仅个人实践所得,若是有误,欢迎指出. 一.场景 kafka集群中某一节点(N-10)的CPU利用率大于整个集群的平均水平,且达到报警值.使用top命令后台查看时发现是kafka服务导致CPU利用率高.在kafka界面查看topic,显示timeout ,使用以下命令查看集群中的topic发现consumer_offsets中有consumer_offsets-5分区的ISR仅剩一个,缺失两个. 二.分析 1)分析后台kafka日志,没有报错或者警告,INFO消息显示kafka不停的在deleti

相信大家已经对 kafka 的基本概念已经有一定的了解了,下面直接来分析一下 ISR 和 AR 的概念. 0|1ISR and AR 简单来说,分区中的所有副本统称为 AR (Assigned Replicas).所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括leader副本在内)组成 ISR (In Sync Replicas). ISR 集合是 AR 集合的一个子集.消息会先发送到leader副本,然后follower副本才能从leader中拉取消息进行同步.同步期间,follow副本相

Replication简介 Kafka中的Replication功能是为了给每个partition提供备份,当某个Broker挂掉时可以迅速实现故障切换(failover).我们可以在创建或修改topic时指定replica factor,来设定备份数目.请阅读如下实例来准确理解该参数作用:如果一个Topic A的replica factor为3,则该topic的每一个partition都是3备份,包括1个leader和2个follower.外界在访问Topic A时,读写只能通过leader

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件. 本场 Chat 主要内容: Kafka 的架构解读: Kafka 为什么要将 Topic 进行分区: Kafka 高可靠性实现基础解读: Kafka 复制原理和同步方式: Leader 选举机制,及如何确保新选举出的 Leader 是优选: 同步副本 ISR: Kafka 数据可靠性和持久性保证: 深入解读 HW 机制: Kafka

1.讲讲你做的过的项目, 项目里有哪些难点重点呢?    kafkaDirect ES  /hive  kafka producer   难点值得一提的有两点:  1.rdd中用到外部变量的时候如何处理  2.广播变量的更新 rdd处理kafka读过来的数据,这些数据引用外部的class来进行规则解析,规则的更新后怎么办? 2.讲讲多线程吧, 要是你,你怎么实现一个线程池呢Executor接口   提供了execute()方法将任务提交和任务执行分离ExecutorService接口   继承E

上周客串了一下面试官,在这里就简单记录一下期间我问到的一些关于 Kafka 的面试题目,这些都是我平时在学习 Kafka 的一些总结要点. 谈谈你对 kafka 的整体认识? 问这个问题主要是想知道面试者对 Kafka 的整体认识如何,能够大致了解清楚面试者对 Kafka 的相关概念的熟悉程度,比如消息.topic.partition.replica.offset.重平衡.leader/follower.ISR 等等. 谈谈 Kafka 吞吐量为何如此高? 多分区.batch send.kafk

1. Kafka 总体架构 基于 Kafka-ZooKeeper 的分布式消息队列系统总体架构如下: 如上图所示,一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer(消息生产者),若干 broker(作为 Kafka 节点的服务器),若干 Consumer(Group),以及一个 ZooKeeper 集群.Kafka通过 ZooKeeper 管理集群配置.选举 Leader 以及在 consumer group 发生变化时进行 Rebalance(即消费者负载均衡,在下一课介绍).Pro

现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

我司业务Kafka集群是3节点(broker分别为10,20,30),每个Topic 3 Partition,3 Repilication的配置,早上起床突然发现所有Topic的Broker节点都变为2个了,然后监控发现仍然活着的Broker个数还是3个.那这是怎么回事呢? 通过KafkaManager监控发现,每个Topic的Leader为10的Partition的ISR只有10了,20,30都消失了,而其他Partition的ISR中也都缺少了10.直觉告诉我,10这个节点实际已经被整个集群

相信大家已经对 kafka 的基本概念已经有一定的了解了,下面直接来分析一下 ISR 和 AR 的概念. ISR and AR 简单来说,分区中的所有副本统称为 AR (Assigned Replicas).所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括leader副本在内)组成 ISR (In Sync Replicas). ISR 集合是 AR 集合的一个子集.消息会先发送到leader副本,然后follower副本才能从leader中拉取消息进行同步.同步期间,follow副本相对于l

1 详细错误 kafka.common.NoReplicaOnlineException: No broker in ISR for partition [getngo_collect_apm_test,0] is alive. Live brokers are: [Set(112, 113, 114, 115)], ISR brokers are: [116] at kafka.controller.OfflinePartitionLeaderSelector.selectLeader(Par

kafka把分区的所有副本均匀地分配到所有broker上,并从这些副本中挑选一个作为leader副本对外提供服务,而其他副本被称为follower副本,只能被动地向leader副本请求数据,从而保持与leader副本的同步: 所谓isr,就是Kafka集群动态维护的一组同步副本集合,每个topic分区都有自己的isr列表,isr中的所有副本都与leader保持同步状态,而producer写入的一条Kafka 消息只有被isr中的所有副本都接收到,才被视为"已提交"状态,由此可见,若is

    Kafka 0.8.2引入了一个用Java写的producer.下一个版本还会引入一个对等的Java版本的consumer.新的API旨在取代老的使用Scala编写的客户端API,但为了兼容性的考虑两版API还要同时存在一段时间.另外,新版的API可以打成独立的jar包,而Scala版本的不行.     Kafka官网是鼓励用户使用java版的producer的,而kafka.core.producer包实际上是老版的实现.这个包中还包括一个async包,应该是实现异步发送的,与之平行的

Kafka各个版本差异汇总   从0.8.x,0.9.x,0.10.0.x,0.10.1.x,0.10.2.x,0.11.0.x,1.0.x或1.1.x升级到2.0.0 Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化.通过遵循下面建议的滚动升级计划,您可以保证在升级期间不会出现停机.但是,请在升级之前查看2.0.0中的重大更改. 对于滚动升级: 更新所有代理上的server.properties并添加以下属性.CURRENT_KAFKA_VERSION指的是您要升级的版本.CURRENT_MESSA

架构 几个角色概念 broker 缓存代理,Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker.kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.每个类型的消息被定义为topic,同一topic内部的消息按照一定的key和算法被分区(partition)存储在不同的Broker上,消息生产者producer和消费者consumer可以在多个Broker上生产/消费topic topic 相当于数据库中的Table,行数据以log的形式存储,物理上不同Topic的消

假如Kafka集群中一个broker宕机无法恢复, 应该如何处理? 今天面试时遇到这个问题, 网上资料说添加新的broker, 是不会自动同步旧数据的. 笨办法 环境介绍 三个broker的集群, zk,kafka装在一起 | broker | IP | broker.id | |---------|---------------|-----------| | broker1 | 172.18.12.211 | 211 | | broker2 | 172.18.12.212 | 212 | |

了解Kafka生产者 ​ 之前对kafka的整体架构有浅显的了解,这次正好有时间,准备深入了解一下kafka,首先先从数据的生产者开始吧. 生产者的整体架构 ​ 可以看到整个生产者进程主要由两个线程进行协调工作,其中一个是主线程,首先由KafkaProducer创建消息,然后通过拦截器.消息序列化器.分区器的处理后,缓存到消息累加器中.另一个是Sender线程,负责从消息累加器中获取消息,并发送至Kafka集群中. ​ 下面来具体分析各个组件的作用,以便加深了解. 拦截器: 从名字就可看出是按照

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me