kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存好了数据 2.消费者如何保证不重复消费数据:offset偏移量,记录了我们的消息消费的偏移量,新版本偏移量记录在了一个topic里面 3.broker如何保证数据的不丢失:partition的副本机制

注:本文中的recreate是指当内存不足时,Activity被回收,但再次来到此Activity时,系统重新恢复的过程.例如:当Activity A到Activity B时,如果内存不足,A被回收,但当用户按下Back键返回时,A又会被系统重新创建. 为了便于问题展开,我们首先来看一段最简单的代码 ----------------代码片段1------------------ package com.example.corn.corntest; import android.app.Activ

本文主要介绍WebRTC视频通信中的错误恢复机制(我们翻译和整理的,译者:jiangpeng),最早发表在[这里] 支持原创,转载必须注明出处,欢迎关注我的微信公众号blacker(微信ID:blackerteam). 道路交通与网络交通有很相似之处.就像道路上的车辆一样,网络分包也可能转错了弯,或者因为堵塞导致延迟.但是,网络分包经常会发生丢失,而道路上的车辆很少会出现这张状况.在这篇文章中,我们将讨论媒体流是如何被压缩.通过网络进行传输以及各种错误恢复机制. 1.视频传输.编码与解码 在开始

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

kafka存储机制 @(博客文章)[storm|大数据] kafka存储机制 一关键术语 二topic中partition存储分布 三 partiton中文件存储方式 四 partiton中segment文件存储结构 五在partition中怎样通过offset查找message 六Kafka文件存储机制实际执行效果 七 总结 大部分内容參考自:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html 基础知识请參考:http://www.lujin

转自:https://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256514.html Kafka存储机制 同一个topic下有多个不同的partition,每个partition为一个目录,partition命名的规则是topic的名称加上一个序号,序号从0开始. 每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等(默认一个文件是500兆,可以手动去设置)的数据文件,每一个数据文件都被称为一个段(segment file),但每个段消息数量不一定相等,这种特性能够使得老的se

在Kubernetes中,可以为Pod里的容器定义一个健康检查探针(Probe),这样Kubernetes会根据这个Probe的返回值决定这个容器的状态,而不是直接以容器是否允许(来自Docker返回的信息)作为依据. apiVersion: v1 kind: Pod metadata: labels: test: liveness name: test-liveness-exec spec: containers: - name: liveness image: busybox args: -

由于隐私浏览器技术的日渐成熟,网站越来越无法通过 Cookie 和网页浏览器特征来追踪用户,但道高一尺魔高一丈,现在这些网站会用 TLS 1.3 中的 TLS 对话恢复机制追踪用户. 你以为禁用浏览器 Cookie 就能避免被网站追踪吗?倡导将 Cookie 追踪选择权还给用户的说法,可能只是烟雾弹,实际上仍能使用最新 TLS 1.3 传输层安全协议追踪用户. 目前网站追踪用户的手段,比较流行的仍然是 Cookie 或通过网页浏览器特征进行辨识,而较少受到关注的技术是基于传输层安全协议(Tran

Fabric 1.4源码分析 kafka共识机制 本文档主要介绍kafka共识机制流程.在查看文档之前可以先阅览raft共识流程以及orderer服务启动流程. 1. kafka 简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统,一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统.kafka详细介绍可以参考这一篇博客.kafka介绍 2. kafka共识 kafka共识当中,每个orderer节点即是生产者Producer也

Broker 的关机恢复机制 一.Broker关机恢复概述 Broker关机恢复是指恢复 CommitLog.Consume Queue.Index File 等数据文件.Broker 关机分为正常调用命令关机和异常被迫进程停止关机两种情况.恢复过程的设计目标是使进程正常停止的进程实现零数据丢失,异常停止的进程实现最少量的数据丢失.与关机恢复相关的主要文件有两个:abort 和 checkpoint. abort 是一个空文件,标记当前 Broker 是否正常关机,Broker 进程正常启动的时

