Wat zijn de delivery semantics van Kafka (at-least-once, exactly-once)?

Question

Accepted Answer

Kafka ondersteunt verschillende **delivery guarantees** — **at-most-once**, **at-least-once**, en **exactly-once** — die bepalen of berichten verloren kunnen gaan of dupliceren. Het begrijpen van deze garanties en hoe je ze bereikt, is belangrijk voor het bouwen van betrouwbare systemen.

## De drie delivery semantics

```text
AT-MOST-ONCE → messages may be LOST but never duplicated:
  → commit offset BEFORE processing → if processing fails, the message is skipped (lost)
  → for: when occasional loss is acceptable and duplicates are not (rare)
AT-LEAST-ONCE → messages are never lost but may be DUPLICATED:
  → commit offset AFTER processing → if a crash occurs before commit, the message is
    reprocessed (duplicate) → requires IDEMPOTENT processing
  → the common default; safe (no loss) but handle duplicates
EXACTLY-ONCE → each message is processed exactly once (no loss, no duplicates):
  → the strongest, but hardest; requires Kafka transactions + idempotent producers
```

## De garanties bereiken

```text
→ AT-LEAST-ONCE → process then commit; make consumers IDEMPOTENT (handle duplicates safely
  via dedup keys, idempotent operations) — practical and common
→ EXACTLY-ONCE → Kafka's transactional API + idempotent producer (enable.idempotence) →
  produce + commit offsets atomically (exactly-once within Kafka, e.g. Kafka Streams)
  ⚠️ exactly-once is complex and has overhead; often AT-LEAST-ONCE + idempotency is simpler
    and sufficient
```

## Praktische richtlijnen

```text
✓ Most systems use AT-LEAST-ONCE + idempotent processing (simple, reliable)
✓ Use EXACTLY-ONCE when duplicates are truly unacceptable AND idempotency is hard
✓ Producer acks (acks=all) → durability (don't lose on the produce side)
→ understand the trade-offs; design for the guarantee your use case needs
```

## Waarom het belangrijk is

Het begrijpen van de delivery semantics van Kafka is waardevol omdat **delivery guarantees bepalen de betrouwbaarheid** (of berichten verloren kunnen gaan of dupliceren), dus het begrijpen ervan is belangrijk voor het bouwen van betrouwbare systemen.

De keuze van delivery semantics heeft rechtstreeks invloed op correctheid.

Het begrijpen van de **drie delivery semantics** — **at-most-once** (berichten kunnen verloren gaan maar niet dupliceren, door de offset voor processing vast te leggen — voor wanneer occasioneel verlies acceptabel is), **at-least-once** (berichten gaan nooit verloren maar kunnen dupliceren, door na processing vast te leggen, wat idempotente processing vereist — de gangbare, veilige standaard), en **exactly-once** (elk bericht exact eenmaal verwerkt, het sterkst maar moeilijkst, wat transacties en idempotente producers vereist) — is essentieel voor het begrijpen van de betrouwbaarheidsafwegingen.

Het begrijpen van **hoe je de garanties bereikt** — at-least-once door processing en vervolgens vast te leggen en consumers **idempotent** te maken (duplicaten verwerken via dedup keys en idempotente operaties — praktisch en gangbaar), en exactly-once via Kafka's transactionele API en idempotente producer (producing en offset committing atomair), met de belangrijke kanttekening dat exactly-once complex is met overhead terwijl **at-least-once plus idempotency vaak eenvoudiger en voldoende is** — weerspiegelt de praktische benadering.

Het begrijpen van de **praktische richtlijnen** — dat de meeste systemen at-least-once plus idempotente processing gebruiken (eenvoudig en betrouwbaar), exactly-once alleen gebruiken wanneer duplicaten echt onaanvaardbaar zijn en idempotency moeilijk is, en producer acks voor duurzaamheid gebruiken — weerspiegelt gezond oordeel bij ontwerp.

Het belangrijkste inzicht is dat delivery semantics trade-offs inhouden (verlies versus duplicaten versus complexiteit), en de gangbare, praktische keuze is at-least-once met idempotency, wat aansluit bij het bredere belang van idempotency in gedistribueerde systemen.

Omdat delivery guarantees bepalen of berichten verloren kunnen gaan of dupliceren (wat rechtstreeks van invloed is op betrouwbaarheid) en het begrijpen van de semantics, hoe je ze bereikt (vooral at-least-once met idempotency als praktische standaard), en de afwegingen belangrijk is voor het bouwen van betrouwbare systemen, is het begrijpen van de delivery semantics van Kafka waardevol, praktisch-belangrijk Kafka-kennis — centraal voor betrouwbaarheid, belangrijk voor het ontwerpen van systemen met de juiste garanties (meestal at-least-once met idempotency), en weerspiegelend van het inzicht dat nodig is om betrouwbare Kafka-gebaseerde systemen te bouwen.