1.多个Broker进程分散到不同机器上。2.备份机制（Replication）。相同的数据拷贝到多台机器。备份（副本）机制：副本，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
转载
2023-10-09 10:46:43
69阅读
什么是高可用「高可用性」，指系统无间断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度Kafka从0.8版本开始提供了高可用机制，可保障一个或多个Broker宕机后，其他Broker能继续提供服务备份机制Kafka允许同一个Partition存在多个消息副本，每个Partition的副本通常由1个Leader及0个以上的Follower组成，生产者将消息直接发往对应Partition的Leader，Fol
转载
2024-02-13 21:27:38
28阅读
kafka主要作用Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：!!#ff0000 高性能、高可用和高扩展。!!为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可
转载
2023-10-31 20:10:43
127阅读
1.集群高可靠①搭建kafka集群（略）②重点配置项（每个broker配置相同，只有broker.id不一样）broker.id=1 当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样listeners=PLAINTEXT://10.22.0.13:9092 最好用真实的IPadvertised.listen
Kafka是由多个broker组成的，每个broker是一个节点，创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上，每个partition就放一部分数据。Kafka是天然的分布式消息队列，就是说一个topic的数据是分散放在多个机器上的，每个机器就放一部分数据。实际上RabbitMQ之类的，并不是分布式消息队列，它就是传统的消
转载
2024-03-28 14:54:23
27阅读
概念在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖;所以,0.8 以后就引入了副本机制;引入副本机制后带来的问题引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replica中
转载
2024-04-12 03:32:24
28阅读
一、高可用的由来为什么需要Replication在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送m
转载
2024-02-26 16:49:54
105阅读
面试大厂时，一旦简历上写了 Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说 Acks 参数对消息持久化的影响? 这个 Acks 参数在 Kafka 的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对 Kafka 的 Acks 参数的分析，以及背后的原理。如何保证宕机的时候数据不丢失?如果想理解这个 Acks 参数的含义，首先
转载
2024-08-06 21:13:30
51阅读
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。注意:Kafka并没有遵循JMS规范，它只提供了发布和订阅通讯方式！！！！！
数据存储格式Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本（replication）策略。一个Topic可以分成多个Partition，而一个Partition物理上由多个Segment组成。Segment分2部分：索引文件和数据文件。索引文件保存元数据，记录了消息在数据文件中的偏移（offset），消息有固定物理结构，保证了正确的读取长度。Segment文件带来好处：方便过期文件清理。只需要整体删
转载
2024-03-16 13:45:03
66阅读
1. Kafka Partition Replication 功能：增加Topic分区的可用性 每个Partition分为leader和follower两部分(前提是replication factor大于1的)eg: Topic: hadoop2 Partition: 0 Leader: 3 Replicas:
转载
2024-04-12 09:19:21
146阅读
本文主要内容： ①kafka复制机制 ②分区leader副本宕掉怎么选新的leader ③高水位与leader epoch的详细分析。 ④一些相关配置Kafka复制机制Kafka的主题被分为多个分区，分区是基本的数据块。分区存储在单个磁盘上，Kafka可以保证分区里的事件是有序的，分区可以在线（可用），也可以离线（不可用）。每个分区可以有多个副本，其中一个副本是leader副本。所有的生产者请求和
转载
2024-04-10 14:52:24
49阅读
常常想如果让你去设计一个高可用的系统，你怎么去做？这里要回答两个问题：如何保证宕机的时候数据不丢失? 答：副本多副本之间数据如何同步? 答：同步；异步；半同步；ISR这里我们看一下kafka是怎么设计做到高可用的，学习一下它：如何保证宕机的时候数据不丢失？对于每一个Topic，我们都可以设置它包含几个Partition，每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。然后Kafka的Br
转载
2024-03-10 22:49:08
46阅读
Kafka在早期版本中，并不提供高可用机制，一旦某个Broker宕机，其上所有Partition都无法继续提供服务，甚至发生数据丢失对于分布式系统，当集群规模上升到一定程度后，宕机的可能性大大提高，对高可用性就有了非常高要求Kafka在0.8版本提供了高可用机制，主要是增加了Partition的复制设计引入Partition的Replication之后，同一个Partition的就有了多个副本，把
原创
2021-04-22 15:51:51
610阅读
# Kafka MySQL 高可用解决方案
在现代数据驱动的应用中，高可用性是一个至关重要的主题。Kafka 和 MySQL 是两个流行的技术栈，它们结合使用可以实现高可用的消息传递和数据持久化方案。在这篇文章中，我们将探讨如何实现 Kafka 与 MySQL 的高可用性，并查看相应的代码示例。
## 什么是 Kafka 和 MySQL？
- **Kafka** 是一个分布式流处理平台，它可
原创
2024-10-21 03:41:46
11阅读
### Kafka高可用架构实现流程
为了实现Kafka的高可用架构，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 配置ZooKeeper集群 |
| 2 | 配置Kafka集群 |
| 3 | 创建Topic |
| 4 | 发布消息 |
| 5 | 消费消息 |
| 6 | 监控和故障恢复 |
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
原创
2023-09-09 08:51:08
100阅读
一、熟悉kafka
l Server-1 broker其实就是kafka的server，因为producer和consumer都要去连它。Broker主要还是做存储用。l Server-2是zookeeper的server端，zookeeper的具体作用你可以去官网查，在这里你可以先想象，
参考文档：http://www.jasongj.com/2015/04/24/KafkaColumn2/#ACK%E5%89%8D%E9%9C%80%E8%A6%81%E4%BF%9D%E8%AF%81%E6%9C%89%E5%A4%9A%E5%B0%91%E4%B8%AA%E5%A4%87%E4%BB%BD引言：Kafka在0.8以前的版本中，并不提供High Availablity机制，一旦一
在聊Kafka高可靠之前，先在评论区来波RNG NB好不好！什么叫可靠性？大家都知道，系统架构有三高：「高性能、高并发和高可用」，三者的重要性不言而喻。对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。除以上三种模式之外，还有一个指标方向也很重要，那就是高可靠，甚至你可能会将它和「高可用」混淆起来。事实上两者并不一样，高可用会更偏向于整体服务
转载
2024-07-14 07:52:57
11阅读
高可用系统通常会遇到下列问题元数据维护。数据持久化。数据同步。数据一致性。故障恢复。主备切换(某节点故障可自动切换为其他节点)。扩容。数据写入策略。下面就从这些问题入手,去探索kafka如何保证高可用。术语解释ARAssigned Repllicas 指派的副本集合。分区中的所有副本统称为AR。ISRIn-Sync Replicas 同步副本集。所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括L
转载
2024-05-09 16:19:04
116阅读
