一、TICDC在上篇文章中，我们介绍了使用TICDC 将数据同步至 Mysql 中，从上个任务就可以看出，TiCDC相比于Tidb binlog 在配制上就简化了很多，而且我们也知道TICDC的性能也是优于 tidb binlog的，今天我们学习下使用TiCDC怎么将数据同步至下游Kafka中，以实现TIDB 到 ES、MongoDB、Redis等 NoSql 数据库的同步。注意：使用TiCDC
术语Leader Epoch:一个32位单调递增的数字，代表每一个Leader副本时代，存储于每一条消息。Leader Epoch Start Offset:每一个Leader副本时代的第一条消息的位移。Leader Epoch Sequence File: 一个序列文件，每一个Leader副本时代，Leader Epoch Start Offset的变化记录存储在改文件中。Leader Epoc
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2024-03-25 21:23:06
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kafka replication副本所谓副本，通产指分布式系统中不同机器中保存相同的数据拷贝，本质就是一个只能追加写消息的提交日志提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。改善数据局部性。允许将数据放入与用户地理位置相近的地方，从而降低系统延时。假如kafka
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2024-03-20 21:38:46
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kafka概述Kafka是一个流行的分布式消息系统，被广泛应用于各种实时数据处理场景中。然而，它与其他一些分布式数据库系统不同之处在于，它不支持主从同步。这篇文章将探讨Kafka为何不支持主从同步，下图是mysql的主从结构图。首先，我们需要了解Kafka的设计目标和应用场景。Kafka旨在提供高吞吐量、低延迟的消息传输服务，通常用作实时数据流处理、日志聚合和事件驱动架构等领域。相比于其他数据库系
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2024-03-27 11:01:35
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-22 10:50:47
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在《kafka的partition 的高可用副本机制》一文中介绍了parttion的高可用原理，副本机制中的几个概念和协同机制后，下面来说说副本数据的同步原理。数据的同步过程了解了副本的协同过程以后，还有一个最重要的机制，就是数据的同步过程。它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica已经接收到这个消息数据的处理过程是Producer 在 发 布 消 息 到
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2023-11-23 13:58:32
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-23 15:56:26
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所谓的副本机制（Replication）,也可以称之为备份机制，通常是指分布式系统在多台互联网的机器上保存相同的数据拷贝。副本机制有什么好处么？提供数据冗余：即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性提供高伸缩性：支持横向扩展，能够通过添加机器的方式来提升读的性能，进而提高读操作吞吐量改善数据局部性：允许将数据放入与用户地理位置相近的地方，从而降低系统延时这些有
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2024-03-26 20:29:45
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文章目录日志同步机制副本AR、ISR、OSRLEO与HWISR的缩小ISR的扩展ISR伸缩的条件ISR的伸缩与HW可靠性分析 上一章我们从客户端角度分析了kafka在消息可靠性方面做了哪些保证，下面我们从副本角度讲讲，kafka是如何保证消息不丢失的。 日志同步机制在分布式系统中，日志同步机制既要保证数据的一致性，也要保证数据的顺序性。为了达到这些目的，并出于简单方便的考虑，kafka选择了强
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2023-12-23 17:38:28
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副本还有一个重要的机制，就是数据同步过程，它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica 已经接收到这个消息一、 副本的结构深红色部分表示 test_replica 分区的 leader 副本，另外两个节点上浅色部分表示 follower 副本二、 数据的处理过程Producer 在发布消息到某个 Partition 时：先通过 ZooKeeper 找到该 P
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2023-11-26 23:55:24
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kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个
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2024-06-28 13:58:02
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直接贴面试题：怎么保证数据 kafka 里的数据安全？答：生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制：在 kafka 发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。如果是同步模式：ack 机制能够保证数据的不丢失，如果 ack 设置为 0，风险很大，一般不建议设置为 0如果是异步模式：通过 buffer 来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的
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2023-10-14 17:41:27
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ISR（in-sync
replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着
follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。一条 Kafka
消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视
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2021-06-06 18:31:42
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Kafka副本Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件，每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中，Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置Kafka的每个topic的partition有N个副本，其中N是topic的复制因子。Kafka通过多副本机制实现故障自动转
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2024-02-26 22:07:05
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kafkaSegmentsKafka的Topic被分为多个分区，分区是是按照Segments存储文件块(默认大小为1G, 超过1G则形成新的Segments)。分区日志是存储在磁盘上的日志序列，Kafka可以保证分区里的事件是有序的。其中Leader负责对应分区的读写、Follower负责同步分区的数据LEO：log end offset标识的是每个分区中最后一条消息的下一个位置，分区的每个副本都
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2024-03-27 16:35:31
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临界区（CriticalSection）互斥量（Mutex）信号量（Semaphore）事件（Event）1. 临界区 通
原创
2022-08-21 00:14:47
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1.Replica kafka的broker端每个partition都会有多个副本（replica），至少有一个leader领导者副本以及多个follower追随者副本（可配置），分区接收消息以及消费消息都会在leader中进行，而follower副本的作用就是备份leader中的消息，它们会定时的从leader中拉取最新数据，从而尽可能的保证和leader的同步。1.什么是ISR？ 分区中的所有
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2024-04-09 20:38:24
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ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，z
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2024-04-18 19:34:29
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标题1.生产者生产数据不丢失2.kafka的broker中数据不丢失3.消费者消费数据不丢失 1.生产者生产数据不丢失1、生产者数据不丢失过程图: 有多少个分区，就启动多少个线程来进行同步数据2、发送数据方式 采用同步或者异步的方式同步： 发送一批数据给kafka后，等待kafka返回结果1、生产者等待10s，如果broker没有给出ack相应，就认为失败。
2、生产者重试3次，如果还没有响应，
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2024-03-21 10:55:57
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Kafka的普及在很大程度上归功于它的设计和操作简单，如何自动调优Kafka副本的工作，挑战之一：如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。如果某些topic的部分partition长期处于“under replicated”状态，会增加数据丢失的概率。Kafka通过“多副本机制”实现高可用，当Kafka集群中一个Broker失效情况下仍然保证服务可用。Kafka日志复制算法保证
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2023-10-16 12:28:26
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