每个kafka副本对象都持有2个重要的属性：日志末端位移LEO，高水印HWKafka对leader副本和follower副本的LEO更新机制是不同的，后面我们会详细讨论。Kafka对leader副本和follower副本的hw值更新机制也是不同的。消费者无法消费分区leader副本上那些位移大于分区hw的消息。分区hw就是leader副本的hw值。关于LEO2套follower副本LE
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2024-09-28 19:19:57
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kafka高可用kafka的高可用表现在一个topic可以有多个分区，分配在不同的机器上。每个分区可以有多个副本，每个副本持有当前分区的所有数据。多个副本会选取一个作为leader，其他作为follower。生产者和消费者都会从leader操作数据。同时leader会把数据同步到follower上。假设某一台机器宕机了，上面刚好作为leader就没了。此时其他机器follower会感知到leade
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2024-04-03 15:32:44
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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leader处理
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2024-06-27 20:39:30
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一、producerproducer 的首要功能就是向某个 topic 的某个分区发送一条消息，所以它首先需要借助分区器（partitioner）确认到底要向 topic 的哪个分区写入消息 。如果消息指定了key，那么partitioner会根据key的哈希值选择目标分区；否则，会使用轮询的方式确认目标分区，这样可以保证消息被均匀的写入所有分区。确定了目标分区后，还需要确认目标分区的l
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2024-05-16 06:28:05
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目录前言前置知识课程内容一、Kafka的Zookeeper元数据梳理1.1 zookeeper整体数据1.2 Controller Broker选举机制1.3 Leader Partition选举机制1.4 Leader Partition自动平衡机制*1.5 Partition故障恢复机制1.6 HW一致性保障-Epoch更新机制1.7 总结学习总结感谢 前言Kafka的天生就是为了保证高吞吐
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2024-06-27 08:54:17
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1、leader选举机制，就是从副本队列中选择一个副本作为leader。这里需要理解两个概念，一个是副本队列（ISR）这个队列是一个动态队列 对于这个队列，它的特点是，队列中的follower的offset和leader中offset值是一样的（LEO），也就是完全同步。ISR中包括leader和f ...
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2021-08-19 14:32:00
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Controller leader在Kafka早期版本，对于分区和副本的状态的管理依赖于zookeeper的Watcher和队列：每一个broker都会在zookeeper注册Watcher，所以zookeeper就会出现大量的Watcher, 如果宕机的broker上的partition很多比较多，会造成多个Watcher触发，造成集群内大规模调整；每一个replica都要去再次zookeepe
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2024-03-19 21:30:35
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kafka zookeeper 中的leader和followerzookeeper：leader 负责数据的读写，而follower只负责数据的读 kafka 不同，只有leader 负责读写，follower只负责备份。kafka在引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replication之间选出一个Leader，Producer
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2024-04-20 19:45:59
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What’s LeaderEpochCache?每个log（一个log有1到多个segment）都有一个记录了leaderEpoch和其startOffset的文件：leader-epoch-checkpointlog在初始化的时候，会从文件系统加载各种元数据信息，其中一项就是读取leader-epoch-checkpoint文件，建立leaderEpochCache，cache其实就是epoch
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2024-03-03 20:29:01
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kafka集群controller的选举机制:kafka从broker中选出一个controller，所有的broker会尝试在zookeeper中创建临时节点/controller，谁先创建成功，谁就是leader如果controller挂掉(网络出现问题)，临时节点就会消失，其他的broker就会通过watch机制监听到controller下线的通知然后就会按照之前的谁先创建/controll
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2024-05-08 15:51:41
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前言Kafka作为一个高效的分布式消息系统，在多处关键点都采用了主从（或者说Leader-Follower）的设计思路，例如：Broker主从设计，主节点称为Controller；Partition Replica主从设计，处理客户端请求的主要Replica称为Partition Leader；Consumer Group Rebalance过程中的Consumer主从设计，负责确定Partiti
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2024-04-14 17:36:48
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[size=large][color=red][b]Kafka的Leader是什么[/b][/color][/size]
首先Kafka会将接收到的消息分区（partition），[b]每个主题（topic）的消息有不同的分区。[/b]这样一方面消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。
其次为了保证
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2024-05-09 10:58:38
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本地LEO和Remote LEOKafka分区的follower副本的LEO属性保存了两份：本地LEO：在follower副本所在broker的缓存中保存一份Remote LEO：在leader副本所在的broker的缓存中保存一份（Remote LEO）本地LEO很简单，就是follower本地日志文件的LEO，即它向leader发送FETCH请求得到结果后写入log文件时，该LEO增加。Rem
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2024-03-05 12:35:08
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分区副本机制 Kafka在一定数量的服务器上对主题分区进行复制。 当集群中的一个broker宕机后系统可以自动故障转移到其他可用的副本上，不会造成数据丢失–replication-factor 3 1leader+2follower将复制因子为1的未复制主题称为复制主题。主题的分区是复制的最小单元。在非故障情况下，Kafka中的每个分区都有一个Leader副本和零个或多个Follower副本。包括
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2024-02-17 13:06:44
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kafka部分partition的leader=-1修复方案整理1. 背景说明2. 修复测试2.1 创建正常的topic并验证生产和消费2.2 停止kafka模拟leader=-12.3 修复parition2.4 修复完成验证生产消费是否恢复3. 疑问和思考3.1 kafka在进行数据消费时，如果有partition的leader=-1，进行数据生产和消费时，kafka是否会自动剔除对应的pa
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2024-06-19 19:26:23
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Balancing leadership
Whenever a broker stops or crashes leadership for that broker's partitions transfers to other replicas. This means that by default when the broker is restarted it will only...
原创
2023-04-20 16:29:58
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文章目录简介1.什么是kafka？2.Kafka的概念3.Kafka架构kafka整体架构图使用步骤（以下步骤三台服务器都要操作一遍）1.准备工作2.开始搭建集群2.启动Kafka集群启动Zookeeper详见[]()后台启动Kafka：3.操作Kafka命令4.最终效果生产者发送信息消费者接收信息总结 简介1.什么是kafka？Apache Kafka是分布式发布订阅消息系统，最初由Linke
关于 Partition 的分配，还有 Leader 的选举，总得有个执行者。在 Kafka 中，这个执行者就叫 Controller。Kafka 使用 zookeeper 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。（生产过程中 Broker 要分配 Partition，消费过程这里，也要分配 Partition 给消费者。类似 Br
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2024-03-18 08:18:43
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一个zookeeper 集群 只有一个leader： 类似master/slave模式 客户端提交请求之后,先发送到leader,leader作为接收者,广播到每个server 在folloer上创建:也会同步到leader 一个节点上的数据发生变化后,通知其他节点
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2016-07-30 08:14:00
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一个zookeeper 集群 只有一个leader： 类似master/slave模式 客户端提交请求之后,先发送到leader,leader作为接收者,广播到每个server 在folloer上创建:也会同步到leader 一个节点上的数据发生变化后,通知其他节点
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2016-07-30 08:14:00
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