云消息队列 Kafka 版语义的相关内容

文章 2025-03-02 来自：开发者社区

原理剖析| Kafka Exactly Once 语义实现原理：幂等性与事务消息

01 前言在现代分布式系统中，确保数据处理的准确性和一致性是至关重要的。Apache Kafka，作为一个广泛使用的流处理平台，提供了强大的消息队列和流处理功能。随着业务需求的增长，Kafka 的事务消息功能应运而生，它允许应用程序以一种原子的方式处理消息，即要么所有消息都被正确处理，要么都不处理。本文将深入剖析 Kafka 的 Exact...

问答 2024-06-01 来自：开发者社区

Flink kafka Producer如何达到at-least-once语义

文章 2024-05-06 来自：开发者社区

Kafka Exactly Once 语义实现原理：幂等性与事务消息

01 前言在现代分布式系统中，确保数据处理的准确性和一致性是至关重要的。Apache Kafka，作为一个广泛使用的流处理平台，提供了强大的消息队列和流处理功能。随着业务需求的增长，Kafka 的事务消息功能应运而生，它允许应用程序以一种原子的方式处理消息，即要么所有消息都被正确处理，要么都不处理...

文章 2023-02-27 来自：开发者社区

深入解析 Kafka Exactly Once 语义设计 & 实现

本篇文章主要介绍 Kafka 如何在流计算场景下保证端到端的 Exactly Once 语义，通过其架构上的设计以及源码分析帮助读者理解背后的实现原理。什么是 Exactly-Once?消息的投递语义主要分为三种：At Most Once: 消息投递至多一次，可能会丢但不会出现重复。At Least...

文章 2022-09-22 来自：开发者社区

Kafka/Spark/Flink Exactly-once语义调研

前言Exactly-once投递语义是分布式系统中最常遇到的话题，Exactly-once保证了哪怕系统发生故障，每一个 ETL 操作也仅会被执行一次，不会产生数据的丢失或者重复。这是数据投递的最强保证，很难实现这个等级的流处理数据投递。接下来是对于一些业界主流的Exactly-once投递语义的调研。本文主要关注的是方案的实现和技术点，重点在于方案的failover机制和高可用，对于分布式系统....

问答 2022-07-08 来自：开发者社区

大佬们，flink cdc采集mysql的数据写到kafka时使用AT_LEAST_ONCE语义可以

大佬们，flink cdc采集mysql的数据写到kafka时使用AT_LEAST_ONCE语义可以成功写入，但是使用EXACTLY_ONCE语义不能写入，但是程序没有报错，知道这是什么原因吗？

文章 2022-06-11 来自：开发者社区

【Kafka】（二十二）Kafka Exactly Once 语义与事务机制原理2

异常处理Exception处理InvalidProducerEpoch这是一种Fatal Error，它说明当前Producer是一个过期的实例，有Transaction ID相同但epoch更新的Producer实例被创建并使用。此时Producer会停止并抛出Exception。InvalidPidMappingTransaction Coordinator没有与该Transaction I....

文章 2022-06-11 来自：开发者社区

【Kafka】（二十二）Kafka Exactly Once 语义与事务机制原理1

写在前面的话本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本。为什么要提供事务机制Kafka事务机制的实现主要是为了支持Exactly Once即正好一次语义操作的原子性有状态操作的可恢复性Exactly Once《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持At Least Once和At Most Once语义，尚不支持Exa....

文章 2022-05-25 来自：开发者社区

Kafka的消息会丢失和重复吗？——如何实现Kafka精确传递一次语义

下面我们来简单了解一下消息传递语义，以及kafka的消息传递机制。首先我们要了解的是message delivery semantic 也就是消息传递语义。这是一个通用的概念，也就是消息传递过程中消息传递的保证性。分为三种：最多一次（at most once）: 消息可能丢失也可能被处理，但最多只会被处理一次。可能丢失不会重复至少一次（at least once）: ....