如何避免使用Kafka流丢失消息

How to avoid losing messages with Kafka streams(如何避免使用Kafka流丢失消息)

问题描述

我们有一个Streams应用程序，它使用源主题中的消息，执行一些处理并将结果转发到目标主题。

消息的结构由某些Avro架构控制。 当开始使用消息时，如果架构尚未缓存，应用程序将尝试从架构注册表中检索它。如果由于任何原因架构注册表不可用(例如网络故障)，则当前正在处理的消息将丢失，因为默认处理程序是名为LogAndContinueExceptionHandler的处理程序。

o.a.k.s.e.LogAndContinueExceptionHandler : Exception caught during Deserialization, taskId: 1_5, topic: my.topic.v1, partition: 5, offset: 142768
org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error retrieving Avro schema for id 62
Caused by: java.net.SocketTimeoutException: connect timed out
at java.base/java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method) ~[na:na]
...
o.a.k.s.p.internals.RecordDeserializer : stream-thread [my-app-StreamThread-3] task [1_5] Skipping record due to deserialization error. topic=[my.topic.v1] partition=[5] offset=[142768]
...

因此，我的问题是，处理上述情况的正确方法是什么，并确保无论如何都不会丢失消息。是否有现成的LogAndRollbackExceptionHandler错误处理程序或实现您自己的方法？

提前感谢您的投入。

推荐答案

我在Kafka上的工作不是很多，但当我工作时，我记得遇到了您在我们系统中描述的问题。

让我告诉你我们是如何处理我们的场景的，也许这也会对你有所帮助：

场景1：如果您的消息在发布方(Publisher--&>Kafka)丢失，您可以根据需要配置Kafka确认设置，如果您使用的是SpringCloud Stream和Kafka，则该属性为spring.cloud.stream.kafka.binder.required-acks

可能的值：

1. 最多一次(Ack=0)

   1. 出版商不在乎卡夫卡是否承认。
   2. 发送并忘记
   3. 可能会丢失数据

2. 至少一次(Ack=1)

   1. 如果Kafka不确认，出版商将重新发送消息。

   2. 可能存在重复。

   3. 在将邮件复制到副本之前发送确认。

3. 正好一次(Ack=All)

   1. 如果Kafka不确认，出版商将重新发送消息。

   2. 但是，如果一条消息多次发送到Kafka，则不会有重复。

   3. 内部序列号，用于判断消息是否已经写入主题。

   4. 需要设置Min.insync.Replicas属性，以确保在Kafka向生产者确认之前，需要同步的最小复制数是多少。

场景2：如果您的数据在消费者端丢失(Kafka--&>Consumer)，您可以根据您的使用情况更改Kafka的自动提交功能。如果您使用的是Spring Cloud Streamspring.cloud.stream.kafka.bindings.input.consumer.AutoCommitOffset.

，则为该属性

默认情况下，在Kafka中AutoCommittee Offset为True，并且发送给消费者的每一条消息在Kafka的末尾都是&Quot；Submitted&Quot；，这意味着它不会被再次发送。但是，如果您将AutoCommittee Offset更改为False，您将有权在代码中轮询来自Kafka的消息，并且一旦您完成工作，将Commit显式设置为True，以让Kafka知道您现在已经完成了消息。

如果消息未提交，Kafka将继续重新发送，直到消息提交为止。

希望这对您有所帮助，或至少为您指明正确的方向。

这篇关于如何避免使用Kafka流丢失消息的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！