Kafka での繰り返し消費の問題を解決する方法
Kafka の反復消費問題の解決策: 1. コンシューマの障害を処理する; 2. 冪等処理を使用する; 3. メッセージ重複排除テクノロジを使用する; 4. メッセージの一意の識別子を使用する; 5. 冪等プロデューサを設計する; 6. Kafka 構成と消費者パラメータ 7. 監視および警告。詳細な紹介: 1. コンシューマの障害を処理します。Kafka コンシューマは失敗するか異常終了する可能性があり、処理されたメッセージが再利用されます。2. 冪等処理を使用します。冪等処理とは、同じメッセージを処理することを指します。複数のプロセスが実行され、結果は次のようになります。 1 つのプロセスと同じなど。
Kafka の繰り返し消費の問題を解決するには、コンシューマ障害の処理、冪等処理、メッセージ重複排除テクノロジの使用、一意のメッセージ ID の使用など、さまざまな手段を講じる必要があります。アル。
1. コンシューマの障害の処理
Kafka コンシューマは失敗するか異常終了し、処理されたメッセージが再消費される可能性があります。この状況を回避するには、次の措置を講じることができます。
コンシューマがオフセットを自動的に送信できるようにする: コンシューマ プログラムでオフセットを自動的に送信する機能を有効にして、正常に消費された各メッセージが正しく送信されるようにします。カフカ。これにより、コンシューマに障害が発生した場合でも、処理されたメッセージが繰り返し消費されることはありません。
永続ストレージを使用する: コンシューマのオフセットをデータベースや RocksDB などの永続ストレージに保存します。このようにして、コンシューマに障害が発生した場合でも、オフセットを永続ストレージから復元して、繰り返しの消費を回避できます。
2. べき等処理を使用する
べき等処理とは、同じメッセージを複数回処理することを指し、結果は 1 回の処理と同じになります。 Kafka コンシューマでは、メッセージの冪等処理によって繰り返しの消費を回避できます。たとえば、メッセージの処理時に重複を排除したり、一意の識別子を使用して重複メッセージを識別したりできます。これにより、メッセージが繰り返し消費された場合でも、副作用が発生しないことが保証されます。
3. メッセージ重複排除テクノロジー
メッセージ重複排除テクノロジーは、繰り返し消費される問題を解決する一般的な方法です。メッセージの重複排除は、アプリケーション内で処理されたメッセージの記録を維持するか、データベースなどの外部ストレージを使用することによって実現できます。メッセージを消費する前に、メッセージが処理されたかどうかを確認し、処理された場合はメッセージをスキップします。これにより、繰り返し消費する問題を効果的に回避できます。
4. メッセージの一意の識別子を使用する
各メッセージに一意の識別子を追加し、処理された識別子をアプリケーションに記録します。メッセージを使用する前に、メッセージの一意の識別子が処理されたレコードにすでに存在するかどうかを確認し、存在する場合はメッセージをスキップします。これにより、メッセージが繰り返し送信された場合でも、一意の識別子によって確実に識別して処理できるようになります。
5.べき等プロデューサーの設計
同じメッセージの繰り返し送信によって繰り返し消費が発生しないように、メッセージのプロダクション側にべき等を実装します。これは、各メッセージに一意の識別子を割り当てるか、べき等のメッセージング戦略を使用することによって実現できます。これにより、プロデューサーが重複したメッセージを送信した場合でも、重複した消費の問題が発生しないことが保証されます。
6. Kafka 設定とコンシューマ パラメータの最適化
Kafka 設定とコンシューマ パラメータを最適化することで、Kafka のパフォーマンスと信頼性が向上し、繰り返し発生する消費問題の発生を減らすことができます。 。たとえば、Kafka パーティションの数を増やしてコンシューマの消費速度を上げたり、コンシューマの構成パラメータを調整して信頼性と安定性を向上したりできます。
7. 監視と警報
Kafka のパフォーマンス指標と警報メカニズムを監視することで、繰り返される消費の問題を発見し、タイムリーに対処できます。たとえば、コンシューマの消費速度、オフセット送信、Kafka キュー サイズなどの指標を監視し、実際の条件に基づいてアラームしきい値を設定できます。アラームのしきい値に達すると、処理のために SMS や電子メールなどを通じて関連担当者に即座に通知できます。このようにして、問題を時間内に発見して解決することができ、繰り返し発生する消費問題の拡大を避けることができます。
要約すると、Kafka の繰り返し消費の問題を解決するには、コンシューマ障害の処理、冪等処理の使用、メッセージ重複排除テクノロジ、一意のメッセージ ID の使用、冪等プロデューサの設計など、さまざまな対策を包括的に検討する必要があります。消費者パラメータ、監視およびアラームなど。実際の状況に基づいて繰り返し消費の問題を解決するための適切な方法を選択し、全体的なパフォーマンスと信頼性を向上させるために継続的に監視および最適化する必要があります。
以上がKafka での繰り返し消費の問題を解決する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









