0. 主要参考：1. Kafka基础架构组成：2. Kafka的一些操作命令：3. Kafka 生产者消息发送流程：4. Kafka 的ack机制：5. Kafka 生产者消息发送模式（同步/异步）：6. Kafka发送消息的分区策略：7. Kafka消息发送可靠性保证（消息不丢失）：8. Kafka消息发送去重：8.1. 幂等性：8.2. 生产者事务：9. Kafka的有序消息保证：10. K
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2024-03-12 14:27:44
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1. 分区(Partition)的leader 和 follower简介: 在Kafka中每一个大的topic被分为多个区(并且在不同的主机上,分布式嘛!!)以及多个副本(副本机制,数据的安全性考虑)。 每个分区都有一个leader以及0个或者多个follower，在创建topic时，Kafka会将每个分区的leader均匀地分配在每个broker上。所有的读写操作都是由leader处理，而所有的
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2024-04-06 10:03:05
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摘要：Offset 偏移量，是针对于单个partition存在的概念。作者： gentle_zhou。Kafka，作为一款分布式消息发布和订阅系统，被广泛应用于大数据传输场景；因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点，可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案（行为追踪，日志收集）。基本架构组成Kafka里几有如下大基本要素：Producer：消息生产者，向Kafka cluster内的Br
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2024-07-18 11:43:26
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概念首先来说一下Kafka的基本大概念，分别有Broker，Topic，Partition，Producer，Consumer，ConsumerGroup。最简单的是Broker和Producer，一个Kafka节点就是一个Broker，多个Broker可以组成集群。然后是Topic和Partition，Topic是一个逻辑概念，Topic名相同就认为是同一个Topic，不用管是不是在同一个Bro
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2024-04-02 22:23:14
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一、首先我们要理解kafka partition内部消息有序，指的是什么有序？ 是消息有序，而不是内容有序，如果你想kafka内部的内容有序，则需要再往kafka发送消息的时候保证内容的发送顺序。1.kafka保证消息顺序配置 kafka producer：失败重试配置不重试： retries=0这个默认就是0max.in.flight.requests.per.connection，这里解释下这
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2024-04-24 11:39:07
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kafka 有几个重要的概念需要先了解一下broker:可以理解为kafka 所在的服务器zookeeper:分布式服务框架在kafka 中的作用主要负责保存topic ，partition 元数据，和对broker 的监控及治理，以及partition 的leader 选举（partition 可以有多个副本，但是只有一个处于工作状态，副本只是负责同步数据，当leader partition 死
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2024-05-29 09:17:16
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越多的分区可以提供更高的吞吐量 首先需要明白以下事实：在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在consumer端，kafka只允许单个partition的数据被一
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2024-03-05 22:15:41
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基本框架对应概念1.producer： kafka 集群的终端或服务。2.broker：kafka 集群中包含的服务器。3.topic： kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。5.consumer：
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2024-04-15 06:26:05
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首先acks参数，是在kafkaProducer,也就是在生产者客户端里设置的也就是说，你往kafka写东西的时候，就可以设置这个参数。这个参数实际上有三种值可以设置，分别是0,1,和all.第一种选择是把参数设置成0我的kafkaProducer在客户端，只要把消息发送出去，不管那条数据有没有在哪怕Partition Leader上落到磁盘，就不管他了，直接认为这个消息发送成功。如果你采用这种设
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2024-02-08 03:42:26
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kafka保证partition级别的消息有序kafka支持acks（0,1，all）三种级别只要有一个replicas存活，已经committed的message就不会丢失。consumer只能消费已经committed的message。可靠的系统是需要用高吞吐，低延迟和硬件花费来交换的。replication每一个kafka topic都会被分区到partitions级别，partition作
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2024-05-28 20:06:56
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消息的存储原理： 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径，那么我们再来分析日志的存储方式。通过 ll /tmp/kafka-logs/testTopic-0/ 命令找到对应 partition 下的日志内容: kafka 是通过分段的方式将 Log 分为多个 LogSegment，LogSegment 是一个逻辑上的概念，一个
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2024-04-01 14:49:51
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PartitionManager算是storm-kafka的核心类了，现在开始简单分析一下。还是先声明一下，metric部分这里不做分析。PartitionManager主要负责的是消息的发送、容错处理，所以PartitionManager会有三个集合 _pending：尚未发送的message的offset集合， 是个TreeSet<Long>()failed ： 发送失败
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2024-08-15 21:27:55
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一 故障描述9月22日，全国kafka集群中的其中一台kafka因磁盘空间不足宕机后，业务会受到影响，无法生产与消费消息。程序报错：WARN [Consumer clientId=consumer-1, groupId=console-consumer-55928] 1 partitions have leader brokers without a matching listener, incl
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2024-03-26 10:38:53
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消息的存储原理： 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径，那么我们再来分析日志的存储方式。通过 ll /tmp/kafka-logs/testTopic-0/ 命令找到对应 partition 下的日志内容: kafka 是通过分段的方式将 Log 分为多个 LogSegment，LogSegment 是一个逻辑上的概念，一个
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2024-06-05 00:16:52
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1、越多的分区可以提供更高的吞吐量在kafka中，单个patition是kafka并行操作的最小单元。在producer和broker端，向每一个分区写入数据是可以完全并行化的，此时，可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量，例如对数据进行压缩。在consumer段，kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费。因此，在consumer端，每一个Consumer
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2023-12-16 10:50:03
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kafka partiton在producer和consumer,broker中的分配方式分析学习
partition是kafka中的重要设计概念，处于topic之下，消息都是存在partition中的，生产的消息实际是发到partition中的，消费某个topic，实际也是从partition中拉取的消息topic创建时，若不指定分区个数，则使用s
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2024-03-27 12:04:36
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Spark Streaming +Kafka 使用底层API直接读取Kafka的Partition数据，正常Offset存储在CheckPoint中。但是这样无法实现Kafka监控工具对Kafka的监控，所以手动更新Offset到Zookeeper集群中 相关源码简单介绍：1:TopicAndPartition是对 topic和partition的id的封装的一个样例类 case
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2024-06-27 09:32:47
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消息在通过 send() 方法发往 broker 的过程中，有可能需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器
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2024-04-02 20:28:12
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topic中partition存储分布Topic在逻辑上可以被认为是一个queue。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件。partiton命名规则为t
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2024-01-29 06:57:11
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kafka基础知识kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给
