1.副本截断和 epoch 的关系 每个副本都会在本地定期生成一个 leader-epoch-checkpoint 文件，用于保存集群 leader 的 epoch 信息： 直接打开可以发现主从节点epoch文件： Leader Epoch: 32位，单调递增的数字。代表单个分区所处的leader时代。每发生一次leader转换，就+1。例如leader epoch =2，说明处于第二
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2024-05-17 13:34:44
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What’s LeaderEpochCache?每个log（一个log有1到多个segment）都有一个记录了leaderEpoch和其startOffset的文件：leader-epoch-checkpointlog在初始化的时候，会从文件系统加载各种元数据信息，其中一项就是读取leader-epoch-checkpoint文件，建立leaderEpochCache，cache其实就是epoch
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2024-03-03 20:29:01
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Kafka的事务是什么生产者往多个topic里面写消息，要么同时成功，要么同时失败。为什么需要事务消息系统有3种语义：最多一次最少一次精确一次。Exactly Only Once为了实现精确一次的语义，Kafka必须引入事务。如下图：本应用从上游topic消费消息，处理后发到下游topic，同时将处理进度发送到__consumer_offsetstopic里面进行保存，对这两个topic的写，是一
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2024-02-08 14:49:00
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kafka新版本为了解决HW&LEO的同步机制更新缺陷，引入了Epoch的概念。 Leader epoch 分两部分组成:Epoch : 版本号。每当副本领导权发生变更时，都会增加该版本号。小版本号的 Leader 被认为是过期 Leader，不能再行使 Leader 权力。起始位移(Start Offset)。Leader 副本在该 Epoch 值上写入的首条消息的位移。Leader e
原创
2022-09-16 18:47:31
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集群上所有的 Broker 都在实时监听 ZooKeeper 上的 /controller 节点。我们先看看KafkaController 类class KafkaController(val config: KafkaConfig, // config：Kafka配置信息，通过它，你能拿到Broker端所有参数的值
zkClient: KafkaZkC
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2024-10-18 12:01:53
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HW存在的意义：（为了保持副本间可消费数据一致的标记）保证多个副本之间的数据一致，否则因为同步的延迟的问题会出现多个副本间数据不一致的问题。如果Leader重新选举，对于消费者来说还会出现跳跃消费数据，丢失数据的情况 保证当出现Leader切换后，能够消费的数据一致HW存在的基础：LEO 日志末端位移，表示日志末端下一条数据的位移，如果它的值为10那么分区中存在0~9 10条数据，下一条的位移量是
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2024-05-31 04:10:33
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相关名词LEO:每个分区中最后一条消息的下一个位置（offset），分区的每个副本都有自己的LEOHW(high watermarker:高水位线):核心思想为所有HW之前的数据都是已经备份的，当所有节点都备份成功，Leader会更新HW。ISR(in-sync-replicas):正在同步的副本集合，一个时间范围，例如10s内，改时间范围通过replica.lag.time.max.ms控制副本
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2024-04-08 13:30:35
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概述Kafka使用HW值来决定副本备份的进度，而HW值的更新通常需要额外一轮FETCH RPC才能完成，故而这种设计是有问题的。它们可能引起的问题包括：备份数据丢失备份数据不一致 Kafka 0.11版本之后引入了leader epoch来取代HW值。Leader端多开辟一段内存区域专门保存leader的epoch信息，这样即使出现上面的两个场景也能很好地规避这些问题。EpochEntr
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2024-03-26 08:33:16
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目录集群元数据 ControllerContext ControllerStats shuttingDownBrokerIds epoch &a
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2024-07-30 18:59:51
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1. 高水位1.1 高水位的作用在Kafka中，高水位的作用主要有两个定义消息可见性，即用来标识分区下的哪些消息是可以被消费者消费的。帮助Kafka完成副本同步下面这张图展示了多个与高水位相关的 Kafka 术语。假设这是某个分区 Leader 副本的高水位图。首先，请注意图中的“已提交消息”和“未提交消息”。之前在讲到 Kafka 持久性保障的时候，特意对两者进行了区分。现在，再次强调一下。在分
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2024-05-22 09:45:29
