网页设计与网站建设第03章在线测试seo关键词排名优化费用

Exactly - Once 语义是消息处理领域中的一种严格数据处理语义，指每条数据都只会被精确消费和处理一次，既不会丢失，也不会重复。

以下从消息传递语义对比、实现方式、应用场景等方面详细介绍：

与其他消息传递语义对比

在消息传递中，常见三种语义：

• 最多一次（at - most - once）：消息可能丢失，但绝不会重复。
• 至少一次（at - least - once）：消息不会丢失，但可能重复。
• 精确一次（exactly - once）：消息不会丢失，也不会重复，只会被处理一次。

实现方式

以Kafka为例，实现该语义的关键点如下：

• 原子性保证：确保相关操作（如消息处理、结果发送、偏移量提交等）要么都成功，要么都失败，不会出现部分成功的情况。
• 事务协调器（Transaction Coordinator）：负责跨多个分区的事务原子性，保证要么所有分区都看到事务结果，要么都看不到。
• 幂等性生产者：即使在重试的情况下，同一条消息也只会被成功写入一次。

在Flink中，主要依靠Checkpoint机制来实现：

• 定期对作业状态进行快照，遇到故障时，能从最近的快照恢复状态继续处理。
• Sink端需支持幂等性或事务，如使用两阶段提交协议（2PC），先预提交，待所有相关操作准备好后，再正式提交事务和更新偏移量，若出现问题则回滚事务。

应用场景

对于日志收集这样对数据准确性要求不那么极致的场景，“至少一次”语义可能就足够；而对于金融交易、账务处理等场景，数据的准确性和一致性至关重要，不能出现重复或丢失的情况，就需要Exactly - Once语义来保证数据处理的正确性。

不过，实现Exactly - Once语义会带来一定的性能开销，使用时需合理配置事务超时时间等参数，并综合考虑业务是否真的需要这么强的一致性保证 。