引入 | 记一次修复Kafka分区所在broker宕机故障-引发当前分区不可用的思考过程:问题复现:写在前面的话,在五一假期过后,业务组内童鞋碰到了这样一个问题,反复尝试并研究,包括不限于改Kafka,主题创建删除,Zookeeper配置信息重启服务等等,于是我们来一起看看,如何快速定位...Ok,Now,我们还是先来一步步分析它并解决它,依然以”化解“的方式进行,我们先来看看业务进程中线程报错信
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2024-03-22 10:53:34
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生产者有很多可配置的参数,在kafka文档里都有说明,它们大部分都有合理的默认值,没必要去修改它们,不过有几个参数在内存使用,性能和可靠性方面对生产者影响比较大,接下来我们意义说明。acksacks参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息,生产者才会认为消息是写入成功的,这个参数对消息丢失对可能性有重要影响。acks = 0,吞吐量高,不关心消息是否发送成功。acks = 1,只要首领写成功,生产
文章目录1. HW 同步机制的问题1.1 数据丢失问题1.2 主从数据不一致2. Kafka 的异常恢复机制2.1 解决数据丢失问题2.2 解决数据不一致问题3. 异常恢复原理源码分析3.1 LeaderEpoch 的维护更新3.1.1 分区 Leader 当选时的更新3.1.2 消息写入时的维护3.2 异常恢复的处理 1. HW 同步机制的问题在 Kafka 3.0 源码笔记(10)-Kafk
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2024-03-22 10:20:07
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kafka在我们的系统中处于一个消息集散地的位置,非常重要,一旦出问题,整个系统的数据处理就会停止. 我原来的理解是这样的,kafka每个patition都有副本,所以一旦某个kafka服务器宕机,该服务器上的partition副本就会迁移到其它服务器。但实际情况不是这样的。我在三台虚拟机上建立了kafka集群(版本: kafka_2.12-1.1.0, 操作系统redhat6.3) 192.16
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2024-03-14 20:37:58
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# 乱序消息处理在Kafka中的应用
在实时数据处理中,消息队列是一个非常重要的组件。Kafka作为一个高效的分布式消息队列系统,被广泛应用于各种场景中。但是在实际应用中,往往会遇到消息乱序的问题,即消息的发送顺序和接收顺序不一致。本文将介绍在Java中如何将消息放入Kafka并解决乱序的问题。
## Kafka简介
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理大量的实时数据流
原创
2024-06-22 06:16:30
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目录Topic相关 副本分片策略为什么不支持减少分区主题端参数分区的管理 优先副本 分区自动平衡 &nb
Springboot 整合 Kafka入门kafka 简介Kafka 特点 Kafka 最早是由 LinkedIn 公司开发一种分布式的基于发布/订阅的消息系统,之后成为 Apache 的顶级项目。主要特点如下:同时为发布和订阅提供高吞吐量 Kafka 的设计目标是以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对TB 级以上数据也能保证常数时间的访问性能。即使在非常廉价的商用机器上也能做
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2024-02-19 10:18:13
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还是一样,要先引入依赖,在pom.xml<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-planner_2.12</artifactId>
<version>1.10.1</version>
&
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2024-02-11 14:35:12
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文章思维导图
可靠性级别回到标题提出的问题:我们是否真的能保证 Kafka 消息不丢失?答案是:我们无法保证 Kafka 消息不丢失,只能保证某种程度下,消息不丢失。这里所说的某些情况,从严重程度依次为:Kafka 宕机、服务器宕机、机房地震、城市毁灭、地球毁灭。不要觉得树哥在危言耸听,如果你的服务器部署在乌克兰的首都,那是不是就会遭遇城市毁灭的风险了?因此,我们根据业务的
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2024-03-29 14:37:43
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文章目录1. 消息有序性2. 发送端消息有序性2.1 Kafka如何保证单partition有序?2.2 client消息发送原理3. 接收端消息有序性参考 1. 消息有序性我们需要从2个方面看待消息有序性第一,发送端能否保证发送到服务器的消息是有序的第二,接收端能否有序的消费服务器中的数据发送端一般通过同步发送实现,即一次仅发送一条,等返回成功后,再发送下一条,接收端一般仅通过一个消费者参与消费
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2024-02-15 09:24:02
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1.数据目录通过 LogDirsCommand ,也就是 kafka-log-dire.sh 脚本可以查看当前数据目录:数据目录下面的索引目录下面就是当前副本的数据信息,其中每个索引由多个分区 <topic>-<partition>,也就是 topic-n 的目录:下面是名称为 flinkin-10 这个主题的序号为0 的分区的数据目录,这里设置了两个副本,那么主从副本都
