系统运维的过程中，每一个细节都值得我们关注下图为我们的基本日志处理架构 所有日志由Rsyslog或者Filebeat收集，然后传输给Kafka，Logstash作为Consumer消费Kafka里边的数据，分别写入Elasticsearch和Hadoop，最后使用Kibana输出到web端供相关人员查看，或者是由Spark接手进入更深层次的分析。在以上整个架构中，核心的几个组件Kafk
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2024-06-01 04:36:58
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Kafka中的每个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号，用于partition唯一标识一条消息。Offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号。Offset从语义上来看拥有两种：Current Offset 和 Committed Offset。Current Offset
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2024-05-31 21:34:49
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。 消费者在发送拉取请求之前，必须首先满足下面的两个条件。- 确保消费者已经连接协调者， 即找到服务端中管理这个消费者的协调者节点 。- 确保消费者已经分配到分区， 即获取到协调者节点分配给消费者的分区信息 。。 其中，提交偏移量主要和消息的处理有关，协调者只是作为偏移量的存储介质。 而消费者发送心跳请求给协调者，则有可能归现各种各样的问题，如下 。- 消费者没有及时发送心跳 ，可能是消费者发生故
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2024-02-22 20:01:51
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文章目录前言Group 状态机offset 那些事Topic __consumer_offsetsGroupCoordinator状态转移图Consumer 初始化Consumer poll 过程解析Consumer 初始化时 group 状态变化Consumer Rebalance 前言前段时间看一下 Kafka 的部分源码（0.10.1.0 版），对一些地方做了一些相应的总结。本文主要就 K
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2024-07-04 16:38:32
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一.主题操作使用kafka-topics.sh工具可以执行主题的大部分操作（配置变更部分已被启用并被移动到kafka-configs.sh工具中）。我们可以用它创建、修改、删除和查看集群里的主题，要使用该工具的全部功能，需要通过 --zookeeper 参数提供zookeeper的连接字符串。1.创建主题创建一个名叫 my-topic 的主题，该主题拥有2个副本、8个分区。replication-
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2024-07-22 10:24:36
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rebalance的第二个步骤是消费者向GroupCoordinator发送JoinGroupRequest，这里分析GroupCoordinator如何处理JoinGroupRequestdef handleJoinGroupRequest(request: RequestChannel.Request) {
import JavaConversions._
//解析JoinGr
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2024-06-11 14:04:30
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前言整理文档的时候发现还缺了有关操作Group ID的内容，这部分其实和ACL的操作是一起的，但是篇幅有限单独拿出来说，AdminClient对象里关于Group ID的操作还是挺多内容可以说说的，下面我们正式开始。查询所有Group ID首先我们先说下如何查询当前服务器上所有使用过的Group ID。这里要特别强调使用过，因为这个方法是无法查询到没有连接的Group ID的。假设我们新创建了一个
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2024-03-04 11:19:33
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Apache Kafka近日推出0.11版本。这是一个里程碑式的大版本，特别是Kafka从这个版本开始支持“exactly-once”语义(下称EOS， exactly-once semantics)。本文简要介绍一下0.11版本主要的功能变更，下面中的每一项都值得专门写篇文章好好聊聊。一、修改unclean.leader.election.enabled默认值Kafka社区终于下定决心要把这个参
一、AMQP 概述 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)，高级消息队列协议。JMS的消息模型，可能会有助于理解AMQP的消息模型。在JMS中，有三个主要的参与者：消息的生产者、消息的消费者以及在生产者和消费者之间传递消息的通道（队列或主题）。在JMS中，通道有助于解耦消息的生产者和消费者，但是这两者依然会与通道相耦合。与之不同的是
接下来我们来看下zookeeper存储的信息cd /opt/zookeeper/bin
./zkCli.sh
ls /
ls /kafka
ls /kafka/brokers
ls /kafka/brokers/ids
get /kafka/brokers/ids/0
get /kafka/brokers/ids/1
get /kafka/brokers/ids/20就是第一台机器1就是第二台机器
#kafka集群搭建教程#创建topic以及分区和副本数量./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.33:2181,192.168.10.34:2181 --topic test-topic --partitions 2 --replication-factor 2#发送消息sh kafka-console-producer.sh --br
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2024-03-01 23:11:52
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1. kafka 简介和环境搭建Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。kafka官网：http://kafka.apache.org/
kafka配置快速入门：http://kafka.apache.org/quickstart
1.
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2024-03-19 02:43:41
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主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置，这是对每个主题下的分区数的默认设置，默认是1。当然每个主题也可以自己设置分区数量，如果创建主题的时候没有指定分区数量，则会使用server.properties中的设置。bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic
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2024-03-13 11:43:20
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GroupCoordinator是KafkaServer的一个组件，每个KafkaServer实例都有一个GroupCoordinator成员，它的主要功能有：负责管理消费组，包括消费组的位移提交和消费组的成员管理，GroupCoordinator存储着消费组的成员元信息。负责Consumer Rebalance，当发生以下任意情况时，会触发Consumer Rebalance:
消费组内的成
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2024-02-27 17:43:18
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目录协调器介绍消费者协调器组协调器消费偏移量管理Consumer Rebalance机制Rebalance过程Rebalance分区分配策略协调器介绍kafka引入协调器有其历史过程，原来consumer信息依赖于zookeeper存储，当代理或消费者发生变化时，引发消费者平衡，此时消费者之间是互不透明的，每个消费者和zookeeper单独通信，容易造成羊群效应和脑裂问题。为了解决这些问题，kaf
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2024-02-27 15:09:41
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kafka集群搭建 三台Linux机器 ifconfig获取机器IP kafka-01 10.10.67.102 kafka-02 10.10.67.104 kafka-03 10.10.67.106一、安装jdk环境（三台机器执行相同操作） 1、下载包 jdk-8u192-linux-x64.tar.gz 2、拷贝到/opt目录下面 3、解压 tar -zxvf jdk-8u192-linux-
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2024-03-26 10:35:03
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消息是Kafka的数据单元，一类数据单元的集合则称为主题，主题保存在Kafka服务器上，一个服务器被称作一个broker，主题存储在borker的分区上，一个主题可以存储在多个分区上。 流程介绍：从消息的产生到消费来讲解Kafka的原理。1.消息的产生 生产者Producer产生消息,消息在创建的时候，需要
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2024-04-15 17:22:52
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前置条件1、kafka集群的安装配置依赖zookeeper，搭建kafka集群之前，需要搭建好zookeeper集群2、需要有jdk环境搭建kafka集群解压安装包tar -zxf kafka_2.12-2.7.0.tgz -C /opt/module/修改权限sudo chown -R bigdata:bigdata /opt/module/kafka_2.12-2.7.0创建数据存放目录和日志
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2024-02-17 17:37:54
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kafka相关问题每个 Leader 会动态维护一个 ISR 列表，该列表里存储的是和 Leader 基本同步的 Follower。如果有 Follower 由于网络、GC 等原因而没有向 Leader 发起拉取数据请求，此时 Follower 相对于 Leader 是不同步的，则会被踢出 ISR 列表。所以说，ISR 列表中的 Follower 都是跟得上 Leader 的副本。一个节点宕机后
zookeeper.connect zookeper所在机器可多个逗号分隔auto.create.topics.enable 自动创建topicauto.leader.rebalance.enable leader 当一个broker恢复，这个broker只会存储复本，这意味着它不会参与任何读写，造成了集群的不平衡，开启，kafka自动做balancebackground.
