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  • 一直重复一个问题是什么原因
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    2021-09-27 18:55:20

    原文网址:Kafka--消息重复--原因/解决方案_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客

    简介

            Kafka的消息重复是消息异常中的一种。其他异常还有:消息丢失、顺序性、消息堆积等。本文只介绍消息重复这种消息异常。

            Kafka消息在生产者、Broker、消费者 都可能导致重复。本文介绍什么时候消息会重复(场景)、保证消息不重复(精准一次)的方案。

    生产者消息重复

    场景1:生产者重试

    描述

    生产发送的消息没有收到正确的broke响应,导致producer重试。

    详解:producer发出一条消息,broker落盘以后,因为网络等原因,发送端得到一个发送失败的响应或者网络中断,然后producer收到 一个可恢复的Exception重试消息导致消息重复。

    解决方案

    启动kafka的幂等性

    方案结论

    enable.idempotence=true   //此时会默认开启acks=all
    acks=all
    retries>1

    详解

    kafka 0.11.0.0版本之后,正式推出了idempotent producer,支持生产者的幂等。

    每个生产者producer都有一个唯一id,producer每发送一条数据都会带上一个sequence,当消息落盘,sequence就会递增1。只需判断当前消息的sequence是否大于当前最大sequence,大于就代表此条数据没有落盘过,可以正常消费;不大于就代表落盘过,这个时候重发的消息会被服务端拒掉从而避免消息重复。

    消费者消息重复

    场景1:offset提交失败,消费成功

    描述

            消费者使用自动动提交offset模式,消费者收到消息还没消费时,提交offset并开始消费消息,结果网络异常,offset提交失败、消费消息成功

    解决方案1:业务代码中处理

    结论

    设置为手动提交模式;手动判断幂等

    详解

    幂等实际上就两种方法:
    (1)、将唯一键存入第三方介质,要操作数据的时候先判断第三方介质(数据库或者缓存)有没有这个唯一键。

    (2)、将版本号(offset)存入到数据里面,然后再要操作数据的时候用这个版本号做乐观锁,当版本号大于原先的才能操作。

    解决方案2:Kafka Streams

    使用kafka的流处理引擎:Kafka Streams(此法用的很少)

    结论

    设置processing.guarantee=exactly_once,就可以轻松实现exactly once了。

    场景2:消费成功,offset提交失败

    描述

    消费者使用手动提交offset模式,消费者在消费了消息之后,消费者挂了,还未提交offset

    解决方案1:业务代码中处理

    结论

    手动判断幂

    详解

    幂等实际上就两种方法:
    (1)、将唯一键存入第三方介质,要操作数据的时候先判断第三方介质(数据库或者缓存)有没有这个唯一键。

    (2)、将版本号(offset)存入到数据里面,然后再要操作数据的时候用这个版本号做乐观锁,当版本号大于原先的才能操作。

    解决方案2:Kafka Streams

    使用kafka的流处理引擎:Kafka Streams(此法用的很少)

    设置processing.guarantee=exactly_once,就可以轻松实现exactly once了。

    其他网址

    kafka消息重复和丢失的场景及解决方案分析_zhangCheng的博客-CSDN博客
    Kafka的消息会丢失和重复吗?——如何实现Kafka精确传递一次语义

    Kafka--原理--幂等与事务_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客_kafka 事务原理

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    打印机和电脑配套使用时,会出现各种各样问题,就比如有时候设定只打印一页纸,打印机却重复在打印,今天小编以windows7为例,介绍一下问题的原因之一和解决问题的方法。

    具体如下:

    1.出现这一问题的原因有多个,但可能性比较大的原因,是“双向打印”功能不兼容,解决方法如下。

    2.第一步,直接在打印机上关闭打印。

    点击打开电脑桌面上的开始菜单,打开“设备和打印机”。

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    3. 第二步,在设备和打印机页面,右键点击出问题的打印机。

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    4.第三步,在弹出菜单中点击“查看现在正在打印什么(E)”,如下图箭头所指。

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    5. 第四步,这样就可以打开这一打印机的打印界面,见下图,我们接着点击顶部标题栏的“打印机”,在弹出菜单中点击“取消所有文档”,就可以终止向打印机发送打印命令。

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    6. 第五步,点击“×”,返回“设备和打印机”界面,右键该打印机打开菜单并点击菜单中的“打印机属性”,这里注意不要和最下方的”属性“弄错。

