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 --&
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2024-05-06 20:33:25
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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
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2024-03-21 09:07:31
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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
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2024-03-21 10:45:03
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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
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2024-05-09 18:59:22
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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 –
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2024-03-22 08:28:39
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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
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2024-06-08 08:20:45
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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
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2024-03-16 12:03:56
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Kafka是一个开源的分布式消息队列系统，通常被用于构建实时数据流应用程序。在使用Kafka时，可能会遇到需要跨网络进行访问的情况，比如在不同地区或不同数据中心之间进行消息传递。下面我将向你介绍如何实现Kafka跨网络访问。
### 流程概述
在进行Kafka跨网络访问时，通常会涉及到以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Kafka集群中的Bro
原创
2024-05-24 10:01:00
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Kafka跨集群同步是指将一个Kafka集群中的数据同步到另一个Kafka集群中，通常用于备份数据、灾难恢复等场景。在以下文章中，我将介绍如何实现Kafka跨集群同步，以及每个步骤需要做什么，包括代码示例。
### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 步骤一 | 配置源Kafka集群 |
| 步骤二 | 配置目标Kafka集群 |
| 步骤三 | 创建
原创
2024-04-29 12:02:28
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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
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2024-07-17 15:33:52
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简介CloudCanal 实现的 基于 Kafka 构建安全的跨互联网数据同步 方案被客户用于生产后，又出现了新的需求，主要集中在方案能否更加轻量化和可控性上，简而言之，去掉 Kafka 中转，直接在 CloudCanal 中实现跨网络安全互通。
本篇文章即介绍 CloudCanal 实现的更加轻量化方案，特点包括无消息等独立软件依赖两端数据库完全不开放公网端口两端数据库元数据可映射基于 HTTP
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2024-08-27 14:58:22
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不同编程语言的程序经常互相调用编程语言之间的直接调用称为互操作，他们之间的接口叫做 Foreign Function Interface。在Linux 平台上，互操作性最好的语言应该是C，因为有比较统一的ABI（应用二进制接口），所以很多语言都会有与C 语言进行互操作的接口，例如解释性语言 CPython 可以利用 python c 扩展，Java 有 Java Native Interface，
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2024-02-28 22:46:48
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Dubbo是什么?他的核心功能是什么？dubbo 阿里开源的一个SOA服务治理框架，从目前来看把它称作是一个RCP远程调用框架更为贴切。单从RPC框架来说，功能较完善，支持多种传输和序列化方案。核心功能：就是远程调用。常用的远程调用：RMI 、Web Service、HttpRMI : JAVA 远程方法调用、使用原生二进制方式进行序列化 简单易用、SDK支持，提高开发效率 不支持跨语言 We
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2024-04-03 09:43:50
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Thrift – 跨语言RPC 框架1.简介The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work effici
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2024-05-29 00:28:57
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一、 概念 Apache的Thrift软件框架，是用来进行可伸缩的、跨语言的服务开发，它通过一个代码生成引擎来构建高效、无缝的服务，这些服务能够实现跨语言调度，目前支持的语言有： C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, OCaml and Delp
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2024-01-15 20:58:16
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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
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2024-03-21 10:50:05
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世上有可以挽回的和不可挽回的事，而时间经过就是一种不可挽回的事。 kafka的安装配置一、kafka的使用场景活动跟踪：网站用户与前端应用程序发生交互，前端应用程序生成用户活动相关的消息传递消息：应用程序向用户发送通知就是通过传递消息来实现度量指标和日志记录：应用程序定期把度量指标或者日志消息发布到kafka主题上，可读被监控或者被专门的日志搜索系统(elasticsearch)分析。提
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2024-03-07 14:28:12
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文章目录Kafka一、Kafka是什么？二、Docker安装kafka三、安装包安装kafka一、安装JDK二、安装Zookeeper三、安装Kafka四、启动并验证kafka启动kafka进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树校验kafka创建主题查看kafka中目前存在的topic发送消息消费消息消费之前的消息Kafka可视化管理工具kafka-
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2023-12-20 16:45:30
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目录 序言1. Kafka MirrorMaker基本特性2. 新旧Consumer API的使用问题3. 负载不均衡原因诊断以及问题解决4. 本身网络带宽限制问题5. 适当配置单次poll的消息总量和单次poll()的消息大小6. 恶劣网络环境下增加超时时间配置 序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案。其实现原理，其实就是通过从Source Cl
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2024-04-08 21:55:40
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kafka怎样保证消息的不丢失三个方面考虑与实现一，从producer端入手 确保消息能够到达到broker端，并且实现消息的存储。有三种方式保证消息的存储：1、生产者默认是使用异步发送消息的，我们可以把异步发送改成同步发送，这样生产者就可以实时的发送消息。2、添加异步回调的函数来监听消息的发送状态，如果发送时报错这就再次调用发送的方法，重新发送。3，生产者本身是提供了回调参数retries的，如
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2024-02-13 22:00:44
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