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2024-04-02 15:57:04
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一、消息什么时候会丢失?1.异步导致消息丢失:kafka的producer默认是异步的方式,在调用send命令时,只是将消息放入一个缓存队列(RecordAccumulator),
同时后台IO线程会不断扫描此缓存队列,将消息封装成batch发送出去。
在这个过程中就会存在一个数据丢失的窗口:
如果在IO线程发送之前producer端挂掉,存放在缓存队列中的数据就会丢失。解决方法:既然异步存在数据
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2024-04-23 10:40:51
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本篇文章介绍:再均衡监控器,从特定偏移量处开始处理记录,退出,反序列化器,独立消费者。再均衡监控器将在如下几个方面介绍在均衡监控器:定义:监听失去分区所有权或获取分区所有权;方案:通过subscribe()方法进行监听。参数:ConsumerRebalanceListener实例;ConsumerRebalanceListener:需要实现两个方法 3.1:onPartitionsRevoked:
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2024-10-28 13:08:05
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kafka将数据分散存储在多个broker节点上。每个主题(topic)可以被划分成多个不同的分区(partition),而且每个分区内的消息都有自己的offset偏移量。这个offset可以看作是一条消息在分区中的唯一标识符,kafka会确保每个分区内部的消息存储顺序是有序的。2、生产者端有序性在kafka中,生产者(producer)可以选择将消息发送到指定的分区,也可以让kafka自动为消息
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2024-09-24 08:49:08
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Kafka宕机引发的高可用问题问题要从一次Kafka的宕机开始说起。从Kafka部署后,系统内部使用的Kafka一直运行稳定,没有出现不可用的情况。但最近系统测试人员常反馈偶有Kafka消费者收不到消息的情况,登陆管理界面发现三个节点中有一个节点宕机挂掉了。但是按照高可用的理念,三个节点还有两个节点可用怎么就引起了整个集群的消费者都接收不到消息呢?要解决这个问题,就要从Kafka的高可用实现开始讲
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2024-02-12 21:35:24
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Kafka FAQKafka FAQ1Producers How should I set metadata.broker.list?The broker list provided to the producer is on
线上 kafka 消息堆积,所有 consumer 全部掉线,到底怎么回事?最近处理了一次线上故障,具体故障表现就是 kafka 某个 topic 消息堆积,这个 topic 的相关 consumer 全部掉线。整体排查过程和事后的复盘都很有意思,并且结合本次故障,对 kafka 使用的最佳实践有了更深刻的理解。好了,一起来回顾下这次线上故障吧,最佳实践总结放在最后,千万不要错过。1、现象线上 k
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2024-06-26 10:25:59
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构建EMQ连接Kafka的插件,实现消息由MQTT Broker传递至Kafka* [构建Kafka插件——环境准备]1、编译安装EMQ X(1)获取源码(2)设置环境变量(3)编译2、构建Kafka插件* [Other:获取企业版EMQ桥接Kafka]EMQ X桥接Kafka(1)创建Kafka主题(2)创建资源(3)定义消息筛选规则(4)MQTT客户端发送消息测试配置拓展 本文提供了两种方式
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2024-03-22 10:03:44
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kafka是什么
1.在2016年之前,Kafka的定位是高吞吐量分布式消息系统,以下图片是2016年之前Kafka官网的标志图片: 2.但是从2016年后,Kafka的定位是分布式流式处理平台,以下图片是Kafka官网的标志图片:
kafka的一些应用场景
1.Messaging System(消息系统) 2.Storge System(存
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2024-03-18 00:02:03
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你知道Kafka要如何才能够保证消息不丢失不重复,怎样保证消息顺序吗?在java面试当中这是比较常见的java面试题了,下面一起来看看答案吧。对于这个问题,最首先要考虑的就是以下的几个问题,第一个就是消息丢失是因为什么?具体可以从生产端和消费端这两个角度来进行考虑,第二个就是消息重复是因为什么?具体从生产端和消费端这两个角度来进行考虑。除此之外,怎样才可以保证消息有序?怎样保证消息不重不漏,损失的
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2024-02-26 13:34:36
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