Kafka允许topic的分区拥有若干副本，这个数量是可以配置的，你可以为每个topci配置副本的数量。Kafka会自动在每个个副本上备份数据，所以当一个节点down掉时数据依然是可用的。 Kafka的副本功能不是必须的，你可以配置只有一个副本，这样其实就相当于只有一份数据。 创建副本的单位是topic的分区，每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由lead
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2024-04-26 09:53:59
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1.主题管理kafka-topics.sh工具脚本用于对主题操作，如创建、删除、修改、分区数、副本数及主题级别的配置。1.1创建名为kafka-test主题，有2个副本，3个分区[hadoop@h201 kafka_2.12-0.10.2.1]$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h201:2181,h202:2181,h203:2181 --rep
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2024-03-08 21:09:17
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注意：配置基于Kafka 0.8.2.1 broker配置 #非负整数，用于唯一标识broker broker.id 0 #kafka持久化数据存储的路径，可以指定多个，以逗号分隔 log.dirs /tmp/kafka-logs #broker接收连接请求的端口 port 9092 #指定zk连接字符串，[hostname:port]以逗号分隔 zookeeper.conne
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2024-07-18 16:53:15
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1.1、副本基本信息Kafka副本作用：提高数据可靠性。Kafka默认副本1个，生产环境一般配置为2个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。Kafka中副本分为：Leader和Follower。Kafka生产者只会把数据发往Leader，然后Follower找Leader进行同步数据。Kafka分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）
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2024-02-25 22:50:02
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Kafka 创建时未指定多个副本或者副本数量过少，都可以在后期手动添加，另外如果副本过多也可以减少，当前调整基于 Kafka 的版本是 2.5.1，但是估计 2.1 ~ 2.5 应该都是兼容的。下面先来操作一下 Topic 副本减少的过程，首先查看 Kafka Topic 的详情：# 新版本的 Kafka 建议使用 --bootstrap-server 不建议再使用 --zookeeper
bin
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2024-07-04 16:22:17
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1 引言2 ISR集合3 HW&LEO3.1 从副本更新LEO与HW3.2 主副本更新LEO与HW3.3 数据丢失场景3.4 数据不一致场景4 leader epoch机制4.1 数据丢失场景解决4.2 数据不一致场景解决5 Kafka Replica 源码分析 1 引言Kafka支持消息的冗余备份，可以设置对应主题的副本数（--replication-factor&n
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2024-03-15 08:11:16
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学习目录一、副本的基本信息二、Leader 和 Follower 故障处理细节三、Leader Partition 负载平衡四、kafka文件存储1.日志存储☆☆☆五、文件清理策略六、高效读写数据☆☆☆☆☆ 一、副本的基本信息Kafka 副本作用：提高数据可靠性Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率Kaf
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2024-03-16 13:42:56
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1. Kafka架构生产者、Broker、消费者、ZK； 注意：Zookeeper中保存Broker id和消费者offsets等信息，但是没有生产者信息。2. Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2 （峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 13. 副本数设定一般我们设置成2个或3个，很多企业设置为2个。 副本的优势：提高可靠性；副本劣势：增加了网络IO传输4. Kafka压测Kafk
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2024-02-22 20:23:44
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Kafka之失效副本Kafka从0.8.x版本开始引入副本机制，这样可以极大的提高集群的可靠性和稳定性。 通常情况下，Kafka中的每个分区(partition)都会分配多个副本(replica)，具体的副本数量由Broker级别参数default.replication.factor(默认为1)指定，也可以在创建topic的时候通过 –replication-factor ${num}显式指定
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2024-02-26 11:25:57
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文章目录kafka集群及副本的概念1.搭建kafka集群,3个broker2.副本的概念3.borker,主题,分区,副本之间的联系4.kafka集群的消费问题 kafka集群及副本的概念1.搭建kafka集群,3个broker创建三个server.properties文件# 0 1 2 修改下面这三个地方
broker.id = x # broker id
listeners=PLAINT
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2024-03-19 10:24:17
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【51CTO.com原创稿件】本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者。 图片来自 Pexels最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念，分别是 Broker、Producer、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica、Leader、Follower，这是学会和理解 Kafka
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2024-06-05 00:32:02
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partition的副本被称为replica，每个分区可以有多个副本，并且在副本集中会存在一个leader副本，所有的读写请求都会通过leader完成，follower复制只负责备份数据。副本会均匀分配到多台broker上，当leader节点挂掉之后，会从副本集中重新选出一个副本作为leader继续提供服务副本分配算法：n个broker 将第i个partition的第j个副本分配到第（（i+j）
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2024-03-15 05:39:24
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Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2 * （峰值生产速度 * 副本数 / 100）+ 1。生产速度单位M/S,与100的单位一致。副本数设定一般设为2个或3个，很多企业设为2个。 副本的优势：提高可靠性；劣势：增加了网络IO传输。Kafka压测Kafka自带压测脚本。可以在压测时查看到那个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO。Kafka日志报错时间默认7天，生产环境
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2024-02-20 11:34:30
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作者：Java_苏先生 所谓的副本机制（Replication），也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝。副本机制有什么好处呢？1. 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。2. 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。3. 改善数据局部性。允许将数据放入
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2024-06-26 20:10:04
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1、概念介绍在查看topic详细信息的话可以看到有个Isr： 在数据同步的时候，如果发生leader死掉，并且重新选举的leader能力不强（数据同步速度慢，数据同步不全面），会造成一群follow跟着一个傻逼leader。造成脏数据。所以我们就要知道哪些副本能力是较强的，同步数据是最快最完整的，在le
作者：Arnold.zhao 副本机制Kafka的副本机制会在多个服务端节点上对每个主题分区的日志进行复制，当集群中的某个节点上出现故障时，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点的副本上，副本的单位是主题的分区；kafka每个主题的每个分区都会有一个主副本(Leader)以及0个或多个备份副本(Follower)，主副本负责客户端的读和写，备份副本则负责向主副本拉取数据，以便和主副本的数据同步，
目录：Kafka存储机制Kafka分区规则Kafka分区策略Kafka日志Kafka存储机制再说Kafka存储机制之前我们先了解下分区和副本的作用：分区：为了提高性能（也就是分而治之，它是高并发分布式中心思想）。副本：为了高可用（保证数据安全）。如何设置副本数量：最低一个，最大不超过broker的数量（不在范围内的首先会报错；其次没有意义，超过broker数量时，首先broker宕机时不管你有多少
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2024-04-24 14:23:45
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副本机制的好处？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。 broker->分区->副本（每个分区有若干个副本）所谓副本（Replica），本质就是一个只能追加写消息
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2024-03-20 20:37:23
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副本（Replica)，一个分区对应多个副本，那么一个topic有不同的分区，不同的多个副本。假如我们有3个副本，这就有1个leader,2个follower。leader负责写入，follower负责读取，同时它从leader处拉取消息保存到自己的log中。
一般情况下，我们认为一个分区的多个副本分布在不同的bro
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2024-03-15 05:30:53
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ReplicaManager主要是管理一个Broker范围内的Partition信息，主要字段如下：class ReplicaManager(val config: KafkaConfig,
metrics: Metrics,
time: Time,
jTime: JTim
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2024-06-21 12:12:22
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