Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制.完全同步复制要求All Alive Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率.而异步复制方式下,Follower异步的从Leader复制数据,数据只要被Leader写入log就被认为已经commit,这种情况下,如果leader挂掉,会丢失数据,kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率.Follower可以批量的从Leader复制数据,而且Leader充分利用磁盘

根据二)中的分析,如果一台zookeeper服务器成为集群中的leader,那么一定是当前所有服务器中保存数据最多的服务器,所以在这台服务器成为leader之后,首先要做的事情就是与集群中的其它服务器(现在是follower)同步数据,保证大家的数据一致,这个过程完毕了才开始正式处理来自客户端的连接请求. 首先来看Leader做的工作:二)中提到的同步数据时使用的逻辑时钟,它的初始值是0,每次选举过程都会递增的,在leader正式上任之后做的第一件事情,就是根据当前保存的数据id值,设置最新的逻

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

Kafka允许topic的分区拥有若干副本,这个数量是可以配置的,你可以为每个topci配置副本的数量.Kafka会自动在每个个副本上备份数据,所以当一个节点down掉时数据依然是可用的. Kafka的副本功能不是必须的,你可以配置只有一个副本,这样其实就相当于只有一份数据. 创建副本的单位是topic的分区,每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由leader处理,一般分区的数量都比broker的数量多的多,各分区的leader均匀的分布在brokers中.

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

前言 在开始阅读代码前我们先来了解一下zk 的大致结构,具体大概要实现的核心功能有那些,心中有个大概的框架阅读代码时再深入其中的细节,就会非常好懂,本人觉得这是一个阅读源码的好方法,可以最快地切入到源码中,先知大体,后知细节. 我们先不考虑权限控制的问题,zk底层使用 zab ,是一种分布式一致性协议,服务的对象是客户端,需要做持久化,根据这些我们可以大致做出以下功能视图. 更加细化 zk 底层细节可以从这几个方面学习 : - master 与 peer , peer 与 peer 之间的消息通

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

在Publisher database中更新一个big table,数据行数是3.4亿多.由于没有更新 clustered Index key,因此,只产生了3.4亿多个Update Commands 和 1个Transaction,数据量还是很大的.在 Log reader 将 Commands 插入到 distribution.dbo.MSrepl_commands 的过程中,几乎所有的Distribution Agent 都抛出 Performance Critical 的Warning,

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

C++操作Kafka使用Protobuf进行跨语言数据交互 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复杂度的访问性能. 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 条以上消息的传输. 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. Scale

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Helpers.SqlHelper sqlHelper = new Helpers.SqlHelper("server=***;database=Cms;user id=sa;password=123"); string[] tableNames = { "A", "B", "C", "D", "E" }; var sb = new StringBuilder(); foreach (v

[转]CentOS5.6下配置rsync内网同步数据到外网 本文转自:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/64070.htm 一.需求 卫士那边有一个需求,就是要把一台内网服务器的数据同步到外网的一台服务器上,之前我用的是rsync+intify-tool+ssh实现的实时同步更新,前几天我还在东莞出差,开发的人给我打电话说这两台服务器的数据不同步了,我上去检查一遍,原来是用来同步数据的这个系统账号被北京的同事修改,ssh免密码登陆失败了,所以数据同步不了

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

rsync是一款优秀的数据同步软件,在跨服务器,跨机房,跨国备份服务器的首选工具,下面就来介绍下如何配置安装cwRsyncServer很大多数软件一样是B/C架构,cwRsyncServer是rsync的windows版本 一,下载官方下载地址:官方网站:http://rsync.samba.org/download.html下载地址:http://sourceforge.net/projects/sereds/files/cwRsync/4.1.0/ 服务器版为: <ignore_js_op>

linux和windows同步数据,rsync server  cwrsync client linux server一般系统都自带rsync,如果没有就挂载系统盘自己安装一下,安装挺简单的不用我再多说了vi /etc/rsyncd.confuid = daemon                            //这个用户是系统用户,当rsync客户端连接上服务器后,会映射成这个用户上传或者下载文件gid = daemon                            //组名

centos7.0安装rsync3.0.9-17.el7 yum install rsync ============================================================================================ Package Arch Version Repository Size =========================================================================

前言          欢迎大家我分享和推荐好用的代码段~~ 声明          欢迎转载,但请保留文章原始出处:          CSDN:http://www.csdn.net          雨季o莫忧离:http://blog.csdn.net/luckkof 正文 首次开机后,进入设置->更多->流量使用情况->option菜单 –>自动同步数据,如何更改默认状态?  请找到文件  SyncStorageEngine.java (alps\frameworks\b

之前设置了firefox的数据同步,可以在不同电脑上,同步自己的书签等信息,感觉很方便实用,最近在点工具立即同步时,不报错,书签也没有同步,没有任何响应: 后来查了许多网上资料,都不见效,无意间看到 https://support.mozilla.org/zh-CN/kb/how-do-i-manage-my-firefox-sync-account#w_gaaiaeoe-augc-iuug 中设置同步数据,于是试了下,果然好了: 1.工具-->选项 2.选同步-->管理帐户-->重设同

什么是rsync rsync 是一个快速增量文件传输工具,它可以用于在同一主机备份内部的备分,我们还可以把它作为不同主机网络备份工具之用.本文主要讲述的是如何自架rsync服 务器,以实现文件传输.备份和镜像.相对tar和wget来说,rsync 也有其自身的优点,比如速度快.安全.高效. rsync的安装 在CentOS服务器,我们可以执行以下命令安装 yum install rsync 对于debian.ubuntu服务器,则是以下命令 sudo apt-get install rsync