kafka不重复消费数据python，kafka consumer python

mq如何保证高可用,解决重复消费、数据丢失问题和顺序性问题

1、mqmq3无法读取到数据，因为只共享元信息，没有同步备份数据，如下：镜像集群 镜像集群官方文档： Classic Queue Mirroring — RabbitMQ 。普通集群不具备高可用的特性，使用镜像集群可以解决这个问题。

2、重复消费是消费者的事情，MQ并不保障这些。TODO 总之，重复消费的事情最好由消费方来处理。如果消费方自身就有相同数据去重的逻辑，我们就无需考虑重复消费的问题（毕竟相同的数据包括重复同一条数据）。

3、下面来具体分析一下问题以及解决方案。生产端可靠性投递，即生产端要确保将消息正确投递到RabbitMQ中。

相关问答

Q1: Kafka数据消费

①、kafka的顺序消息仅仅是通过partitionKey，将某类消息写入同一个partition，一个partition只能对应一个消费线程，以保证数据有序。②、除了发送消息需要指定partitionKey外，producer和consumer实例化无区别。

个人尝试在kafka处理业务远程插入两条数据，第一条错误，第二条正确，try catch中第一条自定发到死信，第二条会正确入库。

Kafka中的消息消费是基于拉模式。 Kafka每次拉取一组消息，每条消息的格式如下： 在每次拉取方法时，它返回的是还没有被消费过的消息集。

Q2: kafka重复消费的问题

1、“sticky”这个单词可以翻译为“粘性的”，Kafka从0.1x版本开始引入这种分配策略，它主要有两个目的：为什么会重复消费：第一种可能是生产者重复发送消息。

2、假设我们采用了自动提交，且提交时间间隔为5s，在最近一次提交之后的3s发生了再均衡，再均衡之后，消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。这个时候偏移量已经落后了3s，所以在这3s内到达的消息会被重复处理。

3、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）。

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