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

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

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

一.前言 前面学习了Leader选举的总体框架,接着来学习Zookeeper中默认的选举策略,FastLeaderElection. 二.FastLeaderElection源码分析 2.1 类的继承关系 public class FastLeaderElection implements Election {} 说明:FastLeaderElection实现了Election接口,其需要实现接口中定义的lookForLeader方法和shutdown方法,其是标准的Fast Paxos算法的实

一.前言 前面学习了Leader选举的总体框架,接着来学习Zookeeper中默认的选举策略,FastLeaderElection. 二.FastLeaderElection源码分析 2.1 类的继承关系 public class FastLeaderElection implements Election {} 说明:FastLeaderElection实现了Election接口,其需要实现接口中定义的lookForLeader方法和shutdown方法,其是标准的Fast Paxos算法的实

Zookeeper 源码(五)Leader 选举 前面学习了 Zookeeper 服务端的相关细节,其中对于集群启动而言,很重要的一部分就是 Leader 选举,接着就开始深入学习 Leader 选举. 一.选举规则 Leader 选举是保证分布式数据一致性的关键所在.当 Zookeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时,需要进入 Leader 选举. 服务器初始化启动 服务器运行期间无法和 Leader 保持连接 下面以服务器启动时期的 Leader 选举为例进行分析讲解. 在集群

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

docker 搭建zookeeper集群 安装docker-compose容器编排工具 Compose介绍 Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用. Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,负责实现对 Docker 容器集群的快速编排.Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multicontainer Docker appl

本文介绍在单机上通过docker部署zookeeper集群和kafka集群的可操作方案. 0.准备工作 创建zk目录,在该目录下创建生成zookeeper集群和kafka集群的yml文件,以及用于在该目录下挂载zookeeper和kafka的主要目录. 1.创建docker网络,用于zookeeper和kafka互联 docker network create --driver bridge --subnet 172.168.0.0/16 --gateway 172.168.0.1 zk_net

一.前言 分析完了Zookeeper中的网络机制后,接着来分析Zookeeper中一个更为核心的模块,Leader选举. 二.总结框架图 对于Leader选举,其总体框架图如下图所示 说明: 选举的父接口为Election,其定义了lookForLeader和shutdown两个方法,lookForLeader表示寻找Leader,shutdown则表示关闭,如关闭服务端之间的连接. AuthFastLeaderElection,同FastLeaderElection算法基本一致,只是在消息中加

写在前边 在搭建Logstash多节点之前,想到就算先搭好Logstash启动会因为日志无法连接到Kafka Brokers而无限重试,所以这里先构建下Zookeeper集群管理的Kafka集群. 众所周知,Zookeeper是一个高效的分布式协调中间件,可以提供配置信息管理.命名.分布式同步(分布式锁).集群管理.数据库切换等服务.这里主要用它的集群管理功能,它可以确保在网络状态不一致,选出一致的Master节点.它是Apache下的一个Java项目,隶属于Hadroop系统,正如其名"动物管

1.zookeeper集群搭建 1.1 上传安装包 官网推荐至少3个节点,我们这里也用三个节点192.169.2.18  192.169.1.82  192.169.1.95 准备好安装包,zookeeper的默认端口为2181 将安装包分别上传到3个节点的指定目录中 这里以/home/admin作为说明 运行命令 tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz 然后进入到 解压后的目录  目录结构如图 1.2 编辑配置文件 进到conf 目录下  运行

1,tomcat设置jvm参数 设置方法:   在tomcat bin 目录增加配置:setenv.sh   #add tomcat pid CATALINA_PID="$CATALINA_BASE/conf/tomcat.pid" #add java opts JAVA_OPTS=" -Djava.awt.headless=true -Djava.net.preferIPv4Stack=true -server -Xmx1g -Xms1g -Xmn256m -XX:Perm

报错信息: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: org.apache.zookeeper.KeeperException$ConnectionLossException: KeeperErrorCode = ConnectionLoss for /brokers/topics/ejabberd-chat-offlines/partitions at storm.ka

目录 消息队列分类 点对点 发布/订阅 kafka介绍 kafka架构说明 Topic与Partition的关系 partition复制机制 Consumer与Topic的关系 消息队列分类 点对点 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅 消息生产者(发布)将消息发

从JMS到KafKa JMS (1)JMS概念 JMS(Java Message Service,java消息服务)API是一个消息服务的标准或者说是规范,允许应用程序组件基于JavaEE平台创建.发送.接收和读取消息.它使分布式通信耦合度更低,消息服务更加可靠以及异步性. (2)消息模型 P2P:发送端将消息发送到消息队列(使用什么样的消息队列最优?),不用管接收端的行为,接受端只需要去消息队列中取消息,如果有消息就取出来进行消费,没有就进行等待. 图1:P2P模型 Publish-Subsc

一.kafka原理:1.broker:一个kafka实例,多个broker组成kafka集群: 2.topic:逻辑概念,同一类数据的集合,可以看做一张表: 3.producer:将数据写入topic,作为broker写数据的客户端: 4.consumer:从topic中取数据,作为broker消费数据的客户端: 5.partition:物理概念,一个topic分多个分区,分区内数据有序的消息队列,分区是一个文件夹形式,里面保存数据和索引文件: 6.replication:副本数,保存在不同的b

Kafka架构 如上图所示,一个典型的kafka集群中包含若干producer(可以是web前端产生的page view,或者是服务器日志,系统CPU.memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),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.producer使用push模式将消息发布到b

leader的实现类为LeaderZooKeeperServer,它间接继承自标准ZookeeperServer.它规定了请求到达leader时需要经历的路径: PrepRequestProcessor -> ProposalRequestProcessor ->CommitProcessor -> Leader.ToBeAppliedRequestProcessor ->FinalRequestProcessor 具体情况可以参看代码: @Override protected v