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Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。你可能会有疑问，如果中间某一个环节断掉了，那怎么办？这种情况，我们称之为消息丢失，会造成系统间的数据不一致。那如何解决这个问题？需要从生产端、MQ服务端、消费端，三个维度来处理1、生产端生产端的职责就是，确保生产的消息能到达MQ服务端，这里我
在启动Kafka集群的时候，每个代理都会实例化并启动一个KafkaController，并将该代理的brokerId注册到Zookeeper的相应的节点当中。Kafka集群中各代理会根据选举机制选出其中一个代理作为Leader,即Leader控制器。作用： 负责Topic的创建与删除，分区和副本的管理以及代理故障转移的功能等。程序入口： Kafka核心core工程下kafka.controller
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2024-03-28 19:33:05
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本地LEO和Remote LEOKafka分区的follower副本的LEO属性保存了两份：本地LEO：在follower副本所在broker的缓存中保存一份Remote LEO：在leader副本所在的broker的缓存中保存一份（Remote LEO）本地LEO很简单，就是follower本地日志文件的LEO，即它向leader发送FETCH请求得到结果后写入log文件时，该LEO增加。Rem
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2024-03-05 12:35:08
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目录一、什么是Kafka？二、Kafka的使用场景三、kafka系统架构四、Kafka高性能1 批量发送消息2 持久化消息-顺序写3 基于索引文件的查询4 零拷贝五、Kafka高可靠1 消息备份2 ISR & LEO & HW3 Acks六、MAC本地安装Kafka1 安装2 启动kafka服务3 创建Topic，显示数据 本文主要介绍Kafka架构、高性能、高可用以及m
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2024-04-18 17:35:54
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在 Kafka 集群中会有一个或多个 broker，其中有一个 broker 会被选举为控制器（ Kafka Controller ），它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。当某个分区的 leader 副本出现故障时，由控制器负责为该分区选举新的 leader 副本。当检测到某个分区的 ISR 集合发生变化时，由控制器负责通知所有 broker 更新其元数据信息。当使用 kafka - t
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2023-09-18 10:12:40
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pytorch入门3.0构建分类模型再体验（准备数据）pytorch入门3.1构建分类模型再体验（模型和训练）pytorch入门3.2构建分类模型再体验（批处理）
在前几篇博文里，细心地你可能会看到batch_size的变量，但是被注释掉了，这里讲解下batchsize变量的作用。EPOCH：在之前的博文中，在代码注释部分讲过，EPOCH代表的意思就是用所有的样本训练模型次数。换句话讲，就是所有的
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2023-08-09 23:26:33
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到现在为止，我们使用的是DeepChem提供的标准模型。这对于许多应用来说是好的。但是很快你就会希望用你自己定义的框架创建你自已的模型。DeepChem提供了TensorFlow (Keras) 和PyTorch集成，所以你可以使用这两个框架来创建模型。 实际上，DeepChem中使用 Ten
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2023-11-21 22:18:53
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本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0
原创
2022-03-28 17:46:05
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本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的。简单来说，0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念，而0.11采用了leader epoch来标识备份进度。后面我们会详细讨论两种机制的差异。不过首先先做一些基本的名词含义解析。水位或水印（watermark）一词，也可称为高水位(high watermark)，通常被用在流式处理领域（比如...
原创
2021-06-21 16:05:58
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问题：定时任务在只部署一台服务器时没有问题，当需要集群时，就会重复执行多次。解决方案：1. 利用数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。这里我使用的是redis分布锁的方式实现，自己封装了一个注解，如有问题请联系我一下，谢谢！加锁 :同一个定时任务同时多次给redis加锁(key),如果存在key,则加锁失败,如果不存在,则尝试去加锁,返回加锁结果。&
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2023-06-29 14:35:57
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