kafka主要作用Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：!!#ff0000 高性能、高可用和高扩展。!!为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可
1.多个Broker进程分散到不同机器上。2.备份机制（Replication）。相同的数据拷贝到多台机器。备份（副本）机制：副本，本质就是一个只能追加写消息的提交日志提供数据冗余。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，能够通过增加机器的方式来提升读性能，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
### Kafka高可用架构实现流程
为了实现Kafka的高可用架构，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置ZooKeeper集群 |
| 2 | 配置Kafka集群 |
| 3 | 创建Topic |
| 4 | 发布消息 |
| 5 | 消费消息 |
| 6 | 监控和故障恢复 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
原创
2023-09-09 08:51:08
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1、为什么有消息系统解耦合异步处理 例如电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：1: 风险控制、2：库存锁定、3：生成订单、4：短信通知、5：更新数据通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急需处理的业务放在后面慢慢处理；流程改为：1：风险控制、2：库存锁定、3:消息系统、4:生成订单、5：短信通知、6：更新数据流量的控制 3.1 网关在接受到请求后，就把请求放入到消息队列里面 3.2 后端的
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2023-07-14 14:42:20
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Kafka高可用简介kafka以高吞吐量，低延迟，可扩展性据称，并被在越来越多的场景中应用，在其地位越来越高的同时，对其稳定性的要求就越高，今天就来说说kafka的高可用。在讲kafka高可用之前，先介绍一下ISR。LSR全称（in-syncreplica），LSR是Kafka为某个partition维护的一组同步集合，每个partition都有自己的一个ISR集合，处于ISR集合中的副本，意味着
原创
2021-02-28 23:41:50
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Kafka高可用简介kafka以高吞吐量，低延迟，可扩展性据称，并被在越来越多的场景中应用，在其地位越来越高的同时，对其稳定性的要求就越高，今天就来说说kafka的高可用。在讲kafka高可用之前，先介绍一下ISR。LSR全称（in-syncreplica），LSR是Kafka为某个partition维护的一组同步集合，每个partition都有自己的一个ISR集合，处于ISR集合中的副本，意味着
原创
2021-02-28 23:41:40
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Controller选举
当添加一个分区或分区增加副本的时候，都要从所有副本中选举一个新的Leader出来。
Leader如果选举？投票怎么玩？是不是所有的partition副本直接发起投票，开始竞选呢？比如用ZK实现。
利用ZK如何实现选举？ZK的什么功能可以感知到节点的变化（增加或减少）？或者说ZK为什么能实现加锁和释放锁？
用到了3个特点：watch机制；节点不允许重复写入；临时节点。
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2021-03-29 11:31:00
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# Kafka 高可用架构配置
Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于消息队列、日志收集和数据流处理等场景。为了确保消息传递的可靠性和高可用性，我们需要对 Kafka 集群进行适当的配置和调优。
## Kafka 集群配置
在搭建 Kafka 集群时，一般会采用多个 Broker 节点，这样可以提高吞吐量和容错能力。为了实现高可用性，我们需要配置 Kafka 集群中的副本机制，确保数
上次面试多次被问到一个问题：❝Kafka如何保证高可用的?❞「下面来跟大家分享下当时我答到的点」什么是高可用「高可用性」，指系统无间断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度Kafka从0.8版本开始提供了高可用机制，可保障一个或多个Broker宕机后，其他Broker能继续提供服务备份机制Kafka允许同一个Partition存在多个消息副本，每个Partition的副本通常由1个Leader及
一、kafka简述 1、简介kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。2、集群介绍（1）Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存
1.高可用概述高可⽤性(High Availability)，指系统无间断地执⾏其功能的能力，代表系统的可⽤性程度。Kafka从0.8版本开始提供了高可⽤机制， 可保障⼀个或多个Broker宕机后，其他Broker及所有Partition都能继续提供服务，且存储的消息不丢失。 对分布式系来说，当集群规模上升到一定程度后，一台或者多台机器宕机的可能性⼤大增加;Kafka采⽤多机备份和消息应答确认方式
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2021-04-02 13:34:58
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概念在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖;所以,0.8 以后就引入了副本机制;引入副本机制后带来的问题引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replica中
文章目录Kafka可靠性一、副本1.1 引入1.1.1 分类1.1.2 黄金定律1.1.3 概念1.2 副本失效1.2.1 副本失效1.2.2 同步失效(replica.lag.time.max.ms)1.3 ISR伸缩1.3.1 ISR缩减1.3.2 ISR扩展1.4 LEO与HW1.5 Leader与Epoch介入1.6 为什么不支持读写分离?二、日志同步三、可靠性分析3.1 副本3.2 a
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2023-08-30 22:01:23
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一、高可用的由来为什么需要Replication在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送m
数据存储格式Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本（replication）策略。一个Topic可以分成多个Partition，而一个Partition物理上由多个Segment组成。Segment分2部分：索引文件和数据文件。索引文件保存元数据，记录了消息在数据文件中的偏移（offset），消息有固定物理结构，保证了正确的读取长度。Segment文件带来好处：方便过期文件清理。只需要整体删
1. Kafka Partition Replication 功能：增加Topic分区的可用性 每个Partition分为leader和follower两部分(前提是replication factor大于1的)eg: Topic: hadoop2 Partition: 0 Leader: 3 Replicas:
分布式系统中，任何机器都可能面临未知的宕机风险，所以很高可用涉及是一个不可避免的话题。但是高可用带来的代价就是一致性问题，这又是一个很大很有趣的话题了。今天我们仅来谈谈kafka的高可用设计。高可用设计实现高可用性的方式一般都是进行replication，对于kafka，如果没有提供High Availablity机制，一旦一个或多个Broker宕机，则宕机期间其上所有Partition都无法继续
什么是高可用「高可用性」，指系统无间断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度Kafka从0.8版本开始提供了高可用机制，可保障一个或多个Broker宕机后，其他Broker能继续提供服务备份机制Kafka允许同一个Partition存在多个消息副本，每个Partition的副本通常由1个Leader及0个以上的Follower组成，生产者将消息直接发往对应Partition的Leader，Fol
本文主要内容： ①kafka复制机制 ②分区leader副本宕掉怎么选新的leader ③高水位与leader epoch的详细分析。 ④一些相关配置Kafka复制机制Kafka的主题被分为多个分区，分区是基本的数据块。分区存储在单个磁盘上，Kafka可以保证分区里的事件是有序的，分区可以在线（可用），也可以离线（不可用）。每个分区可以有多个副本，其中一个副本是leader副本。所有的生产者请求和
常常想如果让你去设计一个高可用的系统，你怎么去做？这里要回答两个问题：如何保证宕机的时候数据不丢失? 答：副本多副本之间数据如何同步? 答：同步；异步；半同步；ISR这里我们看一下kafka是怎么设计做到高可用的，学习一下它：如何保证宕机的时候数据不丢失？对于每一个Topic，我们都可以设置它包含几个Partition，每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。然后Kafka的Br
