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

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

我写了另一篇zookeeper选举机制的,可以参考:zookeeper 负载均衡 核心机制 包含ZAB协议(滴滴,阿里面试) 一.zookeeper 与kafka保持数据一致性的不同点: (1)zookeeper使用了ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议,保证了leader,follower的一致性,leader 负责数据的读写,而follower只负责数据的读,如果follower遇到写操作,会提交到leader; 当leader宕机的话,使用 Fast Lead

Kafka Partition Leader选主机制 https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/80115392 kafka leader选举机制原理 https://blog.csdn.net/yanshu2012/article/details/54894629 kafka分区选主机制 https://blog.csdn.net/lixiang987654321/article/details/99674419 -----------

本篇主要介绍kafka的分区和副本,因为这两者是有些关联的,所以就放在一起来讲了,后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码,以供参考~ 1.kafka分区机制 分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器,但这个武器用得不好的话也容易出问题,今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置. 首先,从数据组织形式来说,kafka有三层形式,kafka有多个主题,每个主题有多个分区,每个分区又有多条消息. 而每个分区可以分布到不同的机器上,这样一来,从服务端来说,分区可以实现高伸缩性,以及负载均衡,

来源于:https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9179045.html 一.zookeeper 与kafka保持数据一致性的不同点: (1)zookeeper使用了ZAB(Zookeeper Atomic Broadcast)协议,保证了leader,follower的一致性,leader 负责数据的读写,而follower只负责数据的读,如果follower遇到写操作,会提交到leader; 当leader宕机的话,使用 Fast Leader Election

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

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分区策略 所谓分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法.Kafka 为我们提供了默认的分区策略,同时它也支持你自定义分区策略. 常见的分区策略包含以下几种:轮询策略.随机策略 .按消息键保序策略 轮询策略 将消息顺序分配到各个分区中,假设一个主题下有三个分区,第一条消息将被发送到分区0,第二条消息被发送到分区1,第三条消息被发送到分区2,以此类推,第四条消息将被发送到分区0.如下图所示 轮询策略有非常优秀的负载均衡表现,它总是能保证消息最大限度地被平均分配到所有分区上,故默认情况

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

1.Kafka概览 Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台,它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单,能充分利用磁盘的顺序读写特性.kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量,因此很适合实时的数据流处理.例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端,再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中. 卡夫卡以topic分类对记录进行存储,每个记录包含key-value和timestamp. 1.1卡夫卡系统的组件.角色 broker: 每个正在运

一个Topic的多个分区,被分布在kafka集群中的多个server上.每一个分区都有一个server为"leader";leader负责全部的读写操作,假设leader失效,那么将会有其它follower来接管(成为新的leader);follower仅仅是单调的和leader 跟进,同步消息就可以.由此可见作为leader的server承载了所有的请求压力,因此从集群的总体考虑,有多少个partitions就意味着有多 少个"leader",kafka会将&qu

1.概述 在 Kafka 集群中,我们可以对每个 Topic 进行一个或是多个分区,并为该 Topic 指定备份数.这部分元数据信息都是存放在 Zookeeper 上,我们可以使用 zkCli 客户端,通过 ls 和 get 命令来查看元数据信息.通过 log.dirs 属性控制消息存放路径,每个分区对应一个文件夹,文件夹命名方式为:TopicName-PartitionIndex,该文件夹下存放这该分区的所有消息和索引文件,如下图所示: 2.内容 Kafka 集群在生产消息入库的时候,通过 K

这篇文章主要在上一篇文章的基础上讲一下 如何自定义flume到kafka的分区 上一节中从下面的地址下载了一个源码 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/ 我们只是从中获取了jar包.这次我们就利用下载的源码去自定义分区

这篇文章主要是log4j+flume+kafka的内容 首先从从下面的地址下载flume+kafka的插件包 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/

问题 用过 Kafka 的同学用过都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su

“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor

引言按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费.假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消费者C0订阅了7个分区,参考下图(1). 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1,按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费,情形上图(2),消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区,相互之间并无实质性的干扰. 接着消费组内又加入了一个新的消费者C2,如此消费

众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top

分区对于 Kafka 集群的好处是:实现负载均衡.分区对于消费者来说,可以提高并发度,提高效率.

今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka