kafka中的ack

Kafka的ack是指生产者发送消息后，等待消息被成功写入到Kafka broker的副本数。具体来说，ack参数可以设置为以下三种选项之一：

- acks=0：生产者不会等待任何来自服务器的响应，消息被视为已发送
- acks=1：生产者在成功写入主题分区的leader副本后会收到来自服务器的响应。
- acks=all(-1)：生产者将等待所有分区副本都提交消息后，才会收到来自服务器的响应。

这些选项的权衡取决于消息可靠性，以及生产者发送消息的延迟和吞吐量需求。

举个例子，如果您的应用程序可以容忍少量数据丢失，则可以使用acks=1，因为这可以确保消息成功写入主题分区的leader副本。但是，如果您的应用程序需要保证绝对的数据完整性，则应使用acks=all，尽管这会增加延迟并降低吞吐量。

下面是一个设置ack参数的例子，其中ack参数设置为1：

from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'],
                         api_version=(0, 10),
                         acks=1)

相关问题

pyspark中设置kafka的ack

在 PySpark 中设置 Kafka 的 ack（确认机制）可以通过配置 Kafka 相关的参数来实现。

首先，你需要创建一个 `SparkConf` 对象，并设置相应的 Kafka 参数。然后，使用该配置对象创建一个 `SparkSession` 对象，以启动 Spark 应用程序。

下面是一个设置 Kafka ack 的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkConf 对象并设置 Kafka 相关参数
conf = SparkConf() \
    .setAppName("Kafka Ack Example") \
    .set("spark.kafka.producer.api.version", "0.10") \  # 设置 Kafka 版本
    .set("spark.kafka.producer.retries", "3") \  # 设置生产者重试次数
    .set("spark.kafka.producer.acks", "all")  # 设置 ack 级别

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder \
    .config(conf=conf) \
    .getOrCreate()

# 在这里可以继续编写你的 Spark 应用程序代码

在上面的示例中，`spark.kafka.producer.acks` 参数被设置为 "all"，表示要求 Kafka 生产者在接收到数据并复制到所有副本后才确认消息发送成功。你还可以根据需要调整其他 Kafka 参数，如版本、重试次数等。

请注意，以上代码只是一个示例，你可能需要根据你的具体要求进行适当的调整。

kafka的ack配置

Kafka的ack配置是指在生产者发送消息到Kafka集群后，集群返回ack确认消息已经被成功接收的机制。Kafka提供了三种可靠性级别，用户可以根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置：
1. acks=0：producer不等待broker的ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当broker故障时有可能丢失数据；
2. acks=1（默认）：producer等待broker的ack，partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；
3. acks=-1/all：producer等待broker的ack，partition的leader和follower（ISR里的follower，不是全部的follower）全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。

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