分区（Partition）传统的队列模型保存消息，并且保证它们的先后顺序不变。但是， 尽管服务器保证了消息的顺序，消息还是异步的发送给各个消费者，消费者收到消息的先后顺序不能保证了。这也意味着并行消费将不能保证消息的先后顺序。Kafka尽管没有完全解决这个问题，但是Kafka采用了一种分而治之的策略：分区。partition可以实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器
转载
2023-12-24 08:01:06
47阅读
为什么需要关心topic的配置这些参数会影响topic的性能和行为。常见的参数配置1 、partition count一开始就要设置好partition的个数，不要在后面动态的增加partition，否则会破坏key和partition配置的对应关系。 粗略统计，每增加一个partition会给系统增加10MB/sec的吞吐量。更多的partition意味着；更好的并行性和吞吐量BUT 系统需要打
转载
2024-01-28 00:19:30
106阅读
1. 解读kafak的read和append方法参考文章：kafka 日志段 - 搜索结果 - 知乎2.patiton的leader和follow分别起了什么样的作用？某个topic的某个leader所在的broke可以是不一样的。3. 什么是分区的重分配？什么情况下会触发？分区重分配发生了哪些事情？分区重分配指的是为分区重新分配实例。触发时间：分区重新分配，主要是在需要进行横向扩展Broker的
转载
2024-04-01 10:47:46
103阅读
一、多重分区分配算法：RoundRobinAssignor
### --- RoundRobinAssignor
~~~ RoundRobinAssignor的分配策略是将消费组内订阅的所有Topic的分区
~~~ 及所有消费者进行排序后尽量均衡的分配(RangeAssignor是针对单个Topic的分区进行排序分配的)。
~~~ 如果消费组内，消
转载
2024-06-30 11:01:13
38阅读
1. 前言我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，生产者将消息投递到哪个分区？消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢？接下来，就围绕着这两个问题一探究竟。2. 主题的分区数设置在server.properties配置文件中可
转载
2023-10-31 23:05:57
59阅读
学习目录一、分区的分配以及再平衡二、Range策略1.Range分配策略2.Range分区分配再平衡三、RoundRobin策略1.RoundRobin分区策略原理2.RoundRobin分区分配再平衡四、Sticky策略1.Sticky分区策略原理2.Sticky分区分配再平衡 一、分区的分配以及再平衡问题引入：一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多
转载
2023-12-17 10:11:24
302阅读
用过 Kafka 的同学应该都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据。我们又知道，Kafka 存在 Consumer Group 的概念，也就是 group.i
转载
2023-10-05 20:09:16
484阅读
kafka的Consumer均衡算法有一个topic：lijietest，然后这个topic的partition和他们所在的broker的图如下：1.其中 broker有两个，也就是服务器有两台。2.partition有6个，分布按照如图所示，按照哈希取模的算法分配。3.消费者有8个，他们属于同一个消费组。如果按照如图所示，那么这一个消费组中的消费者会怎么取kafka的数据呢？ 其实kafka的
转载
2024-03-25 18:45:27
41阅读
方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。ProducerRecord(String topic, Integer p
转载
2024-03-24 08:36:28
40阅读
kafka topic的制定，我们要考虑的问题有很多，比如生产环境中用几备份、partition数目多少合适、用几台机器支撑数据量，这些方面如何去考量？笔者根据实际的维护经验，写一些思考，希望大家指正。1.replicas数目 可以从上图看到，备份越多，性能越低，因为kafka的写入只写入主分区，备份相当于消费者从主分区pull数据，这样势必会造成性能的损耗，故建议在生产环境中使用
转载
2024-02-23 22:40:23
144阅读
kafka是一个分布式（distributed）、分区（partioned）、复制（replicated）的提交日志服务。 kafka对消息保存时根据topic进行归类，发送消息为producer，消息接受者为consumer，在kafka集群中，kafka的实例成为broker（中间/代理人） kafka集群用于处理来自各种不同来源的所有活动数据，同时为在线和离线数据使用者提供了一个单个数据通道
转载
2024-03-20 06:54:29
130阅读
本篇文章Fayson主要介绍如何重新分配Topic的partition。
原创
2022-09-21 23:11:02
696阅读
一、首先我们要理解kafka partition内部消息有序，指的是什么有序？ 是消息有序，而不是内容有序，如果你想kafka内部的内容有序，则需要再往kafka发送消息的时候保证内容的发送顺序。1.kafka保证消息顺序配置 kafka producer：失败重试配置不重试： retries=0这个默认就是0max.in.flight.requests.per.connection，这里解释下这
转载
2024-04-24 11:39:07
52阅读
1、越多的分区可以提供更高的吞吐量在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在consumer段，kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费。因此，在consumer端，每一个Consumer
转载
2023-12-16 10:50:03
119阅读
topic中partition存储分布Topic在逻辑上可以被认为是一个queue。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件。partiton命名规则为t
转载
2024-01-29 06:57:11
68阅读
问题 问题 用过 Kafka 的同学用过都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据。我们又知道，Kafka
转载
2019-04-02 10:04:00
144阅读
2评论
Kafka分区分配策略(PartitionAssignmentStrategy)过往记忆过往记忆大数据用过Kafka的同学用过都知道，每个Topic一般会有很多个partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个Consumer去消费，而每个Consumer又会启动一个或多个streams去分别消费Topic里面的数据。我们又知道，Kafka存在ConsumerGroup的概
原创
2021-04-02 13:46:39
195阅读
Kafka分区分配策略(PartitionAssignmentStrategy)过往记忆大数据过往记忆大数据问题用过Kafka的同学用过都知道，每个Topic一般会有很多个partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个Consumer去消费，而每个Consumer又会启动一个或多个streams去分别消费Topic里面的数据。我们又知道，Kafka存在ConsumerGr
原创
2021-04-01 16:12:58
117阅读
Kafka分区分配策略(PartitionAssignmentStrategy)过往记忆过往记忆大数据问题用过Kafka的同学用过都知道，每个Topic一般会有很多个partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个Consumer去消费，而每个Consumer又会启动一个或多个streams去分别消费Topic里面的数据。我们又知道，Kafka存在ConsumerGroup
原创
2021-04-03 15:33:07
261阅读
问题用过 Kafka 的同学用过都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据。我们又知道，Kafka 存在 Consumer Group 的概念，也就是 group.id 一样的 Consumer，这些 Con
原创
2021-04-06 09:58:08
407阅读
