kafka保证不丢不重

Kafka使用一种称为“分布式提交日志”的机制来保证消息的不丢失和不重复。具体来说，Kafka将消息存储在多个分区中，并且每个分区都有多个副本，这些副本分布在不同的broker中。当producer发送消息时，它会将消息写入指定的分区，并且会等待所有副本都成功接收到消息后才算发送成功。如果某个副本接收失败，那么producer会尝试重新发送消息。在消费者消费消息时，Kafka会通过offset来保证消息的不重复性。每个消息都有一个唯一的offset，消费者会从指定的offset开始消费消息，并且会将消费过的offset保存在Zookeeper或Kafka自带的offset存储中。这样即使消费者出现故障，也可以从保存的offset处继续消费，保证不会重复消费消息。

相关问题

kafka如何保证消息不丢

Kafka通过多种方式来保证消息不丢失，其中最重要的方式是通过副本机制。Kafka的消息被分为多个分区，并且每个分区都有多个副本，其中一个是主副本，其余是从副本。当生产者发送消息到Kafka集群时，消息首先被写入主副本，然后异步地复制到所有从副本。只有当主副本和所有从副本都接收到消息并确认后，生产者才会收到确认。如果主副本出现故障，Kafka会自动从从副本中选择一个新的主副本。

此外，Kafka还可以通过将消息缓存到内存中、使用持久化日志和使用可靠的网络协议等方式来保证消息不丢失。同时，Kafka还支持批量发送消息和异步发送消息，以提高吞吐量和可靠性。

Kafka怎么保证消息不重复

Kafka通过在每个Producer端分配唯一的ID，并在每条消息中携带序列号的方式来保证消息不重复。这样，服务端可以根据消息的唯一ID和序列号进行去重操作。然而，如果两个Producer生产了两条相同的消息，Kafka无法对消息进行去重。为了解决这个问题，可以在消息头中自定义一个唯一的消息ID，并在Consumer端对消息进行手动去重。这样，即使有重复的消息产生，Consumer可以根据消息ID进行判断，避免重复消费。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[Kafka] Kafka如何保证消息不丢失、不重复？](https://blog.csdn.net/weixin_43972154/article/details/124453309)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Kafka如何做到消息不丢&消息不重复](https://blog.csdn.net/u010365819/article/details/121631984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]