介绍今天主要分享一下 kafka 的 rebalance，在 kafka 中，rebalance 是一个十分重要的概念，很多时候引发的一些问题可能都是由于 rebalance 引起的，rebalance 也就是再均衡，顾名思义，再均衡就是再次负载均衡，下面会对再均衡进行一个详细的描述。负载均衡说再均衡之前，先说一说负载均衡，负载均衡就是将请求分发到不同的操作单元上，我们通俗一点来说，就是将请求分发
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2024-04-12 19:10:44
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1.问题描述
这是个很多 ASP.NET 初学者都会遇到的问题。通常，他们会附上类似下图的错误消息去寻找解决方法，最后忘了分享他们当时是怎么解决的。
虽然错误信息中
提供了一个简单的解决方法：E
文章目录MergeTree系列共有的特性去重表：RepalcingMergeTree聚合表：AggregatingMergeTree求和表：SummingMergeTree更新表：CollapsingMergeTree MergeTree系列共有的特性1）分区【建表时可选】
可以手动合并分区
2）主键【建表时可选】
（1） ck主键可以重复
（2）
背景及系统简介：Kafka是一种高吞吐量的分布式架构的发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。通常由于高吞吐量的要求而选择通过处理日志数据和日志聚合来解决。本文涉及的分布式系统(简称C系统)已初具规模，而随着系统建设的建设推进和功能的逐步完善，外围系统对C系统的日志消费需求逐步增加。为了满足日志消费需求，决定在C系统的网关系统中增加日志发送功能实现对外消息的发送。C系统的网关系
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2024-09-19 10:46:53
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基于Kafka 0.9.0版ReplicaManager需要做什么Replicated LogsKafka的partition可以看成是一个replicated log, 每个replica就是这个replicated log其中的一个log。多个replica是为了容忍机器故障，因此同一个partition的不同replica需要被分配到不同的broker上。所以，对于一个partition，b
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2024-07-09 06:43:35
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目录KafkaProducer发送消息流程KafkaProducer中的重要字段关键步骤ProducerInterceptorsKafka集群元数据Serializer＆DeserializerPartitionerRecordAccumulator分析MemoryRecordsBuilderSender分析NetworkClientreadyconnectsendpollSelectorsen
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2024-03-20 14:34:31
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目录一、高级API1. 自动提交offset二、低级API1. 手动提交offset1.1. 同步提交offset1.2. 异步提交offset1.3. 数据漏消费和重复消费2. 自定义存储offset三、kafka 同步、异步发送1. 异步发送1.1. 不带回调函数1.2. 带回调函数2. 同步发送四、自定义Interceptor1. 拦截器原理2. 拦截器案例 一、高级API优点：不需要执行
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2024-05-10 11:22:50
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kafka高并发的情况,如何避免消息丢失和重复?1.为什么会发生消息丢失和消息重复？消息发送Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产：0—表示不进行消息接收是否成功的确认；1—表示当Leader接收成功时确认；-1—表示Leade
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2024-03-06 23:42:18
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produce是kafka的消息发送者，负责将消息发送到kafka代理服务器（broker）指定的topic下的某个partition一：消息的分布 假设现在一个topic下有两个partition，下面是一个produce按照顺序发送四条消息之后，partition中的情况注意：partition1和partition2都是leader，它俩可不是副本关系 可以看到消息是大致按照图中的样子存储的
原创
2022-07-08 17:53:46
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OS1、IO调优： （只执行 关闭 swap）2、socket buffer size（暂时使用默认）cat /proc/sys/net/core/wmem_max
cat /proc/sys/net/core/rmem_max
/proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem
/proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem3、增加 ulimit为避免Kafka报 Too man
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2024-05-11 12:25:54
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这部分想了很久应该怎么去写才能更容易让大家明白，本来是计划先把 Kafka 存储层 Log 这块的写操作处理流程先详细介绍一下，但是这块属于比较底层的部分，大家可能对于这部分在整个处理过程处在哪个位置并不是很清楚，所以还是准备以 Server 端如何处理 Producer Client 的 Produce 请求为入口。但是 Server 端的内容较多，本篇文章并不能全部涵盖，涉及到其他内容，在本篇
kafka的Reactor设计模型（2）认识Linux的epoll模型（3）kafka Server Reactor模型 kafka作为一种高性能、高并发的消息中间件，必须要求大量的客户端连接、必须做到高并发，kafka使用了久经检验的Reactor模型。在了解之前，首先了解一下如下几个概念（Reactor模型是基于Java NIO的，是linux的epoll模型的改造）： #（1）认识Jav
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2024-09-29 22:47:03
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【代码】kafka复习：（24）consume-transform-produce模式。
原创
2023-09-07 16:08:31
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一、kafka replica当某个topic的replication-factor为N且N大于1时，每个Partition都会有N个副本(Replica)。kafka的replica包含leader与follower。Replica的个数小于等于Broker的个数，也就是说，对于每个Partition而言，每个Broker上最多只会有一个Replica，因此可以使用Broker id 指定Par
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2024-04-06 13:35:18
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Kafka Consumer Auto Offset Reset引言当没有初始化的位移（offset）时，这个auto.offset.reset 配置定义了一个消费者（consumer）在某个主题（topic）的分区（partition）消费时，该如何去消费。当一个新的消费者组被定义并且首次监听某个主题时，我们通常会关注到这个配置。这个配置将会告诉组内的消费者们是从分区的开头还是结尾读取。消费消息
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2024-03-19 02:54:58
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1：SparkSteaming基于kafka获取数据的方式，主要有俩种，即Receiver和Derict，基于Receiver的方式，是sparkStreaming给我们提供了kafka访问的高层api的封装，而基于Direct的方式，就是直接访问，在sparkSteaming中直接去操作kafka中的数据，不需要前面的高层api的封装。而Direct的方式，可以对kafka进行更好的控制！同时性
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2024-06-26 21:14:17
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linux基本IO模型Linux的IO模型阻塞式IO模型（默认）特点结构简单容易同步进程可能永远阻塞或阻塞时间过长阻塞时进程效率低产生阻塞的函数－读操作：read、readv、recv、recvfrom和recvmsgTCP协议以字节为单位，只要接收缓冲区中出现数据，进程被唤醒UDP协议以数据报为单位，当完整的数据报到达时，进程被唤醒产生阻塞的函数－写操作write、writev、send、sen
# 如何在 Python 中使用 Kafka 实现高效的消息传递
**Apache Kafka** 是一个开源流平台，专门用于构建实时数据管道和流处理应用。Kafka 以其高吞吐量、可扩展性和持久性等特性，在大规模数据传输场景中扮演着重要角色。本文将介绍如何在 Python 中使用 Kafka 并中具体探讨如何通过 Python 生成数据并将其推送到 Kafka 中的过程。
## Kafka
解决方法很简单，用zookeeper client删除下面的路径/brokers/topic/${topic-name}kafka 0.8.1自带的zookeeper-shell.sh程序很麻烦，需要一点点删除delete /brokers/topics/test/partitions/0delete /brokers/topics/test/partitionsdelete /brokers/
异步通信原理观察者模式观察者模式(Observer),又叫发布-订阅模式(Publish/Subscribe)定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象改变状态，则所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。一个对象（目标对象）的状态发生改变，所有的依赖对象（观察者对象）都将得到通知。现实中的场景购物网站的到货通知生产者消费者模式传统模式生产者直接将消息传递给指定的消费者生产者为什么不是消息直
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2024-03-22 09:15:31
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