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l
业务背景：app分散在不同的idc厂商不同的地域，产生业务数据都向一个kafka中进行处理，这些数据比较分散，如果一时网络抖动或者其他因素，数据就丢失了app --> kafka --> hadoop集群于是在各机房建一个机房中心kafka，kafka可以保留3天或者3天以上的数据，然后集中向中心节点处理，即使一时网络状态不好也能继续传输数据在一定程度上保证了数据的完整性app --&
导语本文介绍了 Kafka 跨数据中心的两种部署方式，简要分析两种方式下的不同架构以及优缺点，对这些架构可能碰到的问题也提供了一些解决思路；同时也说明了 Kafka 跨数据中心部署的社区解决方案和商业化解决方案。背景Kafka 作为世界上最流行的消息中间件之一，一般是客户数据链路中的核心组件，高可用性是客户很关注的因素。近期在对接云上客户时发现，客户对 Kafka 的高可用也有需求，行业架构师也想
本发明属于多数据库的联机数据交互领域，具体涉及一种跨机房数据库的数据一致性校验方法。背景技术：伴随着B2B电子商务行业的发展，互联网服务业务越来越多，用户基数也越来越大，为保障可靠性的需求，网站多会部署在在不同地域的机房中，各机房中部署数据库系统，并提供完整的网站服务，各机房数据库之间数据互相复制，保证各机房都有一套完整的数据。然而，多机房最大的挑战是机房之间因网络延迟而带来的数据更新延迟，最终导
一、副本分配1、副本分配原则将副本平均分配给Broker对于分配给特定的Broker分区，该分区的其他副本分布在其他Broker上如果所有Broker都有机架信息，则尽可能将每个分区的的副本分配给不同的机架2、无机架从Broker列表中随机选取一个Broker作为起始位置，通过轮询分配每个分区的第一个副本以增加位移的方式为每个分区分配剩余的副本如下图，3个分区，3个副本。第一个Leader分区被分
该方案解决Kafka跨集群同步、创建Kafka集群镜像等相关问题，主要使用Kafka内置的MirrorMaker工具实现。
Kafka镜像即已有Kafka集群的副本。下图展示如何使用MirrorMaker工具创建从源Kafka集群（source cluster）到目标Kafka集群（target cluster）的镜像。该工具通过Kafka consumer从源Kafka集群消费数据，然后通过一
工作中遇到Kafka跨机房传输到远程机房的场景，之前的方案是使用Flume消费后转发到目标kafka，当topic增多并且数据量变大后，维护性较差且Flume较耗费资源。一、原理参考官网：http://kafka.apache.org/10/documentation.html#basic_ops_mirror_maker
参考：https://www.sohu.com/a/217316110_4
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又一次推送到目标集群。MirrorMaker使用方式启动mirror-maker程序须要一个或多个consumer配置文件、一个producer配置文件是必须的其它參数是可选的。
kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker –
因为公司策略变更，由之前的国外市场，转而发展国内市场，因此对架构提出了更高的要求，因此也产生了更多的需求，如何高效的利用现有架构满足不断变更的业务需求成为最大的问题。 背景： 公司最早为了满足国外的市场需求，在新加坡自建了自己的idc机房，因此最早，公司所有的基础服务、业务服务、大数据集群，都是部署于自建的新加坡IDC内，为了方便管理新加坡IDC机房，在北京永丰搭建了属于自己的IDC机房，通过跨国
背景某系统使用 Kafka 存储实时的行情数据，为了保证数据的实时性，需要在多地机房维护多个 Kafka 集群，并将行情数据同步到这些集群上。一个常用的方案就是官方提供的 KafkaMirrorMaker 方案：该方案的优点是能尽可能保证两个 Kafka 集群的数据一致（为了避免网络故障导致丢数据，要将其与 Kafka Cluster B 部署在同个机房），并且使用者无需进行开发工作，只需要进行响
目录一、多机房部署的难点是什么1.直接跨机房读取从库：2.在机房B部署一个从库，跨机房同步主库的数据，然后机房B的应用就可以读取这个从库的数据 二、逐步迭代多机房部署方案1.同城双活2.异地多活一、多机房部署的难点是什么多机房部署的含义是： 在不同的IDC机房中部署多套服务，这些服务共享同一份业务数据，并且都可以承接来自用户的流量这种架构听起来非常美好，但是在实现上却是非常复杂和困难的假
