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建设部网站上怎样查询企业业绩,网站链接推广工具,新手学建设网站书籍,中国上市公司100强排行榜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…

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 。

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