MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步.创建镜像集群而存在的.下图展示了其工作原理.该工具消费源集群消息然后将数据又一次推送到目标集群. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2R1dGxpdXl1bjgyNw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这里写图片描写叙述" title=&

目录 1.初识主从同步 2.提出问题 3.原理探究 3.1 RocketMQ主从读写分离机制 3.2 消息消费进度同步机制 4.总结 温馨提示:建议参考代码RocketMQ4.4版本,4.5版本引入了多副本机制,实现了主从自动切换,本文并不关心主从切换功能. @(本节目录) 1.初识主从同步 主从同步基本实现过程如下图所示: RocketMQ 的主从同步机制如下: A. 首先启动Master并在指定端口监听: B. 客户端启动,主动连接Master,建立TCP连接: C. 客户端以每隔5s的间隔

Status Motivation Public Interfaces Proposed Changes Remote Topics, Partitions Aggregation Cycle detection Config, ACL Sync Internal Topics Remote Cluster Utils MirrorClient Replication Policies and Filters Connector Configuration Properties Example

分布式系统的三大理论CAP就不说了,但是作为分布式消息系统的rocketmq, 主从功能是最最基础的了.也许该功能现在已经不是很常用了,但是对于我们理解一些分布式系统的常用工作原理还是有些积极意义的. 今天就一起一来挖挖rocketmq是如何实现主从数据同步的吧. 1. 主从同步概述 主从同步这个概念相信大家在平时的工作中,多少都会听到.其目的主要是用于做一备份类操作,以及一些读写分离场景.比如我们常用的关系型数据库mysql,就有主从同步功能在. 主从同步,就是将主服务器上的数据同步到从服务器

来自:http://tangzhaohui.net/524 Kafka 跨集群同步方案——Kafka内置的MirrorMaker工具 该方案解决Kafka跨集群同步.创建Kafka集群镜像等相关问题,主要使用Kafka内置的MirrorMaker工具实现. Kafka镜像即已有Kafka集群的副本.下图展示如何使用MirrorMaker工具创建从源Kafka集群(source cluster)到目标Kafka集群(target cluster)的镜像.该工具通过Kafka consumer从源K

broker 1. broker的启动 brker的启动 Broker向namesrv注册 1. 获取namesrv的地址列表(是乱序的) 2. 遍历向每个namesrv注册topic的配置信息topicconfig Topic在broker文件上的存储json格式 "TopicTest":{ "perm":6, "readQueueNums":8, "topicFilterType":"SINGLE_TAG&quo

本文由  网易云发布. 作者:冯宇 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 本文是Impala源码笔记的第一篇,本文主要根据源代码学习一下statestored模块的实现,众所周知,Impala包含三个模块,分别是impalad .catalogd 和statestored, 其中statestored模块的作用是实现一个业务无关的订阅(Subscribe) 发布(Publish) 系统,catalod和impalad中的部分消息传递需要通过statestored传递,为什么要使用

Broker的HA策略分为两部分①同步元数据②同步消息数据 同步元数据 在Slave启动时,会启动一个定时任务用来从master同步元数据 if (role == BrokerRole.SLAVE) { if (null != slaveSyncFuture) { slaveSyncFuture.cancel(false); } this.slaveSynchronize.setMasterAddr(null); slaveSyncFuture = this.scheduledExecutorS

1.背景 当前的数据存储基于mysql库表存储形式,目前已经无法满足愈加增大的数据存储需求,新项目基于Maxcompute数据仓库架构,需要将统计日志上传Maxcompute,本文对Maxcompute系统数据上传进行调研,测试,包括基于LogStash收集的DataHub实时数据通道和批量数据通道SDK等. 2技术调研及测试 2.1数据通道SDK 2.1.1 UploadSession 2.1.1.1 说明 MaxCompute Tunnel是MaxCompute的数据通道,可通过提供接口上传

 这节介绍RocketMQ客户端的启动流程,即Consumer和Producer的启动流程. 1. 客户端demo  首先先看下客户端的demo Producer: public class SyncProducer { public static void main (String[] args) throws Exception { // 实例化消息生产者Producer DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer ("GroupTe

mirror maker2背景 通常情况下,我们都是使用一套kafka集群处理业务.但有些情况需要使用另一套kafka集群来进行数据同步和备份.在kafka早先版本的时候,kafka针对这种场景就有推出一个叫mirror maker的工具(mirror maker1,以下mm1即代表mirror maker1),用来同步两个kafka集群的数据. 最开始版本的mirror maker本质上就是一个消费者 + 生产者的程序.但它有诸多诸多不足,包括 目标集群的Topic使用默认配置创建,但通常需要

RocketMQ作为一款流行的消息中间件在各大互联网应用广泛,本文主要分析RocketMq在消息生产和消费过程中的负载均衡机制,并创新提出消费端负载均衡策略的改写以实现固定IP消费的可能.

本文作者:刘树东 - 同程艺龙技术专家 01/使用概况 同程旅行选择RocketMQ主要基于以下几个方面的考虑: 技术栈:公司主要以 Java 开发为主,因此我们倾向于选择一款用 Java 实现的MQ,且没有任何第三方依赖为最佳: 久经考验:Rocket MQ 经历了阿里双11考验,性能.稳定性得到了充分验证: 功能实用:RocketMQ 的发送端提供改了同步.异步.单边.延时发送的功能:消费端有重试队列.死信队列以及消息重置功能,非常方便实用. 综合以上三点,我们选择了 Rocket MQ.

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

前面一章中介绍了activemq的初步实现:基于ActiveMQ的Topic的数据同步——初步实现 下面来解决持久化订阅的问题: (1)使用queue,即队列时,每个消息只有一个消费者,所以,持久化很简单,只要保存到数据库即可 .然后,随便一个消费者取走处理即可.某个消费者关掉一阵子,也无所谓. (2)使用topic,即订阅时,每个消息可以有多个消费者,就麻烦一些. 首先,假设消费者都是普通的消费者,------------------------<1>activemq启动后,发布消息1,可惜

tasks直接举例说明: ---- host: docker  remote_user: root  gather_facts: yes  serial: 3 #表示同一时间控制主机数量(值可以是数值/也可以是百分比) max_fail_percentage: 30 #最大失败百分比 (举个例子,如果在10个服务器中失败数量多余3个,其它的play就会主动宕掉) - tasks:  - name: create some file    file: name=/data/{{ item }} s

一.背景介绍 公司自成立以来,一直以做项目为主,算是经累经验吧,自去年以来,我们部门准备将以前的项目做成产品,大概细分了几个小的产品,部们下面又分了几个团队,分别负责产品的研发,而我们属于平台团队,负责公用组件.开发平台的研发. 前期各个项目组使用的技术.框架等都不一样,想把技术.框架统一起来比较困难,并且在早期项目研发的时,各自为战,没有形成合力,有些共性的东西,都是各自做自己的,现在转将项目做成产品时,首先就是要将共性的东西,抽取出来,做成组件,通过SOA架构,将组件的服务和能力暴露出来,提

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir

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