kafka 的 ack 机制?
request.required.acks 有三个值 0 1 -1
0:生产者不会等待 broker 的 ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂掉的时候
就会丢数据
1：服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader 挂掉后他
不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失
-1：同样在 1 的基础上 服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出
的 ack，这样数据不会丢失
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ack 是一个类似 Linux 下的 grep 命令的工具，采用 Perl 语言编写，利用了强大的 Perl 正则表达式。 最新版本为 ack3。
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我正在使用从2个Kafka主题中消费，每个主题都有6个分区。喷口进入单个螺栓以解压缩相关字节，然后进入第二个螺栓以进一步处理。 当我看到storm-ui的时候，这些数字没有多大意义，我希望有人能给我一些启示。 > Kafka的口水说它“收集”了3600个元组，失败了73M个元组。再看下一组的螺栓，我看到有的已经顶起了73米，有的已经顶起了1.3米（没有出现故障），而有的已经顶起了1.3米（没有出现
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我正在使用SpringKafka消费Kafka的记录。我将max.poll.records设置为300，将enable auto commit设置为false，ack mode设置为Manual。 我想知道，如果100个记录得到了正确的处理，并且我在我的kafkaListener中用确认确认了其中的每一个，现在第101个记录无法被处理，而我没有确认，并且所有剩余的记录也得到了正确的处理（即从第10
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args ack （Function） Returns Socket 发送一个message事件，详细查看socket.emit(eventName[, ...args][, ack]).
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args ack （Function） Return Socket 发送一个message事件，