今天是继续对之前 kafka 集群遗留问题的查漏补缺。 扩容后对副本进行再平衡：今天检查 kafka manager 发现了一个 __consumer_offsets 主题（消费者分区位移保存主题）的 leader 副本只被部署在了已有三节点中的两个节点上。并没有将三个 broker 上都平均分布上副本，具体表现为 我们点开这个主题 可以发现原本是三个节点的我们，却非
转载
2024-03-06 16:26:11
184阅读
一、再均衡剖析
### --- 再均衡
~~~ # 重平衡可以说是kafka为人诟病最多的一个点了。
~~~ 重平衡其实就是一个协议，它规定了如何让消费者组下的所有消费者来分配topic中的每一个分区。
~~~ 比如一个topic有100个分区，一个消费者组内有20个消费者，
~~~ 在协调者的控制下让组内每一个消费者分配到5个分区，这个分
转载
2024-04-11 11:42:35
92阅读
什么是分区再均衡？在Kafka中每个topic一般都会有多个分区，每个分区会按照一定规则（轮询等，也可以自定义）分配给对应的消费者，那么一旦消费者无法接收消息后，就必须对分区进行重新分配，保证消息能够正常的被消费。比如原来一个主题中有两个分区，分别对应一个消费者组中的两个消费者，如下图，如果consumer2挂了，那么就需要通过分区再均衡的方式，让consumer3来消费partition2中的数
转载
2024-03-18 08:22:40
304阅读
文章目录生产经验——分区分配策略及再平衡生产者分区分配之Range及再平衡Range分区策略原理Range分区分配策略及再平衡案例生产者分区分配之RoundRobin策略及再平衡RoundRobin分区策略原理RoundRobin分区分配策略及再平衡案例生产者分区分配之Sticky及再平衡Sticky分区策略原理Sticky分区分配策略及再平衡案例 生产经验——分区分配策略及再平衡在Apache
转载
2024-08-06 21:00:15
73阅读
消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。今天我们就来详细说说这个流程。1. 触发条件消费者组重平衡触发的3个条件：组成员数量发生变化订阅主题数量发生变化订阅主题的分区数发生变化在实际生产环境中，因条件1而引发的重平
转载
2024-03-21 11:21:31
89阅读
消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。触发与通知重平衡的 3 个触发条件：组成员数量发生变化。 -- 每次消费者组启动时，必然会触发重平衡过程。订阅主题数量发生变化。订阅主题的分
转载
2024-03-21 10:35:00
88阅读
消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者之间平衡的经纪人之
转载
2024-04-24 13:42:36
38阅读
消费者组重平衡如何避免吗？Rebalance1.了解“协调者” Coordinator2.kafka确定消费组的协调者所在Broker的算法有2个步骤步骤1步骤23.Rebalance的缺点3.1 理想情况下3.2 真实情况4.如何避免Rebalance 重平衡4.1 第一类非必要 Rebalance ，未能及时发送心跳，导致 Consumer 被“踢出”Group而引发的4.2 第二类非必要
转载
2024-04-13 23:46:40
222阅读
静态成员为了减少暂时性故障导致的用户重新平衡，Apache Kafka 2.3在KIP-345中引入了静态成员的概念。静态成员关系背后的主要思想是，每个使用者实例附加到一个由group.instance.id配置的惟一标识符。成员关系协议已被扩展，以便通过JoinGroup请求将id传播到代理协调器。 如果一个使用者由于临时故障而被重新启动或终止，代理协调器直到session.time
转载
2024-08-06 20:44:22
66阅读
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成主要有Receiver based Approach和Direct Approach。同时对比
在之前的文章《解析SparkStreaming和Kafka集成的两种方式》中已详细介绍SparkStreaming和Kafka集成
kafka教程 消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者
转载
2024-04-17 17:39:08
95阅读
文章目录一、kafka消费者组二、重平衡（Rebalance）2.1、重平衡触发条件2.2、重平衡策略2.2.1、Range 平均分配2.2.2、RoundRobin 轮询分配2.2.3、Sticky 粘性分配2.3、重平衡过程2.3.1、消费者组状态2.3.2重平衡过程2.4、避免重平衡 一、kafka消费者组由消费者组成的存在一个或多个消费者实例成为消费者组，这些消费者实例共享一个igrou
转载
2024-03-28 10:35:28
183阅读
文章目录1. 触发与通知2. 消费者组状态机3. 消费者端重平衡流程4. Broker 端重平衡场景剖析 消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。今天我们就来详细说说这个流程。1. 触发与通知我们先来简单回顾一下
转载
2024-06-06 16:31:39
190阅读
自从Apache Kafka 2.3.0以来，Kafka Connect和消费者特别使用的内部再平衡协议经历了几次重大变化。再平衡协议不是一件简单的事情，有时看起来像魔术。在这篇文章中，我建议回到这个协议的基础，也就是Apache Kafka消费机制的核心。然后，我们将讨论其局限性和目前的改进。Kafka和再平衡协议101让我们回到一些基本的东西Apache Kafka是一个基于分布式发布/订阅模
转载
2024-07-18 17:08:28
39阅读
这里仅以分享的角度来做个笔记。 那么本文将涉及到以下几个知识点：重平衡是什么？为什么要了解他？发生重平衡的时机Kafka的心跳机制 与 Rebalance消费者组状态切换重平衡全流程解析重平衡是什么？为什么要了解他？重平衡是什么 Rebalance（重平衡 ）本质上是一种协议， 规定了一个Consumer Group下的所有 Consumer 如何达成一致， 来分配订阅Topic的每个分区。说简
转载
2024-05-15 12:22:19
191阅读
kafka消费者重平衡可以避免吗 什么是kafka消费者重平衡重平衡的弊端重平衡发生的时机那些重平衡可以避免如何避免。 什么是kafka消费者重平衡 Rebalance是让一个Consumer Group下的所有Consumer实例就如何消费订阅主题的所有分区达成一个共识的过程。在Rebalance过程中，所有Consumer实例共同参与，在协调者的帮助下，完成订阅主题分区的分配。但是在此过程
转载
2024-03-20 10:49:36
100阅读
kafka再平衡机制：指的是kafka consumer锁订阅的topic发生变化时 发生的一种分区重分配机制。 一般有三种情况会出发consumer的分区分配策略（再平衡机制）： 1、consumer group 中新增或删除某个consumer，导致其
转载
2024-02-17 18:11:22
540阅读
Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。组内可以有多个消费者，它们共享一个公共的 ID，这个 ID 被称为 Group ID，它标识唯一的一个 Consumer Group。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题的所有分区。当然，每个分区只能由同一个消费者组内的一个 Consumer 实例来消费。
转载
2024-08-14 13:01:27
45阅读
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程，是我无意中发现的。教程不仅零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家！点这里可以跳转到教程首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程，是我无意中发现的。教程不仅零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家！点这里可
转载
2024-06-13 21:36:04
39阅读
分析&回答kafka的一个基本架构：多个broker组成，一个broker是一个节点；你创建一个topic，这个topic可以划分成多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上面，每个partition存放一部分数据。这是天然的分布式消息队列。kafka在0.8之后，提过了HA机制，也就是replica副本机制。每个partition的数据都会同步到其他机器
