1.环境配置主机操作系统IP地址安装软件kafka1Centos7.5192.168.106.160JDK1.8、zookeeper、kafkakafka2Centos7.5192.168.106.161JDK1.8、zookeeper、kafkakafka3Centos7.5192.168.106.162JDK1.8、zookeeper、kafkaF5BIGIP-12.1.6192.168.20
目录1.kafka2.topic3.broker4.producer5.consumergroup6.负载均衡策略1.kafkakafka是类jms消息队列，与jms不同的是，kafka可以有多个消费者consumer主动拉取数据。2.topictopic是逻辑上：一个目标发送目的地，物理上：一个磁盘上的partition的目录。一个topic可以对应多个partition；一个partition
负载均衡算法是消息系统中不可缺少的算法策略，看过Rocketmq的消费者负载均衡实现后，发现在设计和实现上非常巧妙，所以今天我们将它记录下来，和大家一起分享，也希望对大家有些帮助。 ｜什么是负载均衡技术呢？负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、W
介绍今天主要分享一下 kafka 的 rebalance，在 kafka 中，rebalance 是一个十分重要的概念，很多时候引发的一些问题可能都是由于 rebalance 引起的，rebalance 也就是再均衡，顾名思义，再均衡就是再次负载均衡，下面会对再均衡进行一个详细的描述。负载均衡说再均衡之前，先说一说负载均衡，负载均衡就是将请求分发到不同的操作单元上，我们通俗一点来说，就是将请求分发
Kafka原理leader和followerKafka中的leader和follower是相对分区有意义，不是相对brokerKafka在创建topic的时候，会尽量分配分区的leader在不同的broker中，其实就是负载均衡leader职责：读写数据follower职责：同步数据、参与选举（leader crash之后，会选举一个follower重新成为分区的leader注意和ZooKeepe
注：文章版本对应官网kafka version 2.3一、文章目录kafka负载均衡kafka消费者组概念kafka消息顺序kafka为什么高效kafka分区下的文件格式及内容kafka如何根据偏移来定位消息二、具体内容1、负载均衡 对于kafka集群，日志通常都以多副本的方式存储，每个Topic设置多个分区，每个分区在多台机器上（对应配置的副本数）都有备份。每个分区对应一个leader，提供
接上篇《Kafka技术知识总结之五——Kafka的高可用性》六. Kafka负载均衡策略6.1 分区器分区器是生产者层面的负载均衡。Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。 Kafka 默认的分区器是 Kafka 提供的 DefaultPartitioner。它的分区策略是根据 Key 值进行分区分配的：如果 key 不
3、生产者 负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层".事实上,消息被路由到哪个partition上,有producer客户端决定.比如可以采用"random""key-hash""轮询"等,如果一个topic中
kafka的选举和负载均衡策略1、kafka Controller leader:主broker的选举主broker的作用：Controller Broker的主要职责有很多，主要是一些管理行为，主要包括以下几个方面：创建、删除主题，增加分区并分配leader分区集群Broker管理（新增 Broker、Broker 主动关闭、Broker 故障)preferred leader选举分区重分配主b
在不同的机器上启动两份消费者代码，每个消费者监听不同的partition，然后生产者向kafka发送消息(随机发送到某个分区中)，kafka能自动负载均衡，把消息发送到不同的消费者上。可以把下面的代码分别在80,81端口启动，启动80的时候，注释掉consumer0，启动81的时候，注释掉consumer1，这样通过consumer上的listener注解，每个消费者就能消费到自己监听的分区中的消
基于Kafka客户端的高级API，配合zookeeper的使用，可以有效的实现Kafka集群的Rebalance，提高生产环境下的健壮性。 提供的高级API来实现生产/消费，作为测试的基础。生产者的负载均衡 对于同一个Topic的不同Partition，Kafka会尽力将这些Partition分布到不同的Broker服务器上，这种均衡策略实际上是基于Zookeeper实现的。在一个Broker启
最近在研究kafka，本着先理清框架脉络，再看细节实现的想法，先抱着文档一阵猛看，本来以为Coordinator和Controller的流程基本一样，选举一个Coordinator为主来接收Consumer的分配。哪知后来看了下源码，坑爹呢，选举去哪了:KafkaServer.scala
/* start kafka coordinator */
consumerCoordinator =
为什么kafka不做读写分离？读写分离是指生产者发送到Leader副本，消费者从Follower副本读取。延时问题：数据从leader副本到follow副本是需要过程的，从网络》主节点内存》主节点磁盘》网络》从节点内存》从节点磁盘，比较耗时不适合对实时性要求高的应用。负载均衡：读写分离，很大一部分原因是怕同一个节点负载过大。但是kafka通过分区的负载均衡，天然的就均衡了各个broker的压力。如
Nginx实现负载均衡Nginx 服务器是介于客户端和服务器之间的中介，通过上一篇博客讲解的反向代理的功能，客户端发送的请求先经过 Nginx ，然后通过 Nginx 将请求根据相应的规则分发到相应的服务器。主要配置指令为上一讲的 pass_proxy 指令以及 upstream 指令。负载均衡主要通过专门的硬件设备或者软件算法实现。通过硬件设备实现的负载均衡效果好、效率高、性能稳定，但是成本较高
一般地，像kafka之类的消息中间件，作为一个可以保持历史消息的组件，其消费模型一般是主动拉取方式。这是为了给消费者足够的自由，回滚或者前进。 然而，也正是由于将消费消息的权力交给了消费者，所以，消费者往往需要承担更多的责任。比如：需要自行保存消费偏移量，以便后续可以知道从哪里继续。而当这一点处理不好时，则可能带来一些麻烦。 不管怎么样，解决方案也都是现成的，咱们也不用担心。
创建一个副本数为3的topic Now create a new topic with a replication factor of three:
> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-to
一般地，像kafka之类的消息中间件，作为一个可以保持历史消息的组件，其消费模型一般是主动拉取方式。这是为了给消费者足够的自由，回滚或者前进。 然而，也正是由于将消费消息的权力交给了消费者，所以，消费者往往需要承担更多的责任。比如：需要自行保存消费偏移量，以便后续可以知道从哪里继续。而当这一点处理不好时，则可能带来一些麻烦。 不管怎么样，解决方案也都是现成的，咱们也不用担心。
副本迁移是Kafka最高频的操作，对于一个拥有几十万个副本的集群，通过人工去完成副本迁移是一件很困难的事情。Cruise Control作为Kafka的运维工具，它包含了Kafka服务上下线、集群内负载均衡、副本扩缩容、副本缺失修复以及节点降级等功能。
vivo 互联网服务器团队-You Shuo副本迁移是Kafka最高频的操作，对于一个拥有几十万个副本
负载均衡（又称为负载分担），英文名称为Load Balance，其意思就是将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。
实现负载均衡主要有两个目的。第一个目的是将任务的处理负载均摊到不同的进程，以减少单一进程的负载，以达到处理能力水平扩容的目的。第二个目的则是提高容错能力。我们知道
Kafka用了挺长时间了，最早时官方文档也看得挺细的，但结果大半年没用，最近在做一些部署调整的时候有些细节居然遗忘了，摆了个乌龙。在这里总结一下，以免再忘。1. 给Kafka加负载均衡的问题Kafka producer上传数据的工作原理：producer先通过配置的broker列表中的其中一台，获取到整个Kafka集群的metadata，其中包含brokers,topics,partitions包
