Kafka Exactly Once 语义实现原理：幂等性与事务消息
01 前言 在现代分布式系统中，确保数据处理的准确性和一致性是至关重要的。Apache Kafka，作为一个广泛使用的流处理平台，提供了强大的消息队列和流处理功能。随着业务需求的增长，Kafka 的事务消息功能应运而生，它允许应用程序以一种原子的方式处理消息，即要么所有消息都被正确处理，要么都不处理...
探究Kafka原理-7.exactly once semantics 和 性能测试
幂等性幂等性要点Kafka 0.11.0.0 版本开始引入了幂等性与事务这两个特性，以此来实现 EOS ( exactly once semantics ，精确一次处理语义）生产者在进行发送失败后的重试时（retries），有可能会重复写入消息，而使用 Kafka 幂等性功能之后就可以避免这种情况。...
深入解析 Kafka Exactly Once 语义设计 & 实现
本篇文章主要介绍 Kafka 如何在流计算场景下保证端到端的 Exactly Once 语义，通过其架构上的设计以及源码分析帮助读者理解背后的实现原理。什么是 Exactly-Once?消息的投递语义主要分为三种：At Most&...
Flink CDC为了保证数据一致性，其中写入Kafka必须是Exactly Once吗？
Flink CDC消费MySQL写入到Kafka，再消费Kafka到另一个MySQL。为了保证数据一致性，其中写入Kafka必须是Exactly Once，还是At Least Once就可以？（因为binlog是ROW模式，即便是数据重复，只要保证数据顺序，是不是结果就是一致的？）
【Kafka】（二十二）Kafka Exactly Once 语义与事务机制原理2
异常处理Exception处理InvalidProducerEpoch这是一种Fatal Error，它说明当前Producer是一个过期的实例，有Transaction ID相同但epoch更新的Producer实例被创建并使用。此时Producer会停止并抛出Exception。InvalidP...
【Kafka】（二十二）Kafka Exactly Once 语义与事务机制原理1
写在前面的话本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka 1.0.0版本。为什么要提供事务机制Kafka事务机制的实现主要是为了支持Exactly Once即正好一次语义操作的原子性有状态操作的可恢复性Exactly Once《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka在0.11...
用FlinkKafkaProducer011写kafka的exactly once的困惑
各位大神好，有个困惑。用FlinkKafkaProducer011写kafka的exactly once，比如我的checkpoint是十分钟，是否在十分钟之内，都不会往kafka下游发送数据。因为我看flink源码，是有在执行snapshotState的时候才kakfa的producer才flus...
Flink sink kafka EXACTLY ONCE 执行checkpoint失败
#环境 Flink 版本： 1.10.1 kafka 版本：2.12-2.2.2 DAG:source kafka->etl->sink kafka 在at least once模式下运行正常，改为extractly once执行checkpoint每次都不成功。 #配置 尝试过增加以下...
kafka实现无消息丢失与精确一次语义（exactly once）处理
kafka实现无消息丢失与精确一次语义（exactly once）处理在很多的流处理框架的介绍中，都会说kafka是一个可靠的数据源，并且推荐使用Kafka当作数据源来进行使用。这是因为与其他消息引擎系统相比，kafka提供了可靠的数据保存及备份机制。并且通过消费者位移这一概念，可以让消费者在因某些...
Flink Kafka Connector 与 Exactly Once 剖析
作者：史天舒 Flink Kafka Connector 是 Flink 内置的 Kafka 连接器，它包含了从 Kafka Topic 读入数据的 Flink Kafka Consumer 以及向 Kafka Topic 写出数据的 Flink Kafka Producer，除此之外 Flink ...
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