一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

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

消费端出现offset重置为latest, earliest现象,类似log: (org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher.handleFetchResponse:) - Fetch offset is out of range, resetting offset 原因:该consumer消费的topic的leader和followers的状态不一致时,发生leader切换,会发生offset out of range,此时consu

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

报错现象: 在pom文件添加: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11</artifactId> <version>0.8.2.2</version> </dependency> 完整的pom文件: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&q

摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. 1.High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理.同时也希望提供一些

1.集群配置思路 1)每台节点上要启动一个broker进程,因此要配置每台的server.properties broker id, log.dirs, zookeeper.connect 2) 每台broker都要连接zookeeper将状态写入,因此要配置每台的zookeeper.properties dataDir, zookeeper集群snapshot数据的存放地址,和zookeeper集群的配置保持一致 3)zookeeper.properties 可以在一台节点上配置,并分发给其他

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

Whenever a broker stops or crashes leadership for that broker's partitions transfers to other replicas. This means that by default when the broker is restarted it will only be a follower for all its partitions, meaning it will not be used for client

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

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

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 [root@localhost ~]# ls /tmp/kafka-logs/firstTopic-1/命令找到对应 partition 下的日志内容:       00000000000000000000.index 00000000000000000000.log        00000000000000000000.timein

消息的存储原理: 消息的文件存储机制: 前面我们知道了一个 topic 的多个 partition 在物理磁盘上的保存路径,那么我们再来分析日志的存储方式.通过 ll /tmp/kafka-logs/testTopic-0/ 命令找到对应 partition 下的日志内容: kafka 是通过分段的方式将 Log 分为多个 LogSegment,LogSegment 是一个逻辑上的概念,一个 LogSegment 对应磁盘上的一个日志文件和一个索引文件,其中日志文件是用来记录消息的.索引文件是用

1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析 下面以一个Kafka集群中4个Broker举例,创建1个topic包含4个Partition,2 Replication:数据Producer流动如图所示: (1) (2)当集群中新增2节点,Partition增加到6个时分布情况如下: 副本分配逻辑规则如下: 在Kafka集群中,每个Broker都有均等分配Partition的Leader机会. 上述图Broker Partition中,箭头指向为副本,以Parti

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

Replica 对于local replica, 需要记录highWatermarkValue,表示当前已经committed的数据对于remote replica,需要记录logEndOffsetValue以及更新的时间 package kafka.cluster class Replica(val brokerId: Int, val partition: Partition, time: Time = SystemTime, initialHighWatermarkValue: Long

1.1个partition的默认leader是replicas中的第一个replica 2.kafka controller会启动一个定时的check线程,kafka默认是5min周期,mafka是30min周期.去check当前的leader信息 3.该线程的工作原理: controller check每台alive的broker当前的元数据信息中的partition的leader信息,然后和默认的leader(1)的值进行比较,求出imbalanceRatio(比例). 4.比较发现这个比例

1. Zookeeper的基本操作 zookeeper中的节点可以持久化/有序的两个维度分为四种类型: PERSIST:持久化无序(保存在磁盘中) PERSIST_SEQUENTIAL:持久化有序递增 EPHEMERAL:非持久化的无序的,保存在内存中,当客户端关闭后消失. EPHEMERAL_SEQUENTIAL:非持久有序递增,保存在内存中,当客户端关闭后消失 每个节点都可以注册Watch操作,用于监听节点的变化,有四种事件类型如下: Created event: Enabled with

问题: 1. kafka的topic 是程序自己建立,默认只建立8个partitions,1个replication-factor 目的: 扩展partitions 到9个, replicatoion-factor  3个 原因:因为kafka是三台,如果replicatoion-factor设置1的话,kafka坏掉一个会有影响 (1). 扩展partitions 到9个 /kafka-topics.sh --zookeeper kafka-zookeeper01:2181,kafka-zoo

~~~这是一篇有点长的文章,希望不会令你昏昏欲睡~~~ 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域(比如Apache Flink.Apache Spark