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在 Kafka 中,每个分区的消息都会被分配一个唯一的偏移量(offset
)。偏移量简单来说就是消息在分区中的位置标识。
偏移量从 0 开始递增,每条消息的偏移量都会比前一条消息的偏移量大 1。
消费者通过跟踪每个分区的偏移量来记录自己消费的进度,以便在重新启动或重试时能够准确地从上次停止的位置继续消费消息。
(1)记录消费位置:
(2)确保消息传递:
(3)容错和恢复:
(1)自动提交:
(2)手动提交:
重复消费:已经消费了数据,但是offset没提交。
漏消费:先提交offset后消费,有可能会造成数据的漏消费。
怎么能做到既不漏消费也不重复消费呢?详看消费者事务。
偏移量在 Kafka 中起着非常重要的作用,它不仅记录了消费者消费消息的位置,还确保了消息的传递和消费者的容错恢复能力。消费者需要适时地提交偏移量,以确保消费进度能够正确记录并在需要时能够准确地恢复。
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