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 副本机制 Kafka的副本机制会在多个服务端节点上对每个主题分区的日志进行复制,当集群中的某个节点上出现故障时,访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点的副本上,副本的单位是主题的分区: kafka每个主题的每个分区都会有一个主副本(Leader)以及0个或多个备份副本(Follower),主副本负责客户端的读和写,备份副本则

1.概述 Kafka 快速稳定的发展,得到越来越多开发者和使用者的青睐.它的流行得益于它底层的设计和操作简单,存储系统高效,以及充分利用磁盘顺序读写等特性,和其实时在线的业务场景.对于Kafka来说,它是一个分布式的,可分区的,多副本,多订阅者的,基于Zookeeper统一协调的分布式日志系统.常见的可以用于系统日志,业务日志,消息数据等.那今天笔者给大家分析Kafka的存储机制和副本的相关内容. 2.Replication Replication是Kafka的重要特性之一,针对其Kafka B

一.概述 为了提升集群的HA,Kafka从0.8版本开始引入了副本(Replica)机制,增加副本机制后,每个副本可以有多个副本,针对每个分区,都会从副本集(Assigned Replica,AR)中,选取一个副本作为Leader副本,所有读写请求都由Leader副本处理,其余的副本被称为Follwer副本,其会从Leader副本拉取消息更新到本地.因此,Follower更像是Leader的热备. 一般情况下,同一个分区的多个副本会被均匀的分配到集群中的不同Broker上,当leader副本所在

1.概述 在Kafka0.9版本之前,Kafka集群时没有安全机制的.Kafka Client应用可以通过连接Zookeeper地址,例如zk1:2181:zk2:2181,zk3:2181等.来获取存储在Zookeeper中的Kafka元数据信息.拿到Kafka Broker地址后,连接到Kafka集群,就可以操作集群上的所有主题了.由于没有权限控制,集群核心的业务主题时存在风险的. 2.内容 2.2 身份认证 Kafka的认证范围包含如下: Client与Broker之间 Broker与Br

一:数据格式与数据存储 1.总结 存储在磁盘文件中(index+log) 顺序读写的 基于offset偏移量来管理数据的(主要是读操作) 由分区器根据key值决定数据分布到哪个分区,默认使用hash 2.发送的消息格式 3.log消息格式 4.存储机制 . 二:分布式机制 1.总结 一个分区可以存在多个备份分区 只有一个分区是leader,leader分区提供数据的读写 一个broker上可能存在多个leader 2.机制 3.副本的复制 4.leader选举 -----------------

Kafka目前主要作为一个分布式的发布订阅式的消息系统使用,下面简单介绍一下kafka的基本机制 1.3.1 消息传输流程 Producer即生产者,向Kafka集群发送消息,在发送消息之前,会对消息进行分类,即Topic,上图展示了两个producer发送了分类为topic1的消息,另外一个发送了topic2的消息. Topic即主题,通过对消息指定主题可以将消息分类,消费者可以只关注自己需要的Topic中的消息 Consumer即消费者,消费者通过与kafka集群建立长连接的方式,不断地从集

1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群. Topic:一类消息,例如page view日志.click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够

Kafka架构 如上图所示,一个典型的kafka集群中包含若干producer(可以是web前端产生的page view,或者是服务器日志,系统CPU.memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干consumer group,以及一个Zookeeper集群.Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在consumer group发生变化时进行rebalance.producer使用push模式将消息发布到b

一.Kafka集群 二.副本机制         2.1 分区和副本         2.2 ISR机制         2.3 不完全的首领选举         2.4 最少同步副本         2.5 发送确认 三.数据请求         3.1 元数据请求机制         3.2 数据可见性         3.3 零拷贝 四.物理存储         4.1 分区分配         4.2 分区数据保留规则         4.3 文件格式          一.Kafka集

一.Kafka集群 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息.每个broker都有一个唯一标识broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件server.properties中进行配置,或者由程序自动生成.下面是Kafka brokers集群自动创建的过程: 每一个broker启动的时候,它会在Zookeeper的/brokers/ids路径下创建一个临时节点,并将自己的broker.id写入,从而将自身注册到集群: 当有多个broker时,所有br

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册