1Kafka 宕机引发的高可用思考问题要从一次Kafka的宕机开始说起。笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的 RabbitMQ ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的 Kafka ，所以我一直很好奇Kafka的高可用实现和保障。从Kafka部署后，系统内部使用的Kafka一直运行稳定，没有出现不可用的情况。但最近系统测试人员常反馈偶有Kafka消费者收不到消息
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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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
一、高可用的由来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使用同步模式则Producer会在
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2024-08-07 10:45:37
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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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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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Kafka学习（三）高可用一、高可用的由来1.1 为何需要Replication1.2 Leader Election二、Kafka HA设计解析2.1 如何将所有Replica均匀分布到整个集群2.2 Data Replication（副本策略）2.2.1 消息传递同步策略2.2.2 ACK前需要保证有多少个备份2.2.3 Leader Election算法2.2.4 如何处理所有Replic
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2024-08-07 07:28:02
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问题要从一次Kafka的宕机开始说起。!(https://s4.51cto.com/images/blog/202108/21/5b020e199403098eb61a152fed1b2486.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_
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2021-08-21 21:54:19
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问题要从一次Kafka的宕机开始说起。!(https://s4.51cto.com/images/blog/202110/16222028_616adfacbe6a372032.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_
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2021-10-16 22:22:55
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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的可用性，防止系统宕机等等。而高可靠是指数据的可靠性保证嘛，
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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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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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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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！！！！！
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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问题出在了 __consumer_offset 上， __consumer_offset 是一个 Kafka 自动创建的 Topic，用来存储消费者消费的 offset （偏移量）信息
原创
2022-04-19 10:18:01
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一起探究 Kafka 高可用实现
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2021-07-28 09:55:07
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