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如果将 consumer 设置为 autocommit,consumer 一旦读到数据立即自动 commit。如果只讨论这一读取消息的过程,那 Kafka 确保了 Exactly once。
但实际使用中应用程序并非在 consumer 读取完数据就结束了,而是要进行进一步处理,而数据处理与 commit 的顺序在很大程度上决定了consumer delivery guarantee:
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1.读完消息先 commit 再处理消息。 这种模式下,如果 consumer 在 commit 后还没来得及处理消息就 crash 了,下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息,这就对应于 At most once 2.读完消息先处理再 commit。 这种模式下,如果在处理完消息之后 commit 之前 consumer crash 了,下次重新开始工作时还会处理刚刚未 commit 的消息,实际上该消息已经被处理过了。这就对应于 At least once。 3.如果一定要做到 Exactly once,就需要协调 offset 和实际操作的输出。 精典的做法是引入两阶段提交。如果能让 offset 和操作输入存在同一个地方,会更简洁和通用。这种方式可能更好,因为许多输出系统可能不支持两阶段提交。比如,consumer 拿到数据后可能把数据放到 HDFS,如果把最新的 offset 和数据本身一起写到 HDFS,那就可以保证数据的输出和 offset 的更新要么都完成,要么都不完成,间接实现 Exactly once。(目前就 high-level API而言,offset 是存于Zookeeper 中的,无法存于HDFS,而SimpleConsuemr API的 offset 是由自己去维护的,可以将之存于 HDFS 中) |
总之,Kafka 默认保证 At least once,并且允许通过设置 producer 异步提交来实现 At most once(见文章《kafka consumer防止数据丢失》)。而 Exactly once 要求与外部存储系统协作,幸运的是 kafka 提供的 offset 可以非常直接非常容易得使用这种方式。
更多关于 kafka 传输语义的信息请参考《Message Delivery Semantics》。