Kafka处理leaderAndIsr请求中提到follower会不停地从leader那里复制数据，这次介绍的是如何复制。follower会根据自身拥有多少个需要同步的topicPartition来创建相对应的partitionFetchState，这个东西记录了从leader的哪个offset开始获取数据follower会根据leader的brokerId和topicPartition经过has
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2024-10-30 10:01:34
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文章目录LEO更新机制follower副本LEO更新leader副本LEO更新HW更新机制follower更新HWleader更新HW使用HW衡量数据同步情况的缺陷 LEO更新机制follower副本LEO更新Kafka设计了两套follower副本LEO属性，一套LEO值保存在follower副本所在的broker缓存上； 另一套LEO值保存在leader副本所在broker的缓存上，所以le
概述每个分区有n个副本，可以承受n-1个节点故障。每个副本都有自己的leader，其余都是follower。zk中存放分区的leader和 follower replica的信息。（get /brokers/topics/mytest2/partitions/0/state）每个副本存储消息的部分数据在本地的log和offset中，周期性同步到disk，确保消息写入全部副本或不写入任何一
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2024-06-05 05:06:58
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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学习之Kafka选举机制简述分区副本选举机制：
在kafka的集群中，会存在着多个主题topic，在每一个topic中，又被划分为多个partition，为了防止数据不丢失，每一个partition又有多个副本。
在整个集群中，总共有三种副本角色：
1、leader副本：也就是leader主副本，每个分区都有一个leader副本，为了保证数据一致性，所有的生产者与消费者的请求都会经过该副
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2024-03-22 09:13:49
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kafka原理图解segment：一个partition里有多个segment，默认大小为1G，生命周期默认为168天，而segment由多个index文件和log文件组成，index文件是存的索引位置，log文件存的是真实数据。副本策略数据同步kafka在0.8版本前没有提供Partition的Replication机制，一旦Broker宕机，其上的所有Partition就都无法提供服务，而Pa
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2024-04-18 11:10:57
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副本通过下面的命令去创建带2个副本的topicsh kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.11.156:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic secondTopic查看主题中分区的leader• 在zookeeper服务器上执行，get /brokers/topics/secondT
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2024-03-20 10:27:40
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文章目录1 副本基本信息2 Leader 选举流程3Leader 和 Follower 故障处理细节3.1 Follower故障处理细节3.2 Leader故障处理细节4 分区副本分配5 手动调整分区副本存储6 Leader Partition 负载平衡7 增加副本因子 1 副本基本信息（1）Kafka 副本作用：提高数据可靠性。 （2）Kafka 默认副本 1 个，生产环境一般配置为 2 个，
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2024-07-18 08:56:06
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Kafka副本Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件，每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中，Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置Kafka的每个topic的partition有N个副本，其中N是topic的复制因子。Kafka通过多副本机制实现故障自动转
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2024-02-26 22:07:05
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副本副本（Replica），指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，在Kafka集群中某个broker节点失效的情况下仍然保证服务可用。失效副本在ISR集合之外，也就是处于同步失效或功能失效（比如副本处于非存活状态）的副本统称为失效副本，失效副本对应的分区也就称为同步失效分区，即under-replicated分区。可以通过 kafka-topic
可靠性保证Kafka可以保证分区消息的顺序只有当消息被写入分区的所有同步副本时，它才被认为是"已提交"的。生产者可以选择接收不同类型的确认。只要还有一个副本是活跃的，那么已经提交的消息就不会丢失。消费者只能读取已经提交的消息。复制分区首领是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步的。与ZooKeeper之间有一个活跃的会话，也就是说，在过去的6s(可配置)内向Zookee
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2024-04-17 15:39:49
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userprofile同步账号进行出现同步不到用户。有个时候同步成功了但是为0个用户。有个时候提示同步失败或拒绝等错误。如何查看同步服务同步的结果。其实明白sharepoint2010同步用户的原理都知道。userprofile服务其实调用的是FIM产品，具体位置在：C:\Program Files\Microsoft Office Servers\14.0\Synchronization Ser
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2024-03-20 20:12:58
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1、kafka架构图——生产者推模式，消费者拉模式2、分区副本机制分区机制——高性能，一个topic分多个partition，发消息可以根据消息的key或轮询均匀写到不同broker的分区，消费时也可以指定要消费的partition；副本机制——高可用，partition的副本(如图虚线)跟自己一般不再同一个broker，类似ES，但是ES是副本与主分片绝不能在同一个节点，宁愿无法分配副本也不冗余
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2024-04-16 17:57:53
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大家好，这是一个为了梦想而保持学习的博客。这个专题会记录我对于 KAFKA 的学习和实战经验，希望对大家有所帮助，目录形式依旧为问答的方式，相当于是模拟面试。【概述】从第二章我们知道 replica 的本质是对分区数据的一个冗余，那么为什么 KAFKA 中要设计这个数据冗余呢？咱们一点一点来看。【能否说下 Replica 的主从设计？】冗余，可以理解为一个动作，就是把一份数据多拷贝了几份出来。而拷
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2024-05-21 07:53:57
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一、概述 为了提升集群的HA，Kafka从0.8版本开始引入了副本（Replica）机制，增加副本机制后，每个副本可以有多个副本，针对每个分区，都会从副本集（Assigned Replica，AR）中，选取一个副本作为Leader副本，所有读写请求都由Leader副本处理，其余的副本被称为Follwer副本，其会从Leader副本拉取消息更新到本地。因此，Follower更像是Leader的热备
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2024-02-21 22:42:42
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一、kafka
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1.分布式流处理平台
2.在系统或者应用之间，构建实时数据流管道
3.以topic进行分类，对记录进行存储
4.每条记录由key value 和 timestamp构成
5.每秒百万消息的吞吐量
6.服务器上支持消
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2024-06-11 21:47:20
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一、KafKa副本消息同步策略在开始前需要了解两个概念：LEO 和 HW ：
LEO： 该副本数据最后一个offset提交的位置，最大offset值。
HW： 高水位线 消费者能够消费最大的offset值。其中 HW 也叫做复制点，表示副本间同步的位置，如下图所示： 其中 HW 就是消息数最少的那个副本的当前最大的 offset 值为 HW 的值，也是消费者能够消费最大的offset值。同样在主从
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2024-03-25 21:11:43
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pika主从同步主要为了分析探索一下pika是如何实现主从同步的，pika的主从同步的原理与redis的同步方案还不相同，本文主要是为了分析其主从同步的相关流程（pika基于3.4版本）。pika主从同步原理主从同步的原理，主要是通过在启动的时候启动了两部分的线程来进行的。auxiliary_thread线程pika_rm中的pika_repl_client线程池和pika_repl_server
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互联网的机器上保存相同的数据拷贝。副本机制有什么好处么？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，能够通过添加机器的方式来提升读的性能，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，从而降低系统延时这些有
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2024-03-26 20:29:45
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文章目录kafka刷盘策略副本同步消息丢失消息错乱解决消息丢失解决消息错乱LeaderEpochRequest日志截断按HightWatermark进行日志截断按LeaderEpoch逻辑进行日志截断发送RPC请求偏移量计算逻辑副本日志同步 kafka每个分区下使用多副本冗余实现高可用性，多副本之间有一个leader，多个follower，它们之间的数据同步依赖3个重要属性：LEO：日志末端的位
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2024-03-25 21:23:02
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