broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa

版本 0.9.2 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_name --partition 6 --replication-factor 1 -zookeeper 10.27.100.207:2181,10.27.100.144:2181,10.27.100.145:2181 开启console consumer查看消息 bin/kafka-console-consumer.sh --topic rt_live_pcweb -zook

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka

原文  https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html 一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个g

kafka分区及副本在broker的分配 部分内容參考自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/41778193 以下以一个Kafka集群中4个Broker举例,创建1个topic包括4个Partition,2 Replication:数据Producer流动如图所看到的: (1) pic (2)当集群中新增2节点,Partition添加到6个时分布情况例如以下: 副本分配逻辑规则例如以下: 在Kafka集群中,每一个Broker都有均等分配

假如Kafka集群中一个broker宕机无法恢复, 应该如何处理? 今天面试时遇到这个问题, 网上资料说添加新的broker, 是不会自动同步旧数据的. 笨办法 环境介绍 三个broker的集群, zk,kafka装在一起 | broker | IP | broker.id | |---------|---------------|-----------| | broker1 | 172.18.12.211 | 211 | | broker2 | 172.18.12.212 | 212 | |

准备工作: 1. 准备3台机器,IP地址分别为:192.168.0.10,192.168.0.11,192.168.0.12 2. 下载kafka稳定版本,我的版本为:kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 3. 分别解压放入到想安装的目录下,我的目录为:/home/www 解压命令为: tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 搭建zookeeper集群 1. 进入解压后的目录/home/www/kafka_2.9.2-0.8.1.1 2. 进入config目录

broker端参数主要在config/server.properties目录下设置: 启动命令:nohup ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties & broker.id参数:Kafka使用唯一的一个整数来标识每个broker,全局唯一,默认-1,不指定则自动生成唯一值. log.dirs参数:指定了Kafka持久化消息的目录,默认为/tmp/kafka-logs. log.retention.{hours|minu

网上关于kafka集群的搭建,基本是单个broker和单个zookeeper,测试研究的意义不大.于是折腾了下,终于把正宗的Kafka集群搭建出来了,在折腾中遇到了很多坑,后续有时间再专门整理份搭建问题分析 docker-compose.yml配置文件 version: '2' services: zoo1: image: zookeeper restart: always container_name: zoo1 ports: - "2181:2181" environment: Z

WARN - The configuration 'zookeeper.connect' was supplied but isn't a known config.WARN - The configuration 'input.topic' was supplied but isn't a known config.WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconnected       WARN - Bootstrap broker ip:9092 disconn

问题 kafka挂掉后,启动报错日志如下 [2020-03-19 17:50:58,123] FATAL Fatal error during KafkaServerStartable startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServerStartable) java.lang.RuntimeException: A broker is already registered on the path /brokers/ids/1. This

1. 配置server.properties > cp config/server.properties config/server-1.properties> cp config/server.properties config/server-2.properties 2. 编辑server.properties config/server-1.properties: ------------------------------------------------ broker.id=1 l

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 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

[Apache Kafka]Kafka设计   在开始开发producer和consumer之前,先从设计的角度看一看Kafka. 由于重度依赖JMS,且实现方式各异.对可伸缩架构的支持不够,LinkedIn开发了Kafka来实现对活动流数据和运营指标数据的监控,这些数据包括CPU.I/O使用数据.请求响应时间等.开发Kafka时主要目标是提供以下特性: 支持自定义实现的producer和consumer的API 以低开销的网络和存储实现消息持久化 支持百万级消息订阅和发布的高吞吐量 分布式和高

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

Kafka-分区数-备份数-如何设置-怎么确定-怎么修改 kafka partition 数量 更新_百度搜索 kafka重新分配partition - - CSDN博客 如何为Kafka集群选择合适的Partitions数量-优化问答-云客网SEO众包服务平台 如何决定kafka集群中话题的分区的数量 - CSDN博客 [原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数 - huxihx - 博客园 如何决定kafka集群中话题的分区的数量_百度知道 kafka --repli

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

参数的设定:参考资料 不错的资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm 注意:在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions.这指的是多单个topic的partition数量之和.若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上,则多个broker的所有

topic中partition存储分布 Topic在逻辑上可以被认为是一个queue.每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里.为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件.partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减

本文由云+社区发表 一.困难点 建立topic的时候,可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量.但是,一旦完成建立topic,则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量. 二.解决办法 ​ 实际上,我们可以考虑一种 "另类" 的办法:可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布,在做分区重新分布的时候,通过增加每个分区的replica备份数量来达到目的. ​ 本文将介绍如何利