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

今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic

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

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

一.前言 https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/11354987.html 上一节说过,任何消息队列都是万变不离其宗都是3部分,消息生产者(Producer).消息消费者(Consumer)和服务载体(在Kafka中用Broker指代).上一节讲了kafka producer端的一些细节,那么这一节来讲broker端的一些设计与原理 首先从kafka如何创建一个topic来开始: kafka-topics --create --zookeeper localhost

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

分片未分配的原因主要有: 1)INDEX_CREATED:由于创建索引的API导致未分配.2)CLUSTER_RECOVERED :由于完全集群恢复导致未分配.3)INDEX_REOPENED :由于打开open或关闭close一个索引导致未分配.4)DANGLING_INDEX_IMPORTED :由于导入dangling索引的结果导致未分配.5)NEW_INDEX_RESTORED :由于恢复到新索引导致未分配.6)EXISTING_INDEX_RESTORED :由于恢复到已关闭的索引导致

Arena分配是仅C++有的功能,在使用Protocol Buffer时,它可以帮助你优化你的内存使用,提高性能.在.proto文件中启用Arena分配会在生成的C++代码中添加处理Arena分配的额外代码.关于Arena分配API的细节,详见Arena Allocation Guide. 服务 如果.proto文件中包含下面的内容: option cc_generic_services = true; 之后,Protocol Buffer编译器会根据在本节中描述的文件中找到的服务定义生成代码.

Kafka创建topic命令很简单,一条命令足矣:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test 这条命令会创建一个名为test的topic,有3个分区,每个分区需分配3个副本.那么在这条命令之后Kafka又做了什么事情呢?本文将对此进行一下梳理,完整地阐述Kafka topic是如何创建的. topic创建主要分为两个部分:命令行

本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性producer.type指定,默认是sync,即同步发送模式.本文主要关注于同步发送的代码走读.下面以console-pr

本文着重介绍几个常用的topic命令行命令,包括listTopic,createTopic,deleteTopic和describeTopic等.由于alterTopic并不是很常用,本文中就不涉及了.另外本文的代码分析是基于kafka_2.10-0.8.2.1的(虽然截图是Kafka 0.8.1的^_^ )   一. list topic 显示所有topic 1. 从zookeeper的/brokers/topics节点下获取所有topic封装成topic集合 2. 遍历该集合,查看每个top

admin包定义了命令行的一些实现 一.AdminOperationException.scala 一个异常类,表示执行admin命令时候抛出的异常 二.AdminUtils.scala admin一些常用工具方法: 1. assignReplicasToBrokers:负责分配副本到不同的broker上.主要有两个目标:① 尽可能均匀地在不同的broker上分配副本:② 对于被分配到同一个broker上的分区而言,它们的其他副本会尽可能地分配到不同的broker上.如果要达到这些目标,需要①分

顾名思义,就是kafka的consumer api包. 一.ConsumerConfig.scala Kafka consumer的配置类,除了一些默认值常量及验证参数的方法之外,就是consumer的配置参数了,比如group.id, consumer.id等,详细列表见官网. 二.ConsumerIterator.scala     KafkaStream的迭代器类,当stream底层的阻塞队列为空时该iterator会置于阻塞状态.这个迭代器还提供了一个shutdownCommand对象可

四.TopicDeletionManager.scala 管理topic删除的状态机,具体逻辑如下: TopicCommand发送topic删除命令,在zk的/admin/delete_topics目录下创建topic节点 controller会监听该zk目录下任何节点的变更并为对应的topic开启删除操作 controller开启一个后台线程处理topic的删除.使用该线程主要为了以后能够增加TTL(time to live)的特性.无论何时开启或重启topic删除操作时都会通知该线程.当前,

Kafka集群中的一个broker会被作为controller负责管理分区和副本的状态以及执行类似于重分配分区之类的管理任务.如果当前的controller失败了,会从剩下的broker中选出新的controller. 一.PartitionLeaderSelector.scala 顾名思义就是为分区选举出leader broker,该trait只定义了一个方法selectLeader,接收一个TopicAndPartition对象和一个LeaderAndIsr对象.TopicAndPartit

kafka.cluster包定义了Kafka的基本逻辑概念:broker.cluster.partition和replica——这些是最基本的概念.只有弄懂了这些概念,你才真正地使用kakfa来帮助完成你的需求.因为scala文件不多,还是老规矩,我们一个一个分析. 一.Broker.scala broker可以说是Kafka最基础的概念了,没有broker就没有kafka集群,更不用提负责解耦生产者和消费者了.Kafka使用了一个case class来定义Broker类.一个Broker的属性

转载自:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html     供参考 本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性produ