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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前言上篇文章讲到了消息在 Partition 上的存储形式，本来准备接着来聊聊生产中的一些使用方式，想了想还有些很重要的工作组件原理没有讲清楚，比如一个 Topic 由 N 个 Partition 组成，那么这些 Partition 是如何均匀的分布在不同的 Broker 上？再比如当一个 Broker 宕机后，其上负责读写请求的主 Partition 无法正常访问，如何让从 Partition
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2024-08-29 13:48:28
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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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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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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519973.html 1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication
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2020-08-31 16:18:00
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原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6519973.html 1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication
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2020-08-31 16:16:00
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1 大数据常用的选主机制
Leader选举算法非常多，大数据领域常用的有以下两种:
1.1 Zab(zookeeper使用)
Zab协议有四个阶段
Leader election
Discovery (E#epoch establish)
Synchronization (5X#sync with followers)
Broadcast
比如3个节点选举leader：编号为1、2、3。 1先启
原创
2021-06-24 14:43:20
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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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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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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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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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1 大数据常用的选主机制Leader选举算法非常多，大数据领
原创
2022-03-14 14:41:47
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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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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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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一直在大数据中承受着数据的压力也扮演着对数据维护转换的角色，下面重点介绍kafka大致组成及其partition副本的分配原则： Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedi
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2024-03-27 12:05:42
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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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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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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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