インターネットとテクノロジーの発展に伴い、デジタル投資への関心が高まっています。多くの投資家は、より高い投資収益率を得ることを期待して、投資戦略を模索し、研究し続けています。株式取引では、リアルタイムの株式分析が意思決定に非常に重要であり、Kafka のリアルタイム メッセージ キューと PHP テクノロジの使用は効率的かつ実用的な手段です。 1. Kafka の概要 Kafka は、LinkedIn によって開発された高スループットの分散型パブリッシュおよびサブスクライブ メッセージング システムです。 Kafka の主な機能は次のとおりです。

このプロジェクトは springboot+kafak 統合プロジェクトであるため、springboot で kafak 消費アノテーション @KafkaListener を使用していることを説明し、まず application.properties でカンマで区切られた複数のトピックを設定します。方法: Spring の SpEl 式を使用してトピックを次のように構成します: @KafkaListener(topics="#{’${topics}’.split(’,’)}") プログラムを実行します。コンソールの印刷効果は次のとおりです。

spring-kafka は Java バージョンの kafkaclient と spring の統合に基づいています. 操作を容易にするためにさまざまなメソッドをカプセル化する KafkaTemplate を提供します. Apache の kafka-client をカプセル化しており、組織に依存するクライアントをインポートする必要はありません.springframework.kafkaspring-kafkaYML 設定.kafka:#bootstrap-servers:server1:9092,server2:9093#kafka 開発アドレス,#プロデューサー設定プロデューサー:#Kafka によって提供されるシリアル化および逆シリアル化クラス キー

React と Apache Kafka を使用してリアルタイム データ処理アプリケーションを構築する方法 はじめに: ビッグ データとリアルタイム データ処理の台頭により、リアルタイム データ処理アプリケーションの構築が多くの開発者の追求となっています。人気のあるフロントエンド フレームワークである React と、高性能分散メッセージング システムである Apache Kafka を組み合わせることで、リアルタイム データ処理アプリケーションを構築できます。この記事では、React と Apache Kafka を使用してリアルタイム データ処理アプリケーションを構築する方法を紹介します。

Kafka 視覚化ツールの 5 つのオプション ApacheKafka は、大量のリアルタイム データを処理できる分散ストリーム処理プラットフォームです。これは、リアルタイム データ パイプライン、メッセージ キュー、イベント駆動型アプリケーションの構築に広く使用されています。 Kafka の視覚化ツールは、ユーザーが Kafka クラスターを監視および管理し、Kafka データ フローをより深く理解するのに役立ちます。以下は、5 つの人気のある Kafka 視覚化ツールの紹介です。 ConfluentControlCenterConfluent

適切な Kafka 視覚化ツールを選択するにはどうすればよいですか? 5 つのツールの比較分析 はじめに: Kafka は、ビッグ データの分野で広く使用されている、高性能、高スループットの分散メッセージ キュー システムです。 Kafka の人気に伴い、Kafka クラスターを簡単に監視および管理するためのビジュアル ツールを必要とする企業や開発者が増えています。この記事では、読者がニーズに合ったツールを選択できるように、一般的に使用される 5 つの Kafka 視覚化ツールを紹介し、その特徴と機能を比較します。 1.カフカマネージャー

1.spring-kafkaorg.springframework.kafkaspring-kafka1.3.5.RELEASE2. 設定ファイル関連情報 kafka.bootstrap-servers=localhost:9092kafka.consumer.group.id=20230321#同時に消費できるスレッドの数 (通常は一貫しています)パーティションの数で) kafka.consumer.concurrency=10kafka.consumer.enable.auto.commit=falsekafka.boo

近年、ビッグ データと活発なオープン ソース コミュニティの台頭により、ますます多くの企業が増大するデータ ニーズを満たすために高性能の対話型データ処理システムを探し始めています。このテクノロジー アップグレードの波の中で、go-zero と Kafka+Avro はますます多くの企業に注目され、採用されています。 go-zero は、Golang 言語をベースに開発されたマイクロサービス フレームワークで、高いパフォーマンス、使いやすさ、拡張の容易さ、メンテナンスの容易さという特徴を備えており、企業が効率的なマイクロサービス アプリケーション システムを迅速に構築できるように設計されています。その急速な成長
