Kafka可靠性的保证当我们谈论可靠性时，我们通常会谈到保证，保证是系统在不同情况下保留的行为。 可能最着名的可靠性保证是ACID，这是关系数据库普遍支持的标准可靠性保证。 ACID代表原子性，一致性，隔离性和耐久性。当供应商解释他们的数据库符合ACID时，这意味着数据库保证了有关交易行为的某些行为。这些保证是人们信任关系数据库及其最关键应用程序的原因 —— 他们确切知道系统承诺的内容以及它在不同
MySQL 默认的复制策略，Master处理事务过程中，将其写入Binlog就会通知Dump thread线程处理，然后完成事务的提交，不会关心是否成功发送到任意一个slave中问题：一旦Master 崩溃，发送主从切换将会发送数据不一致性的风险。
原创
2023-04-01 01:51:19
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本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1。另外，由于Kafka目前提供了两套Producer代码，一套是Scala版的旧版本；一套是Java版的新版本。虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer，但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API。今天我们就分析一下旧版producer的代码。
producer还分为同步和异步模式，由
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2024-08-06 20:10:19
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文章目录一、前言1.1 结论2.1 对比二、案例2.1 依赖2.2 直接摆出案例2.3 小结，kafka的 send 都是异步发送，调用get()实现同步三、题外话3.1 message.max.bytes3.2 max.request.size3.3 文件转base64的类 一、前言1.1 结论我喜欢把结论摆在前面，后面再做解释。同步写法，等待结果返回：SendResult<String
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2023-12-27 20:21:02
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本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1。另外，由于Kafka目前提供了两套Producer代码，一套是Scala版的旧版本；一套是Java版的新版本。虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer，但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API。今天我们就分析一下旧版producer的代码。 producer还分为同步和异步模式，由属性produc
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2024-03-29 20:34:39
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文章目录前言1. 消息数据主从同步的流程2. 消息数据主从同步源码分析2.1 元数据变动的发布2.2 变动元数据的消费应用2.3 主从副本的消息数据同步 前言Kafka 3.0 源码笔记(9)-Kafka 服务端元数据的主从同步 中笔者在文章的末尾提到了元数据主从同步完成后，元数据的变动被 broker 模块监听处理后才能对集群产生影响，本文实际上就是以创建 Topic 功能为引子，从消息数据分
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2024-04-09 19:11:54
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一、生产者消息发送流程1、发送原理 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列== RecordAccumulator==。main 线程将消息发送给 Re
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2024-03-04 20:35:23
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复制原理Kafka中Topic的每个Partition有一个预写式的日志文件，虽然Partition可以继续细分为若干个Segment File，但是对于上层应用来说可以将Partition看成最小的存储单元(一个含有多个Segment文件拼接的“巨型”文件)，每个Partition都由不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中。为了提高消息的可靠性，Kafka中每个Topic的
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2024-05-07 21:33:32
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MySQL的异步复制、全同步复制与半同步复制异步复制异步复制，主库将事务 Binlog 事件写入到 Binl
原创
2023-07-18 16:41:49
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浅析MySQL主从复制技术（异步复制，同步复制，半同步复制）
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2021-07-26 10:19:42
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kafka怎样保证消息的不丢失三个方面考虑与实现一，从producer端入手 确保消息能够到达到broker端，并且实现消息的存储。有三种方式保证消息的存储：1、生产者默认是使用异步发送消息的，我们可以把异步发送改成同步发送，这样生产者就可以实时的发送消息。2、添加异步回调的函数来监听消息的发送状态，如果发送时报错这就再次调用发送的方法，重新发送。3，生产者本身是提供了回调参数retries的，如
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2024-02-13 22:00:44
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众所周知kafka是集群模式，那么kafka是如何保证数据一致性，以及集群间和消费者是如何交互的呢？ 首先先来了解几个名称：AR:分区中所有副本统称为AR（Assigned Replicas）。ISR:所有与leader副本保持一定程度同步风副本（包括leader副本本身）组成ISR（IN-Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。 replica.lag.time.max.
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2024-03-26 14:06:53
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啥是异步模式kafka的生产者可以选择使用异步方式发送数据，所谓异步方式，就是我们调用 send() 方法，并指定一个回调函数， 服务器在返回响应时调用该函数。kafka在客户端里暴露了两个send方法，我们可以自己选择同步或者异步模式。我们来看一个kafka的生产者发送示例，有个直观的感受。这个示例是一个同步的模式。ProducerRecord<String, String> rec
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2024-03-22 06:26:38
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kafka概述Kafka是一个流行的分布式消息系统，被广泛应用于各种实时数据处理场景中。然而，它与其他一些分布式数据库系统不同之处在于，它不支持主从同步。这篇文章将探讨Kafka为何不支持主从同步，下图是mysql的主从结构图。首先，我们需要了解Kafka的设计目标和应用场景。Kafka旨在提供高吞吐量、低延迟的消息传输服务，通常用作实时数据流处理、日志聚合和事件驱动架构等领域。相比于其他数据库系
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2024-03-27 11:01:35
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MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步、创建镜像集群而存在的；下图展示了其工作原理。该工具消费源集群消息然后将数据重新推送到目标集群。MirrorMaker使用方式启动mirror-maker程序需要一个或多个consumer配置文件、一个producer配置文件是必须的其他参数是可选的。 kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker –con
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2024-04-08 09:44:10
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前言：Kafka俗称消息队列，既然是消息（即数据）队列就要保证消息能完整送达。所以，为保证producer发送的数据，能可靠的到达指定的Topic，topic的每个partition收到producer收到消息后，都需要向producer发送ack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。如下图：副本同步策略半数以上同步全同步两种同步策略优缺点对比说明： K
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2024-02-26 21:37:31
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kafka高并发的情况,如何避免消息丢失和重复?1.为什么会发生消息丢失和消息重复？消息发送Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：0—表示不进行消息接收是否成功的确认；1—表示当Leader接收成功时确认；-1—表示Leade
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2024-03-06 23:42:18
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kafka replication副本所谓副本，通产指分布式系统中不同机器中保存相同的数据拷贝，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方，从而降低系统延时。假如kafka
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2024-03-20 21:38:46
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术语Leader Epoch:一个32位单调递增的数字，代表每一个Leader副本时代，存储于每一条消息。Leader Epoch Start Offset:每一个Leader副本时代的第一条消息的位移。Leader Epoch Sequence File: 一个序列文件，每一个Leader副本时代，Leader Epoch Start Offset的变化记录存储在改文件中。Leader Epoc
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2024-03-25 21:23:06
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1、Broker配置1.1、复制系数 主题级别的配置参数是replication.factor，而在b roker 级别则可以通过default. replication.factor来配置自动创建的主题。 如果复制系数为N，那么在N-1个broker 失效的情况下，仍然能够从主题读取数据或向主题写入数据。所以，更高的复制系数会带来更高的可用性、可靠性和更少的故障。另一方面，复制系数N 需要至少N
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2024-04-15 17:25:49
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