kafka丢数据和数据重复，kafkalistener重复消费 （解决方法与步骤）
下面内容仅为某些场景参考，为稳妥起见请先联系上面的专业技术工程师，具体环境具体分析。
2023-09-21 11:25 48
1. 生产者端重复发送：生产者在发送消息时，可能由于网络问题等原因导致重试，从而导致消息重复发送。这可以通过在消息中加入唯一的消息标识符（如消息ID）来解决，然后消费者端可以在接收到消息时，检查消息标识符是否已经处理过，如果已经处理过就跳过。
2. 消费者端重复消费：消费者在消费消息时，可能由于一些异常情况（如消费者进程崩溃、网络连接断开等），导致消息处理失败。重新启动消费者时，可能会重新消费之前已经消费过的消息。为了解决这个问题，可以将消费者的消费进度保存在外部存储中，例如在Zookeeper或者Kafka的__consumer_offsets主题中保存消费者的偏移量，这样消费者在重新启动时可以从上次的偏移量处继续消费。
3. Kafka重复副本：在Kafka的副本机制中，如果副本节点在同步数据时由于某种原因失败，可能导致副本出现不一致，从而出现数据重复丢失的情况。这可以通过在Kafka集群中配置适当的ISR（In-Sync Replicas）参数来避免。
4. 重复数据写入：如果Kafka的生产者端在发送消息时没有实现幂等性处理，或者没有正确处理分区选择，可能导致相同的消息被重复写入到不同的分区中，从而出现重复数据丢失的问题。解决方法是在生产者端实现幂等性处理，或者正确选择分区写入。
解决Kafka重复数据丢失的问题，需要在生产者和消费者端实现合适的幂等性处理、消息标识符检查和消费进度管理。还需要在Kafka集群中配置适当的ISR参数，确保副本复制过程的可靠性。
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