一 Kafka HA设计解析1.1 为何需要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
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
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2024-03-10 22:49:08
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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
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2024-03-16 13:45:03
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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
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2024-08-06 21:13:30
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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
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2024-04-10 14:52:24
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缓存如何做到高可用使用缓存承担大部分的读压力，可以缓解数据库的查询压力，提升了保证系统稳定性。
原创
2022-06-23 09:44:20
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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
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2023-10-31 20:10:43
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# Java 程序高可用解决方案
在当今快速发展的互联网时代，高可用性（High Availability, HA）是每一个应用程序必须考虑的重要特性。高可用性确保应用程序在出现故障时，能够快速恢复服务，最小化停机时间。本文将探讨如何在 Java 程序中实现高可用性，并提供具体的解决方案和代码示例。
## 一、什么是高可用性
高可用性指的是系统能够在特定的时间内保持可用状态的能力。高可用系统
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
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2024-04-12 03:32:24
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1、kafka的HA机制：副本机制+消息同步+leader选举。 每个topic有多个partition，每个partition又有多个副本，这些副本当中也存在不同的角色，leader、follower。producer和consumer都只跟leader进行交互，leader进行读写操作。leader负责将消息写进本地log当中，follower去leader上pull拉取数据，将数据同步到本
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2024-03-04 16:11:47
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因具有丰富的数据结构和超高的性能以及简单的协议，使其能够很好的作为数据库的上游缓存层。但在大规模的Redis使用过程中，会受限于多个方面：单机内存有限、带宽压力、单点问题、不能动态扩容等。 基于以上，Redis集群方案显得尤为重要。通常有3个途径：官方Redis Cluster；通过Proxy分片；客户端分片(Smart Client)。以上三种方案各有利弊。 Redis
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2023-07-11 13:20:39
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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
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2024-02-26 16:49:54
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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
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2023-10-09 10:46:43
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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！！！！！
名词介绍AR分区中的所有副本ISR与 leader 保持同步状态的副本合集，LEO每个分区中最
原创
2023-04-22 07:29:00
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kafka面试中，经常会被问到kafka是如何实现高可用的。
HA，也就是高可用，kafka 0.8版本之前是没有HA的，如果一个broker挂了，那么这个分区也就是挂了，分区内的消息都没办法继续被消费。
kafka 0.8版本之后引入了副本机制(replicas)。
副本机制也是分布式系统中的常用的机制。
副本机制：
1. 提供了数据冗余，
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2024-03-18 00:01:56
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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:
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2024-04-12 09:19:21
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现代企业的IT规划在通常意义上的分为“广义”的和“狭义”的。所谓“广义”的IT规划是指从企业的战略出发，充分分析企业核心价值链的运作模式，进而找出IT的支撑点和机会点，从而明晰企业的IT战略，并构筑企业的IT应用蓝图、IT治理模式、信息资源体系及系统实施规划等，以实现对企业战略目标达成的有效支持。而“狭义”的IT规划则侧重对系统硬件、系统软件、开发技术等进行计划与安排，是围绕技术展开的。这里，我们
原创
2008-01-05 09:35:00
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什么是程序三高？1）高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。当多个进程或线程同时（或着说在同一段时间内）访问同一资源时会产生并发问题，因此需要通过专门的设计来保证系统能够同时（并发）正确处理多个请求。 2）高性能简单地说，高性能（High Performance）就是指程序处理速度快、耗能少。与性能相关的一些指标如下：响应时间：系统对请求做
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2024-04-05 09:43:09
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OnlyOffice社区版可通过集群配置实现高可用，核心在于多节点共享数据和状态。主要组件包括：多个DocumentServer节点（需
