这个消息。对于消费端来说只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会重复消费，比如你刚处理完，还没提交offset，结果自己挂了，...

文章 2023-04-27 来自：开发者社区

Kafka常见问题总结

在使用 Kafka 时，我们经常会遇到的问题有哪些？会不会丢消息？Offset 怎么保存？Consumer 重复消费问题怎么处理？如何保证消息的顺序？数据倾斜怎么处理？一个 Topic 分配多少个 Partiton 合适以及修改 Partiton有哪些限制？如何保证消息不丢失？消息不丢失对于消息队列来说至关重要，但要实现这一点也是非常困难。因为服务器可能会宕机，磁盘可能会坏，所以对于 Kafka....