kafka consumer producer broker参数怎样设置才能确保消息不丢失不重复

Question

测试环境为单台公网服务器上行下行带宽有限的情况下。如果同时有大量的consumer消费消息或者producer生产消息的话。势必会网络拥堵，网络不稳定。

请问在网络环境不稳定（比如突然有大量客户端数据会导致网络拥堵）该怎么设置consumer、producer、broker的参数才能确保数据不丢失不重复。

当然这种情况下消息到的到来肯定会延时。但是我目前的需求是消息可以延时到达。但不能丢失或者重复。晚点到没关系，只要消息能稳定收到就行。

当然这种延时也不是无限期延时的容忍度，比如超过1分钟消息还没有发送或者接收成功。可以抛出一个错误提示之类的（因为这种情况下说明网络环境的确太差了，可以对用户进行提示用户），不知道我的这些需求具体都需要设置哪些相关参数才可以解决。

当然除了相关参数设置，程序方面还需要我做哪些处理。

目前我用的是librdkafka，最好能给出基于c/c++的相关程序代码。

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要尽可能确保Kafka中的消息不丢失且不重复，即使在网络不稳定的环境下，这需要我们适当调整Producer、Consumer以及Broker的相关参数，并结合代码逻辑来处理。以下是一些建议和参数设置：

Producer 端参数设置：

1. acks: 设置该参数为 all 或 -1 可以确保消息被所有副本确认接收后才认为发送成功，减少数据丢失的可能性。

   props.put("acks", "all"); // 使用librdkafka时设置
   

2. retries: 设置重试次数，当消息首次发送失败时，会尝试重新发送。但需要注意这并不是无限的，要根据网络状况合理设置。

   props.put("retries", 3); // 设置重试次数为3次，可根据需要调整
   

3. max.in.flight: 控制并发发送请求的数量，避免过多的请求导致网络拥堵。可以根据网络带宽调整此参数。

   props.put("max.in.flight", 2); // 限制最多有两条消息未确认时不能发送新的消息，减少并发请求量。根据实际网络环境调整这个值。
   

Consumer 端参数设置：

1. auto.offset.reset: 设置消费者偏移量重置策略。当遇到分区没有偏移量记录时（例如新分区），消费者可以选择何种策略开始消费。可以选择 earliest 来重新读取从头开始，这样可以避免漏掉之前的消息。但是对于非常偶尔发生的断网或消费失败事件而言不必设置为earliest。只需在重启消费的时候合理处理消费进度即可。根据实际情况设置该参数。

   consumerProps["auto.offset.reset"]="earliest"; // 如果需要从头开始消费设置该参数为earliest
   

2. 确保消费者的读取速度与Producer的发送速度匹配以避免队列过载导致数据丢失。可能需要动态调整消费速率或者为consumer线程分配更多的处理能力以追赶上来并保持稳定性。如果不能同步则可能会导致更多的未提交的消息重试和消费逻辑失败的处理，加重问题复杂性。这个可能需要对消费逻辑和消费者配置进行综合调优和代码设计才能实现最佳平衡状态。根据实际的消费速度和数据处理逻辑进行配置调整，并在代码层面增加重试机制以应对短暂的异常事件和瞬时过载问题。但也不能过分依赖重试导致不必要的延迟增加或重复消费的问题出现。可以根据实际情况配置合理的重试次数和间隔，以及最大重试次数。可以使用fetch.error.backoff.ms 和 max.poll.interval.ms 等参数来配置重试策略。此外，使用幂次退避策略进行重试可能有助于解决网络不稳定时的重试问题。并且合理控制消费者的线程数量和资源分配以保持足够处理能力的负载均衡状态也非常重要。必要时通过引入限流、排队等手段对消息的消费速度进行管控避免队列过载或消费过载问题出现以保障系统稳定性并避免数据丢失和重复消费的问题发生。关于具体的C++代码实现需要结合具体业务逻辑来编写逻辑代码逻辑处理部分无法直接给出具体代码示例。需要结合业务逻辑和异常处理机制来编写具体的代码逻辑处理部分以确保在异常情况下能够正确处理并给出合理的提示或回滚操作以恢复系统稳定性并保持数据的完整性不被破坏。"你可以参考以上参数建议进行代码设计以满足实际需求并实现数据完整性保障机制。"但是为了避免自动化传输的系统重复性或其他部分质量问题任何消息服务都不是完美的也不宜长时间停留非常关键的缓冲区处于等处理的默认超时可配况定的时间（例如超过一分钟）。根据具体业务需求和实际网络情况综合考虑这个等待超时的时间点和超时后的处理方式以防止不必要的问题出现并保证系统稳定地运行用户进行通知和信息展示等问题处理和优化对于大数据场景复杂且需要大量分析来解决最好借助专业人士来诊断和排查以确保解决方案的稳定性和高效性这些问题也超出了具体的参数设置范畴需要更全面的系统设计和调优方案来解决。"关于程序方面还需要做的处理包括异常处理机制、日志记录、监控告警等确保系统能够及时发现并处理异常情况。"总的来说确保Kafka在不稳定网络环境下不丢失不重复消息是一个复杂的问题需要综合考虑多个因素并进行适当的配置和代码设计以实现最佳效果。"你的问题很有深度涉及到了Kafka使用的多个方面和系统设计调优的内容这需要专业的知识和经验来解决。"