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配置文件中可以指定一个全局的分区数设
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2024-03-08 22:28:23
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Partition（分区）是 Kafka 的核心角色，对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。掌握好 Partition 就可以更快的理解 Kafka。本文会讲解 Partition 的概念、结构，以及行为方式。一、Events, Streams, Topics在深入 Partition 之前，我们先看几个更高层次的概念，以及它们与 Partition 的联系。Event（事件
原创
2021-05-18 16:11:38
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学习路线Kafka核心概念Producer：Consumer：Consumer Group：Broker：Topic：Partition：Replica：Leader：Follower：Zookeeper：kafka消息发送策略消费端消费指定分区消息消费原理1、在有多个partition以及多个consumer的情况下，消费者是如何负载均衡消费消息？2、 同一个consumer group 里面
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2024-07-24 11:52:01
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Partition（分区）是 Kafka 的核心角色，对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。掌握好 Partition 就可以更快的理解 Kafka。本文会讲解 Partition 的概念、结构，以及行为方式。一、Events, Streams, Topics在深入 Partition 之前，我们先看几个更高层次的概念，以及它们与 Partition 的联系。Event（事件
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2024-03-21 10:19:33
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kafka partition（分区）与 group 一、 1、原理图 2、原理描述 一个topic 可以配置几个partition，produce发送的消息分发到不同的partition中，consumer接受数据的时候是按照group来接受，kafka确保每个partition只能同一个grou
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2018-11-22 16:05:00
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一、1、原理图2、原理描述一个topic 可以配置几个partition，produce发送的消息分发到不同的partition中，consumer接受数据的时候是按照group来接受，kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费，如果想要重复消费，那么需要
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2023-02-21 15:48:33
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1、原理图2、原理描述一个topic 可以配置几个partition，produce发送的消息分发到不
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2022-11-04 09:54:08
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kafka的每个topic都可以创建多个partition，partition的数量无上限，并不会像replica一样受限于broker的数量，因此partition的数量可以随心所欲的设置。那确定partition的数量就需要思考一些权衡因素。越多的partition可以提供更高的吞吐量在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元。每个partition可以独立接收推送的
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2023-12-09 21:33:04
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目录1.前言2.控制器（Broker）选主3.分区多副本选主4.消费组选主 1.前言Kafka是一个高性能，高容错，多副本，可复制的分布式消息系统。 在整个系统中，涉及到多处选举机制，特总结如下： 具体有：控制器（Broker）选主； 分区多副本选主； 消费组选主2.控制器（Broker）选主所谓控制器就是一个Borker，在一个kafka集群中，有多个broker节点，但是它们之间需要选举出一
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2024-02-12 08:22:23
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目录查看topic线上手动进行副本的增加：1.新建，xxx.json 文件，2.执行命令：3.验证结果： 4.注意线上手动pairtiton数量的增加：1. 执行命令：2. 查看topic 添加分区的信息：———————————————————————— kakfa 配置文件的修改：sever.propertis 配置文件启动容器，搭建集群：1.创建脚本：2. 通过 rz 命令
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2024-03-18 21:27:59
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学习rocketMQ时想到了一个问题，如果partition扩展了怎么办？旧partition的数据是否需要迁移？（这个问题后来想了想，并不需要，不是redis一致性哈希加节点需要迁移数据） 这次问题是倒推的，也和大家分享一下我的倒推逻辑1、首先定位到生产者确定partition的代码 KafkaProducer#doSend(ProducerRecord<K, V> record,
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2024-03-27 16:42:34
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文章目录生产经验——分区分配策略及再平衡生产者分区分配之Range及再平衡Range分区策略原理Range分区分配策略及再平衡案例生产者分区分配之RoundRobin策略及再平衡RoundRobin分区策略原理RoundRobin分区分配策略及再平衡案例生产者分区分配之Sticky及再平衡Sticky分区策略原理Sticky分区分配策略及再平衡案例 生产经验——分区分配策略及再平衡在Apache
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2024-08-06 21:00:15
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应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2024-03-10 10:51:26
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Kafka拓扑结构1.producer： 消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。 2.broker： kafka 集群中包含的服务器。 3.topic： 每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。 4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partitio
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2024-02-09 16:58:36
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PartitionPartition（分区）partition分布单节点集群消息如何写入partition？从Partition消费消息Consumer指定Partition消息分配策略消息分配策略的触发条件 Partition（分区）partition是一块保存具体数据的空间，本质是磁盘上存放数据的文件夹，所以partition不能跨Broker，也不能在同一个Broker上跨磁盘。parti
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2023-11-10 19:57:50
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生产者发送数据可靠性保证图解 为了保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement 表示确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。两种数据同步方案，Kafka选择了第二种，原因如下： 1.同样为了容忍n台节点
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2024-03-20 09:47:40
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核心概念从概念上讲，topic只是一个逻辑概念，代表了一类消息，也可以认为是消息被发送到的地方。通常可以使用topic来区分实际业务。Kafka中的topic通常会被多个消费者订阅，因此出于性能考虑，kafka并不是topic-meaaage的两极结构，而是采用了topic-partition-message的三级结构来分散负载。从本质上说，每个kafka的topic都有若干个partition组
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2024-04-25 16:34:06
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本系列主要讲解kafka基本设计和原理分析，分如下内容：基本概念消息模型kafka副本同步机制kafka文件存储机制kafka数据可靠性和一致性保证kafka leader选举kafka消息传递语义Kafka集群partitions/replicas默认分配解析Kafka集群partitions/replicas默认分配解析kafka在创建topic，需要指定分区数和副本的数量，本节探讨分区、副本
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2024-03-27 09:54:43
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kafka 分区策略1.指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值； 例如partition=0，所有数据写入分区02.没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值； 例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，to
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2023-07-01 16:37:31
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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
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2024-04-24 11:39:07
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