在《kafka的partition 的高可用副本机制》一文中介绍了parttion的高可用原理，副本机制中的几个概念和协同机制后，下面来说说副本数据的同步原理。数据的同步过程了解了副本的协同过程以后，还有一个最重要的机制，就是数据的同步过程。它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica已经接收到这个消息数据的处理过程是Producer 在 发 布 消 息 到
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2023-11-23 13:58:32
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很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题。同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka，跟大家分享一下，希望对你有帮助。本次 MySQL 数据实时同步到 Kafka 大概只花了几分钟就完成。使用的工具是 Tapdata Cloud，这个工具是永久免费的。第一步：配置M
OGG同步Oracle数据到KAFKA：OGG初始化进程初始化历史数据在前面曾写过几篇关于OGG同步Oracle等库数据到kafka的文章：OGG实时同步Oracle数据到Kafka实施文档(供flink流式计算)OGG For Bigdata 12按操作类型同步Oracle数据到kafka不同topic 但是那都是做测试，没有说实际工作情况下如何将Oracle等库表的历史数据初始化到kafka的
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2024-07-22 15:00:42
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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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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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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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spring kafka消息同步发送、异步发送、异步回调和分区路由发送同步发送异步发送异步发送失败回调分区路由发送 我们在使用spring kafka发送消息的时候是调用send方法点进send方法发现有很多重载方法，下面我们介绍下使用spring kafka同步/异步发送消息并接收异步回调 同步发送最简单的同步发送方式如下：public class KafkaServer {
@A
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2023-12-27 14:53:03
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-22 10:50:47
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在微服务拆分的架构中，各服务拥有自己的数据库，所以常常会遇到服务之间数据通信的问题。比如，B服务数据库的数据来源于A服务的数据库；A服务的数据有变更操作时，需要同步到B服务中。第一种解决方案:在代码逻辑中，有相关A服务数据写操作时，以调用接口的方式，调用B服务接口，B服务再将数据写到新的数据库中。这种方式看似简单，但其实“坑”很多。在A服务代码逻辑中会增加大量这种调用接口同步的代码，增加了项目代码
直接贴面试题：怎么保证数据 kafka 里的数据安全？答：生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制：在 kafka 发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。如果是同步模式：ack 机制能够保证数据的不丢失，如果 ack 设置为 0，风险很大，一般不建议设置为 0如果是异步模式：通过 buffer 来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的
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2023-10-14 17:41:27
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Oracle数据实时同步大数据平台的解决方案 摘要:基于传统企业Oracle数据库实时增量数据同步到Kafka消息系统，供下游做实时分析/实时ETL等场景，引进Oracle GoldenGate组件提供不影响系统处理功能的实时数据集成和持续可用性解决方案，使企业能显著提高整个企业关键系统的可用性、可靠性和性能并同时降低IT成本。 &nb
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2024-08-26 00:16:50
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MySQL – Maxwell – Kafka – MySQL 的日志数据同步一、配置信息使用组件 MySQL、Maxwell、Kafka（CDH集群）、zookeeper（CDH集群）版本 MySQL和linux版本：Ver 15.1 Distrib 5.5.68-MariaDB, for Linux (x86_64) using readline 5.1 Maxwell 版本：maxwell-
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2024-04-17 11:49:36
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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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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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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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kafkaSegmentsKafka的Topic被分为多个分区，分区是是按照Segments存储文件块(默认大小为1G, 超过1G则形成新的Segments)。分区日志是存储在磁盘上的日志序列，Kafka可以保证分区里的事件是有序的。其中Leader负责对应分区的读写、Follower负责同步分区的数据LEO：log end offset标识的是每个分区中最后一条消息的下一个位置，分区的每个副本都
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2024-03-27 16:35:31
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在现代应用架构中，实时增量同步数据是确保数据一致性和实时性的重要环节。使用Java和Kafka的组合，可以高效地实现数据的实时同步和处理。接下来，我将详细介绍如何设计一套完整的“Java Kafka实时增量同步数据”解决方案，从备份策略到日志分析，再到预防措施，帮助大家搭建可靠的实时数据同步系统。
## 备份策略
在设计备份策略时，我们需要确保数据的安全性与可恢复性。首先，我制作了一个思维导图，
kafka-python实现生产同步和异步发送1.kafka的生产三种方式：发送并忘记 同步发送 异步发送加回调函数2.kafka发送的ack值含义：acks=0, 表示消息发送之后就不管了，无论消息是否写成功 acks=1，表示消息发送后并写成功kafka的topic对应分区的leader节点就返回成功 acks=-1/all，表示消息发送并写成功topic对应分区的leader节点，所有副本f
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2023-12-18 15:31:47
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1 步骤kafka作为消息队列通常用来收集各个服务产生的数据，而下游各种数据服务订阅消费数据，本文通过使用clickhouse 自带的kafka 引擎，来同步消费数据。同步步骤：kafka中创建topic，创建消费者并消费该topic（查看消费情况）建立目标表(通常是MergeTree引擎系列），用来存储kafka中的数据；建立kafka引擎表，用于接入kafka数据源；创建Materialize
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2023-11-24 01:01:47
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-23 15:56:26
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