本文主要内容： ①kafka复制机制 ②分区leader副本宕掉怎么选新的leader ③高水位与leader epoch的详细分析。 ④一些相关配置Kafka复制机制Kafka的主题被分为多个分区，分区是基本的数据块。分区存储在单个磁盘上，Kafka可以保证分区里的事件是有序的，分区可以在线（可用），也可以离线（不可用）。每个分区可以有多个副本，其中一个副本是leader副本。所有的生产者请求和
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2024-04-10 14:52:24
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2024-01-12 09:53:10
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kafka简介与应用场景Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。注意:Kafka并没有遵循JMS规范，它只提供了发布
Kafka是一个分布式的流式数据平台，用于发布和订阅消息。而KRaft是Kafka的一种复制协议，用于提供更好的容错性和高可用性。在本文中，我们将教你如何搭建一个Kafka KRaft集群。
### 步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载和安装Kafka |
| 2 | 配置Kafka节点 |
| 3 | 启动Kafka节点 |
| 4 |
原创
2024-05-08 09:48:26
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一、高可用的由来为什么需要Replication在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送m
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2024-02-26 16:49:54
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可以直接在 Kafka 中管理元数据。元数据的管理被整合到了 Kafka 当中，而不需要使用像 ZooKeeper 这样的第三方工具，这大大简化了 Kafka 的架构。
原创
2023-05-06 15:04:44
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用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka。1. Linking对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序，用以下工件artifact连接你的应用程序：对于Python应用程序，你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系。查看Deploying子节点。2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取
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2024-03-21 10:42:10
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一、高可用的由来1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。 如果Producer使用同步模式则Producer会在
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2024-08-07 10:45:37
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文章目录1：环境准备1：jdk1.8安装2：配置主机名和IP映射3：关闭防火墙&防火墙开机自启动4：安装&启动Zookeeper2：kafka单机安装1:下载地址2：解压3:修改配置1：修改核心配置文件 /opt/kafka/config/server.properties2：注：server.properties文件的配置的全部含义4:启动kafka3：单机使用1:主题(top
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2024-05-05 11:13:11
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kafka主要作用Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：!!#ff0000 高性能、高可用和高扩展。!!为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可
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2023-10-31 20:10:43
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kafka2.8之后不适用zookeeper进行leader选举，使用自己的controller进行选举 1.准备工作 准备三台服务器 192.168.3.110 192.168.
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2024-01-12 10:06:11
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概念在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖;所以,0.8 以后就引入了副本机制;引入副本机制后带来的问题引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replica中
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2024-04-12 03:32:24
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1.多个Broker进程分散到不同机器上。2.备份机制（Replication）。相同的数据拷贝到多台机器。备份（副本）机制：副本，本质就是一个只能追加写消息的提交日志提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。改善数据局部性。允许将数据放入与用户地理位置相近的地
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2023-10-09 10:46:43
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Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。注意:Kafka并没有遵循JMS规范，它只提供了发布和订阅通讯方式！！！！！
数据存储格式Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本（replication）策略。一个Topic可以分成多个Partition，而一个Partition物理上由多个Segment组成。Segment分2部分：索引文件和数据文件。索引文件保存元数据，记录了消息在数据文件中的偏移（offset），消息有固定物理结构，保证了正确的读取长度。Segment文件带来好处：方便过期文件清理。只需要整体删
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2024-03-16 13:45:03
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1. Kafka Partition Replication 功能：增加Topic分区的可用性 每个Partition分为leader和follower两部分(前提是replication factor大于1的)eg: Topic: hadoop2 Partition: 0 Leader: 3 Replicas:
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2024-04-12 09:19:21
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Kafka是一个支持千亿级的分布式消息传递组件，尤其是在分布式架构中被广泛应用，所以在这里也整理了一下。想了一会，，也没想好从哪个部位开撕，，哈哈，还是随便聊聊吧。。先上个基本的图吧，一、消息发送及消费过程如上图，produce将消息发送到kafka-cluster，假如有三个broker，三个分区。同时我们有个消费组中也有三个consumer再去从对应的分区中pull取数据来进行消费处理。这里我
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2024-10-26 18:37:38
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prefaceNFS作为业界常用的共享存储方案，被众多公司采用。我司也不列外，使用NFS作为共享存储，为前端WEB server提供服务，主要存储网页代码以及其他文件。高可用方案说道NFS，不得不说它的同步技术，同步技术有两种，第一种就是借助RSYNC+inotify来实现主从同步数据。第二种借助DRBD，实现文件同步。 上诉两种方案都没有实现高可用，只是实现了两者数据同步。但是业务要求NFS服务
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2024-07-19 10:04:08
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Kafka—— 基本介绍一、Kafka的基本介绍二、Kafka的好处三、分布式的发布与订阅系统四、Kafka的主要应用场景 一、Kafka的基本介绍官网http://kafka.apache.org/kafka使用scala语言编写，kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的日志系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上
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2024-04-02 22:11:25
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什么是高可用「高可用性」，指系统无间断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度Kafka从0.8版本开始提供了高可用机制，可保障一个或多个Broker宕机后，其他Broker能继续提供服务备份机制Kafka允许同一个Partition存在多个消息副本，每个Partition的副本通常由1个Leader及0个以上的Follower组成，生产者将消息直接发往对应Partition的Leader，Fol
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2024-02-13 21:27:38
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