当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > 可能导致 Kafka 消息被重复利用的因素

可能导致 Kafka 消息被重复利用的因素

来源:stackoverflow 2024-03-11 09:33:26 0浏览 收藏

有志者,事竟成!如果你在学习Golang,那么本文《可能导致 Kafka 消息被重复利用的因素》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

问题内容

昨天,我从日志中发现,在 kafka 组协调员发起组重新平衡后,kafka 正在重新消费一些消息。这些消息已在两天前被消耗(从日志中确认)。

日志中还报告了另外两个重新平衡,但它们不再重新使用消息。那么为什么第一次重新平衡会导致重新消费消息呢?存在哪些问题?

我正在使用golang kafka客户端。这是代码

config := sarama.newconfig()
config.version = version
config.consumer.offsets.initial = sarama.offsetoldest

并且我们在声明消息之前处理消息,所以我们似乎正在为 kafka 使用“至少发送一次”策略。我们在一台机器上有三个代理,在另一台机器上只有一个消费者线程(go 例程)。

对于这个现象有什么解释吗? 我认为这些消息一定已经提交了,因为它们是在两天前被消耗的,或者为什么 kafka 会在没有提交的情况下保留偏移量超过两天?

使用代码示例:

func (consumer *Consumer) ConsumeClaim(session 
sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {

for message := range claim.Messages() {
    realHanlder(message)   // consumed data here
    session.MarkMessage(message, "") // mark offset
}

return nil
}

添加:

  1. 应用程序重新启动后发生重新平衡。还有另外两次重新启动并没有导致重新启动

  2. kafka的配置

    log.retention.check.interval.ms=300000

    log.retention.hours=168

    zookeeper.connection.timeout.ms=6000

    group.initial.rebalance.delay.ms=0

    删除.topic.enable = true

    auto.create.topics.enable=false


解决方案


通过阅读golang saram客户端和kafka服务器的源码,终于找到原因如下

  1. 消费者组偏移量保留时间为24小时,这是kafka的默认设置,而日志保留时间为我们明确规定的 7 天。

  2. 我的服务器应用程序运行在测试环境中,很少有人可以访问,这意味着kafka生产者产生的消息可能很少,然后消费者组没有多少消息可以消费,因此消费者可能不会提交任何消息长时间偏移。

  3. 当消费偏移量超过24小时没有更新时,由于偏移量配置,kafka代理/协调器将从分区中删除消费偏移量。下次 saram 从 kafka 代理查询偏移量在哪里时,客户端当然什么也得不到。请注意,我们使用 sarama.OffsetOldest 作为初始值,然后 sarama 客户端将从 kafka 代理保留的消息开头开始消费消息,这会导致消息重新消费,而这种情况很可能会发生,因为日志保留是7天

到这里,我们也就讲完了《可能导致 Kafka 消息被重复利用的因素》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Golang 文件处理中的正确关闭方式Golang 文件处理中的正确关闭方式
上一篇
Golang 文件处理中的正确关闭方式
循环遍历地图范围中的空元素
下一篇
循环遍历地图范围中的空元素
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    268次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    318次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    304次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    277次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    97次使用