Kafka 跨集群同步方案——Kafka内置的MirrorMaker工具该方案解决Kafka跨集群同步、创建Kafka集群镜像等相关问题，主要使用Kafka内置的MirrorMaker工具实现。Kafka镜像即已有Kafka集群的副本。下图展示如何使用MirrorMaker工具创建从源Kafka集群（source cluster）到目标Kafka集群（target cluster）的镜像。该工具通
测试使用vitess的时候发现vitess元数据的实现有多种方案，etcd, etcd2, zk,zk2, 由于刚开始测试的时候使用的是基于k8s集群+etcd的，以下就分步说明灾备实现方案：1. 前置条件 元数据实现方式必须选择etcd2, 即在启动的时候需要增加参数 -topo_implementation etcd2 #元数据实现方案， 此处一定需要选择etcd
在分布式架构中，服务治理是一个重要的问题。在没有服务治理的分布式集群中，各个服务之间通过手工或者配置的方式进行服务关系管理，遇到服务关系变化或者增加服务的时候，人肉配置极其麻烦且容易出错。之前在一个C/C++项目中，采用ZooKeeper进行服务治理，可以很好的维护服务之间的关系，但是使用起来较为麻烦。现在越来越多新的项目采用consul进行服务治理，各方面的评价都优于ZooKeeper，经过几天
多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？多机房部署的难点是什么？逐步迭代多机房部署方案同城双活异地多活总结 多机房部署的难点是什么？多机房部署的含义是：在不同的 IDC 机房中，部署多套服务，这些服务共享同一份业务数据，并且都可以承接来自用户的流量。这样，当其中某一个机房出现网络故障、火灾，甚至整个城市发生地震、洪水等大的不可抗的灾难时，你可以随时将用户的流量切换到其它地域的机房中，从而保证系统可
工作中遇到Kafka跨机房传输到远程机房的场景，如何实现呢？
原创
2022-06-06 17:13:17
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Rotter 是禧云自主研发的跨机房Redis双向同步解决方案（下文简称为方案），具有零侵入、高吞吐量、低延时、高堆积能力等特点。当前版本支持Sentinel模式和单点模式Redis架构。
作者杨海波 一、项目介绍Rotter是禧云自主研发的跨机房Redis双向同步解决方案（下文简称为方案），具有零侵入、高吞吐量、低延时、高堆积能力等特点。当前
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2023-07-08 22:19:05
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一、背景公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，也就是实现真正的业务异地多活，数据同步是异地多活的基础，这就需要多数据中心间数据能够双向同步。二、原生redis遇到的问题1、不支持双主同步原生redis并没
1.由多个Redis服务器组成的分布式网络服务集群；每一个Redis服务器称为节点Node，节点之间会互相通信。两两相连；Redis集群无中心节点。 当用户需要处理更多读请求的时候，添加从节点可以扩展系统的读性能，因为Redis集群重用了单机Redis复制特性的代码，所以集群的复制行为和我们之前介绍的单机复制特性的行为是完全一样的。 2.故障转移&nbs
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2023-08-11 19:34:43
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随着云计算十余年的高速发展，作为目前可见的最新阶段，多云正在快步大踏步前进。而多云趋势所带来得数据云间迁移，也逐步常态化。因此，缓存 Redis 已成为高并发场景下提升数据访问速度的标配。不仅是数据云间迁移，目前大型系统对于缓存强依赖，致使大多数企业都会面临大量并发读写数据时访问速度慢、数据库压力大，以及缓存数据不⾜带来的缓存击穿及雪崩⻛险。其中，Redis 就起到了降低数据库压力，提升数据访问速
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2023-08-11 16:17:54
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