Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset.broker fail 重启时,会进行loadLogs. 首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包RecoveryPoint的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有 完全flush到磁盘segments.然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索

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

数据一致性问题:消费一致性和存储一致性 例如:一个leader 写入 10条数据,2个follower(都在ISR中),F1.F2都有可能被选为Leader,例如选F2 .后面Leader又活了.可能造成每个副本数据不一致 F1   8条 F2   9条 LEO:每个副本的最后一个offset.例如 F1的LEO为8, F2的LEO为9 HW(High Watermark):所有副本中最小的LEO. LEO:指的是每个副本最大的 offset; HW:指的是消费者能见到的最大的 offset,I

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

参考地址:https://www.jianshu.com/p/d0e630c8f4ae 一.下载 kafka 二进制安装包 下载地址: http://kafka.apache.org/downloads 二.上传 kafka 压缩包到虚拟机中并解压到指定文件夹 tar -xzf kafka_2.11-2.3.0.tgz 三.启动 kafka 服务 kafka需要使用Zookeeper,首先需要启动Zookeeper服务,如果没有的话,可以使用kafka自带的脚本启动一个简单的单一节点Zookee

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

1.Kafka 都有哪些特点? 高吞吐量.低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作. 可扩展性:kafka集群支持热扩展 持久性.可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败) 高并发:支持数千个客户端同时读写 2.请简述下你在哪些场景下会选择 Kafka? 日志收集:

面试也经常问kafka的原理,以及zookeeper与kafka原理的区别:kafka 数据一致性-leader,follower机制与zookeeper的区别: zookeeper是如何实现负载均衡的,参考:zookeeper如何实现负载均衡的?(具体连接哪一个zookeeper服务器的选择?)阿里面试 Zookeeper是Hadoop下的一个子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠的协调系统,提供的功能包括命名服务.配置维护.分布式同步.集群服务等. Zookeeper是可以集群复制的,集群

面试也经常问kafka的原理,以及zookeeper与kafka原理的区别:kafka 数据一致性-leader,follower机制与zookeeper的区别: zookeeper是如何实现负载均衡的,参考:zookeeper如何实现负载均衡的?(具体连接哪一个zookeeper服务器的选择?)阿里面试 Zookeeper是Hadoop下的一个子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠的协调系统,提供的功能包括命名服务.配置维护.分布式同步.集群服务等. Zookeeper是可以集群复制的,集群

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也

引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 那么,消息中间件性能究竟哪家强? 带着这个疑问,我们中间件测试组对常见的三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)做了性能比较. Kafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统,目前归属于Apache定级项目.Kafka主要特点是基于Pull的模式来处理消息消费,追求

转载自http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104470.htm 介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计.这个独特的设计是什么样的呢?   首先让我们看几个基本的消息系统术语: Kafka将消息以topic为单位进行归纳. 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/04/24/KafkaColumn2 摘要 Kafka在0.8以前的版本中,并不提供High Availablity机制,一旦一个或多个Broker宕机,则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务.若该Broker永远不能再恢复,亦或磁盘故障,则其上数据将丢失.而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化,同时对于分布式系统来说,尤其当集群规模上升到一定程度后,一台或者多台机器宕机的

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12882 经典入门教程 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull

  本帖最后由 desehawk 于 2015-5-3 00:45 编辑问题导读 1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic.发送消息.消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka消息是采用Pull模式,还是Push模式?9.Procuder AP

Kafka 作为 high throughput 的消息中间件,以其性能,简单和稳定性,成为当前实时流处理框架中的主流的基础组件. 当然在使用 Kafka 中也碰到不少问题,尤其是 failover 的问题,常常给大家带来不少困扰和麻烦. 所以在梳理完 kafka 源码的基础上,尽量用通俗易懂的方式,把 Kafka 发生 failover 时的机制解释清楚,让大家在使用和运维中,做到心中有数. 如果对 kafka 不了解的,可以先参考https://kafka.apache.org/08/des

转自:http://www.tuicool.com/articles/mMrQnu7 一 直以来都想接触Storm实时计算这块的东西,最近在群里看到上海一哥们罗宝写的Flume+Kafka+Storm的实时日志流系统的搭建文档,自己也 跟着整了一遍,之前罗宝的文章中有一些要注意点没提到的,以后一些写错的点,在这边我会做修正:内容应该说绝大部分引用罗宝的文章的,这里要谢谢罗宝兄 弟,还有写这篇文章@晨色星空J2EE也给了我很大帮助,这里也谢谢@晨色星空J2EE 之前在弄这个的时候,跟群里的一些人讨

Kafka大量依赖文件系统去存储和缓存消息.对于硬盘有个传统的观念是硬盘总是很慢,这使很多人怀疑基于文件系统的架构能否提供优异的性能.实际上硬盘的快慢完全取决于使用它的方式.设计良好的硬盘架构可以和内存一样快.在6块7200转的SATA RAID-5磁盘阵列的线性写速度差不多是600MB/s,但是随即写的速度却是100k/s,差了差不多6000倍.现代的操作系统都对次做了大量的优化,使用了 read-ahead 和 write-behind的技巧,读取的时候成块的预读取数据,写的时候将各种微小琐

http://www.haokoo.com/internet/2877400.html Kafka在0.8以前的版本中,并不提供High Availablity机制,一旦一个或多个Broker宕机,则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务.若该Broker永远不能再恢复,亦或磁盘故障,则其上数据将丢失.而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化,同时对于分布式系统来说,尤其当集群规模上升到一定程度后,一台或者多台机器宕机的可能性大大提高,对Failover要求非常高.因此,Kaf