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    7. 第六步,在打印机属性页面,点击标题栏的”端口“。

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    8. 第七步,在端口页面,此时默认启用点击双向支持,点击页面左下方的”启用双向支持“前的方框,取消双向支持。

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    9. 第八步,最后点击右下方确定。

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    10. 其他导致这一问题的原因也有windows系统出错或电脑硬件故障、打印机故障等。

    以上就是打印机只打印一页却重复不停打印的原因之一和解决方法了。

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  • kafka重复消费问题

    千次阅读 2022-01-06 20:07:52
    一、kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了。...

    一、kafka自带的消费机制

      kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了。下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费。

      但是当我们直接kill进程了,再重启。这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset。等重启之后,少数消息就会再次消费一次。

      其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我们需要从业务角度,考虑它的幂等性。

    kafka重复消费的根本原因就是“数据消费了,但是offset没更新”!而我们要探究一般什么情况下会导致offset没更新?

    max.poll.interval.ms

    两次poll操作允许的最大时间间隔。单位毫秒。默认值300000(5分钟)。

    两次poll超过此时间间隔,Kafka服务端会进行rebalance操作,导致客户端连接失效,无法提交offset信息,从而引发重复消费。

    拿到消息就提交offset

    1、丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象。

    解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功。 

    检测方法:使用重放机制,查看问题所在。

    2.重复消费最常见的原因:re-balance问题,通常会遇到消费的数据,处理很耗时,导致超过了Kafka的session timeout时间(0.10.x版本默认是30秒),那么就会re-balance重平衡,此时有一定几率offset没提交,会导致重平衡后重复消费。 

    消息重复消费和消息丢包的解决方法

    保证不丢失消息:生产者(ack=all 代表至少成功发送一次)     重试机制

    消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 

    保证不重复消费:落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 

    业务逻辑处理(选择唯一主键存储到Redis或者mongdb中,先查询是否存在,若存在则不处理;若不存在,先插入Redis或Mongdb,再进行业务逻辑处理)

    二、通过保证消息队列消费的幂等性来保证

      举个例子,当消费一条消息时就往数据库插入一条数据。如何保证重复消费也插入一条数据呢?

      那么我们就需要从幂等性角度考虑了。幂等性,我通俗点说,就一个数据,或者一个请求,无论来多次,对应的数据都不会改变的,不能出错。

    怎么保证消息队列消费的幂等性?

    我们需要结合业务来思考,比如下面的例子:

      1.比如某个数据要写库,你先根据主键查一下,如果数据有了,就别插入了,update一下好吧

      2.比如你是写redis,那没问题了,反正每次都是set,天然幂等性

      3.对于消息,我们可以建个表(专门存储消息消费记录)

        生产者,发送消息前判断库中是否有记录(有记录说明已发送),没有记录,先入库,状态为待消费,然后发送消息并把主键id带上。

        消费者,接收消息,通过主键ID查询记录表,判断消息状态是否已消费。若没消费过,则处理消息,处理完后,更新消息记录的状态为已消费。

    展开全文
  • 详细介绍了MQ消息队列重复消费的原因,以及通过保证幂等性来避免重复消费带来的问题

    详细介绍了MQ消息队列重复消费的原因,以及通过保证幂等性来避免重复消费带来的问题。

    1 至少一次

    消息领域有一个对消息投递的QoS定义(Quality of Service,服务质量),分为:最多一次(At most once)、至少一次(At least once)、仅一次( Exactly once)。

    目前火热的几款MQ,比如RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等,都是保证的至少一次(At least Once),它指每个消息必须投递一次。既然是至少一次,那么他们就避免不了重复消费的问题,因此这个问题最终还是要靠业务代码来解决。

    2 重复消费的原因

    重复消费的的原因大概可以分为两个,一个是生产者发送消息的时候发送了重复的消息,另一个是消费者消费的时候消费了重复的消息。

    生产者发送消息的时候,如果我们只管发送,而不需要等待Broker响应消息发送成功,那么发往Broker的消息是不会重复的,除非自己的业务出错了(当然这也是一个原因)。

    但是为了保证消息的可靠性,我们不可能调用发送接口就完事儿了,必须还得等待Broker的响应,这时就有可能出现问题了,如果某次发送消息之后,Broker的响应由于网络波动一时没有收到,那么当这个响应超出时间之后,通常生产者会因为没有收到响应而认为这条消息没有发送成功,此时生产者又会重复发送一次,最终导致两条消息都发送成功了,消息队列有两条重复的消息,这样就导致了消息的重复。

    消费者消费消息的时候,如果业务逻辑已经走完了,那么就需要进行commit提交offset,如果此时消费者挂了,那么被消费但是没有被提交的消息将被认为是没有消费成功的消息而被分发到其他消费者上,导致一条消息被重复消费。

    以上两个原因都是可能导致消息重复消费的原因,我们也能知道,网络波动或者服务挂掉等原因是不可能被100%避免的,因此消息的重复消费也不可能被避免。另外,RocketMQ消费者Rebalance的时候,可能出现拉取了消息还没有被成功消费并提交的时候,该队列被分配给了其他消费者,导致多个消费者消费同样的消息。

    RocketMQ、Kafka等消息队列的说明中已经明确表示,消息队列本身不能处理和避免重复消费的情况,这需要业务人员自己处理。

    既然无法避免重复消费,并且消息队列也无法处理,那么从业务或者说代码的角度处理重复消息呢?关键点就是幂等性。

    3 幂等性处理重复消费

    重复消费会带来的问题呢?如果消费者的业务逻辑是执行一个查询的逻辑,那么无论消费几次,这对于业务来说是没有太大的影响的,但如果消费者的业务逻辑是向数据库中插入一条数据,那么重复消费将会导致至少插入两条相同的数据,自然导致了数据的异常。

    那么幂等是什么意思呢?幂等(idempotent、idempotence)实际上是一个数学与计算机学概念,在编程中一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同,通俗点说就是:同样的参数或者数据去调用同一个接口,无论重复调用多少次,总能保证数据的正确性,不能出错,这就是接口的幂等性。这里“数据的正确性”和具体的业务相关,不同的业务,对于幂等性的定义是不一样的。

    基于幂等性的要求,我们需要改造业务处理逻辑,使得在重复消息的情况下也不会影响最终的结果。怎么改造呢?这得结合具体的业务来考虑:

    1. 如果一个业务是只读业务,或者是更新的业务,那么多次读取或者多次更新相同的数据基本上都没什么问题。
    2. 如果业务需要插入数据,但是插入的数据中有唯一key能够区分(比如订单id,或者生产者生成的token),那么业务逻辑就可以变成在插入前先查询这个唯一key是否在数据库中,如果消费方的业务表不需要存储这个key,那么消费方也可以单独建立一张唯一key表,插入唯一key表和插入业务表的sql逻辑一定要都在一个事务中,在插入前判断这个唯一key是否在数据库的唯一key表中,如果存在说明此前已经成功消费了这条消息,不再消费,否则就是没有成功消费,继续消费。
    3. 如果业务需要插入数据,但是插入的数据中没有唯一key能够区分,这种是无法完全避免因为多条重复的消息或者一条消息多次重复消费带来的问题。因此最好是让发送消息的同事向消息内容中添加一个唯一的字段,即使消费者方的业务不需要也没关系,因为这样就能的防止重复的消息和重复消费了。
    4. 上面通过数据库的方式来防止重复消费的都属于“强校验”类型,会一定程度上影响数据库性能,通常涉及到金钱的都需要强校验,如果不需要强校验,那么使用Redis来代替也行,比如生产者将id或者token作为key存入Redis,消费者消费时先判断是否存在id或者token,如果存在则消费,消费完毕之后消除key。很多的业务都不需要强校验,比如获取登陆短信验证码的时候,多发送两条,或者发送失败都没关系,我们都遇到过。

    上面的都是通用的办法,但处理重复消费的问题,始终要根据具体业务来考虑自己的解决办法,比如我们公司有很多监听一张表的binlog日志然后将操作同步到另一张表上的场景,这种情况下,某些消费者直接将原始表的id作为同步表的id,这样插入的时候,如果id重复肯定是插入不了的,天然的就保证了消息的幂等性。但有时候,同步的表是使用的自己的自增id,此时就需要在插入之前通过其他唯一的业务字段判断此数据是否已被消费过,如果被消费过,则不执行插入。

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空空如也

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一直重复一个问题是什么原因