自建博客地址:https://www.bytelife.net,欢迎访问! 本文为博客同步发表文章,为了更好的阅读体验,建议您移步至我的博客 本文作者: Jeffrey 本文链接: https://www.bytelife.net/articles/62460.html 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-NC-SA 许可协议.转载请注明出处! Kafka作为大数据领域常用的消息中间件,其核心原理相对于其它消息中间件而言更为复杂,本文主要介绍Kafka消费者的rebalance

apache kafka的重平衡(rebalance),一直以来都为人诟病.因为重平衡过程会触发stop-the-world(STW),此时对应topic的资源都会处于不可用的状态.小规模的集群还好,如果是大规模的集群,比如几百个节点的consumer或kafka connect等,那么重平衡就是一场灾难.所以我们要尽可能避免重平衡,在之前的文章中也有介绍过这点,有关重平衡的基础内容可以参阅: 详细解析kafka之 kafka消费者组与重平衡机制 在kafka2.4的时候,社区推出两个新feat

什么是 Rebalance? Rebalance 为什么会发生?Rebalance 的情况下 consumer 是否还能正确消费消息呢? 记得之前在一段时间密集面试的时候总会问候选人这些问题. 重平衡 Rebalance 就是让整个 Consumer Group 下的所有的 Consumer 实例久如何消费订阅主题的所有分区达成共识的过程.在 Rebalance 的过程中,所有 Consumer 实例都需要参与进来,在 Coordinator 的帮助下完成分配.所以可以很明显的回答上面的第三个问

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6234673.html 最近业务同学反馈kafka上线的时候某个topic的部分分区一直没有owner注册上,监控界面形式如图,其中分区5和7无法被消费者注册到,重启客户端程序rebalance依旧是这两个分区没有被消费. 由于最近业务方机房大迁移,第一反应是网络连通性,但是消费端程序挨个测试网络没有问题,而且即使通过增加或者减少consumer数量,甚至消费端只开一个客户端,rebalance结束

如果某个broker挂了,leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举.来简要描述下leader选举的过程 1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径,一旦发现有broker挂了,执行下面的逻辑.这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况,KafkaController挂了,各个broker会重新leader选举出新的KafkaController 1.4.2 leader副本在该br

什么是 Rebalance Rebalance 本质上是一种协议,规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致,来分配订阅 Topic 的每个分区. 例如:某 Group 下有 20 个 consumer 实例,它订阅了一个具有 100 个 partition 的 Topic .正常情况下,kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区.这个分配的过程就是 Rebalance. 触发 Rebalance 的时机 Rebalance 的触发条件

1.概述 平时在使用Kafka的时候,可能关注的更多的是Kafka系统层面的.今天来给大家剖析一下Kafka的控制器,了解一下Kafka控制器的选举流程. 2.内容 Kafka控制器,其实就是一个Kafka系统的Broker.它除了具有一般Broker的功能之外,还具有选举主题分区Leader节点的功能.在启动Kafka系统时,其中一个Broker会被选举为控制器,负责管理主题分区和副本状态,还会执行分区重新分配的管理任务. 如果在Kafka系统运行过程中,当前的控制器出现故障导致不可用,那么K

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.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. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

Kafka 技术文档   目录 1 Kafka创建背景 2 Kafka简介 3 Kafka好处 3.1 解耦 3.2 冗余 3.3 扩展性 3.4 灵活性 & 峰值处理能力 3.5 可恢复性 3.6 顺序保证 3.7 缓冲 3.8 异步通信 4 Kafka架构 4.1 producer 4.1.1 定义 4.1.2 负载均衡和HA(High Available)机制 4.1.3 Producer均衡算法 4.1.4 异步发送 4.2 Broker 4.3 Topic和Partition 4.3.

前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"的设计要求,非常适合使用kafka. 一.入门 1.1 简介 Kafka是一个"分布式的"/&

http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/37821209 前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"

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

apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列方式: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅: 消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

版本介绍 从使用上来看,以0.9为分界线,0.9开始不再区分高级/低级消费者API. 从兼容性上来看,以0.8.x为分界线,0.8.x不兼容以前的版本. 总体拓扑架构 从上可知: 1.生产者不需要访问zookeeper. 2.消费者fetch消息.生产者发布消息总是向leader节点发请求,不会发送给follower. 3.和rocketmq一样,为了线性提高性能,每个topic被分为partition(跟数据库的分库分表一样的道理,对业务而言透明,属于技术策略,不是业务策略),每个partit

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

kafka问题总结 kafka如何保证数据可靠性和数据一致性 Kafka Rebalance机制分析 Kafka的用途有哪些?使用场景如何? Kafka中的ISR.AR又代表什么?ISR的伸缩又指什么 Kafka中的HW.LEO.LSO.LW等分别代表什么? Kafka中是怎么体现消息顺序性的? Kafka中的分区器.序列化器.拦截器是否了解?它们之间的处理顺序是什么? Kafka生产者客户端的整体结构是什么样子的? Kafka生产者客户端中使用了几个线程来处理?分别是什么? Kafka的旧版S

如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo

Kafka 是目前主流的分布式消息引擎及流处理平台,经常用做企业的消息总线.实时数据管道,本文挑选了 Kafka 的几个核心话题,帮助大家快速掌握 Kafka,包括: Kafka 体系架构 Kafka 消息发送机制 Kafka 副本机制 Kafka 控制器 Kafka Rebalance 机制 因为涉及内容较多,本文尽量做到深入浅出,全面的介绍 Kafka 原理及核心组件,不怕你不懂 Kafka. 1. Kafka 快速入门 Kafka 是一个分布式消息引擎与流处理平台,经常用做企业的消息总线.

Kakfa在大数据消息引擎领域,绝对是没有争议的国民老公. 这是kafka系列的第一篇文章.预计共出20篇系列文章,全部原创,从0到1,跟你一起死磕kafka. 本文盘点了 Kafka 的各种术语并且进行解读,术语可能比较枯燥,但真的是精髓中的精髓! 了解Kafka之前我们必须先掌握它的相关概念和术语,这对于后面深入学习 Kafka 各种功能将大有裨益.所以,枯燥你也得给我看完! 大概是有这么些东西要掌握,不多不多,预计20分钟可以吃透: 主题层 主题层有三个儿子,分别叫做:Topic.Part