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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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
存储结构概述每一个partition相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment数据文件里。但每一个段segment file消息数量不一定相等，这样的特性方便old segment file高速被删除。每一个partition仅仅需要支持顺序读写即可。segment文件生命周期由服务端配置参数决定。partition中segment文件存储结构 segment由index file和
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2024-04-17 17:20:09
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kafka的每个topic都可以创建多个partition，partition的数量无上限，并不会像replica一样受限于broker的数量，因此partition的数量可以随心所欲的设置。那确定partition的数量就需要思考一些权衡因素。越多的partition可以提供更高的吞吐量在kafka中，单个partition是kafka并行操作的最小单元。每个partition可以独立接收推送的
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2023-12-09 21:33:04
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1、Kafka工作流程 Kafka中的消息以Topic进行分类，生产者与消费者都是面向Topic处理数据。 Topic是逻辑上的概念，而Partition是物理上的概念，每个Partition分为多个Segment,每个Segment对应两个文件，一个索引文件，一个日志文件。Producer生产的数据会被不断的追加到日志文件的末端，且每条数据都有自己的offset。消费组中的每个Consumer都
关键字Topics（主题）:每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition（分区）:parition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，创建topic时可指定
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2023-12-25 09:35:22
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概念定义： partition，叫做数据段，在分布式理论中，数据段也可能叫segment，也可能叫chunk，这取决于具体的中间件，而在kafka中，数据段被叫做partition 在kafka中，partition是以.log文件的方式存在的，而这个log文件，就叫做 commit log文件partition有四个属性 time index：表示这条数据插入的时间 index：表示这条数据在p
原创
2022-07-08 17:36:56
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