文章目录前言分区目录分段日志和索引消息具体结构消息日志与索引关系消息日志（.log）偏移量索引（.index）时间索引（.timeindex）通过索引检索消息过程通过时间戳检索消息一批消息创建时间不一致通过偏移量检索消息参考链接 前言以kafka_2.13-2.8.0为例，分析Kafka消息在磁盘上的存储结构、配置以及如何通过索引找到具体的消息数据。分区目录一个分区（Partition）有1到多
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2024-03-20 19:55:49
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一存储文件结构 topic ：可以理解为一个消息队列的名字
partition ：为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker
(即服务器)
上，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列
segment ：
partition 物理上由多个 segment 组
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2024-03-15 07:39:01
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一. Kafka的分区数是不是越多越好？1、 分区多的优点 Kafka使用分区将topic的消息打算到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。 Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。 因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。 对于producer而言，它实际上是用多
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2024-06-29 21:25:10
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1、查看kafka集群有哪些topic：kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 172.17.16.4:90922、查看kafka集群所有topic分区及其副本情况：kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 172.17.16.4:9092当然，如果添加--topic test，就可以只看test这个to
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2023-09-25 16:15:21
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1.Kafka分区复制和多数据中心架构2.Kafka压测Kafka官方自带压力测试脚本：（kafka-consumer-perf-test.sh、kafka-producer-perf-test.sh）。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。3.Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2*（峰值生产速度 * 副本数 / 100）+1
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2024-02-18 20:55:13
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要删除Topic，需要执行下面命令：.\kafka-topics.bat --delete --zookeeper localhost:2181 --topic test这里假设zookeeper地址为localhost，要删除的topic是test，这条命令实际上是在zookeeper的节点/admin/delete_topics下创建一个节点test，节点名为topic名字。（很多博文中说这个
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2024-08-07 08:25:27
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一、前言由于负责产品的性质原因，我需要大量接触 Kafka，因此对 Kafka 的使用和原理都有一定的了解！这一期来聊聊 Kafka 非常非常重要的分区机制：主题与分区之间的关系 ✅分区工作的原理流程 ✅如何创建一个多分区的主题 ✅二、主题与分区在第一期的时候聊过，Kafka 是基于发布-订阅模型而构建，生产者向主题发送消息，而消费者则通过订阅主题来消费消息。而主题里面又可以创建多个分区，新建的主
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2024-03-15 06:06:53
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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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分区设置分区数我们无法通过Producer相关的API设定分区数和复制因子的，因为Producer相关API创建topic的是通过读取server.properties文件中的num.partitions和default.replication.factor的。kafka分区分配策略当以下事件发生时，Kafka 将会进行一次分区分配：同一个 Consumer Group 内新增消费者消费者离开
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2024-03-06 17:48:08
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1、Kafka的架构： 1、producer：消息的生产者 2、consumer：消息的消费者 3、broker：kafka集群的服务者，一个broker就是一个节点，主要是负责处理消息的读、写的请
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2024-06-22 07:52:02
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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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：
一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多
先说说客户端的情况。Kafka 0.8.2之后推出了Java版的全新的producer，这个producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦满了就打包将消息批量发出。看上去这是个能够提升性能的设计。不过很显然，因为这个参数是分区级别的，如果分区数越多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。假设你有10000个分区
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2024-02-20 20:02:01
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Kafka学习笔记三(生成数据发送与分区)Kafka的消息从生产者到集群总共分为两个线程一个是main,一个是sendermain 线程用于把消息放到 RecordAccumulator 寄存器中寄存sender线程会通过 IO 和 kafka server 进行交互发送消息首先讲main线程内KafkaProducer将发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。内容包括:• to
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2024-06-11 11:24:10
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kafkaProducer.send(new ProducerRecord<>("first", 1,"","atguigu " + i), new Callback() {
@Override
public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
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2024-08-06 21:36:08
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kafka的分区策略kafka produce端的分区策略第一种分区策略：给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去
第二种分区策略：没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区
第三种分区策略：既没有给定分区号，也没有给定key值，直接轮循进行分区
第四种分区策略：自定义分区, producer.send(new ProducerRecord<Str
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2024-02-26 21:30:43
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我们知道，kafka中每个topic被划分为多个partition，每个partition又有多个副本，那么这些分区副本是怎么均匀的分布在整个kafka集群的broker节点上的？partition副本的leader是通过什么算法选举出来的？partition副本的follower是怎么复制备份leader的数据的？本文我们就来说一说和 kafka 高可用相关的一些策略。01名词解释 要想说明白k
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2024-06-02 21:54:17
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文章目录Kafka工作流程及文件存储机制工作流程：topic底层存储：Producer生产者架构：一：分区存储策略：1.分区的原因：2.分区的原则：ProducerRecord构造器：二：数据可靠性保证策略：生产者到Kafka端发送数据：副本数据同步策略：ISR：动态集合in-sync replica set故障节点发生处理细节：ack应答机制：Exactly Once语义:幂等性实现：Kafka
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2024-06-19 09:02:32
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1.Kafka中所有消息是通过Topic为单位进行管理，每个Kafka中的Topic通常会有多个订阅者，负责订阅发送到改Topic中的数据。Kafka负责管理集群中每个Topic的一组日志分区数据。生产者将数据发布到相应的Topic，可以选择不同的分发策略，选择将哪个记录分发送到Topic中的哪个Partition。例如可以round-robin方式完成此操作，然而这种仅是为了平衡负载。也可以根据
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2024-03-19 17:56:46
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1.kafka机器数量计算Kafka机器数量（经验公式）=2*（峰值生产速度*副本数/100）+1先要预估一天大概产生多少数据，然后用Kafka自带的生产压测（只测试Kafka的写入速度，保证数据不积压），计算出峰值生产速度。再根据设定的副本数，就能预估出需要部署Kafka的数量。比如我们采用压力测试测出写入的速度是10M/s一台，峰值的业务数据的速度是50M/s。副本数为2。Kafka机器数量=
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2024-02-27 18:16:40
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Kafka-基础Kafka是基于发布/订阅的消息 队列，主要用于大数据实时处理领域，Kafka是一个开源的分布式事件流平台，被数千家公式用于高性能数据管道、流分析、数据集成、关键任务应用等消息队列类型目前在企业中比较常见的消息队列重排主要有Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等在大数据场景主要采用Kafka作为消息队列，在JavaEE开发中主要用ActiveMQ、Rab
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2024-08-06 20:04:53
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