一般情况下，在topic和消费组不发生变化，Kafka会根据topic分区、消费组情况等确定分区策略，但是当发生以下情况时，会触发Kafka的分区重分配： 1....Consumer Group订阅的topic分区发生变化如新增分区 本文通过下面的场景，来分别阐述Kafka主要的分配策略RoundRobin和Range： Range Strategy Range...通过下面公式更直观： 假设n = 分区数 / 消费者数量，m = 分区数 % 消费者线程数量，那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的（消费者线程数量 - m）个消费者每个分配n个分区。...举个例子： 一个消费组CG1中有C0和C1两个consumer，消费Kafka中的主题t1。t1的分区数为10，并且C1的num.streams为1，C2的num.streams为2。...2个Kafka topic(t1和t2)，它们都有有10个partition，那么最后分区结果为： C0-0 将消费t1主题的0、1、2、3分区以及t2主题的0、1、2、3分区 C1-0 将消费t1主题的
大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。...分布式 日志的分区会跨服务器的分布在 Kafka 集群中，每个服务器会共享分区进行数据请求的处理。每个分区可以配置一定数量的副本分区提供容错能力。...kafka 抽象出文件的细节，并将日志或事件数据作为消息流清晰地抽象出来。这为低时延的处理提供支持，而且更容易支持多个数据源和分布式的数据消费。...例如，用于推荐新闻文章的数据流处理管道可能从 RSS 源抓取文章内容，并将其发布到“文章”主题; 进一步的处理可能是标准化或删除重复数据，然后发布处理过的文章内容到一个新的主题， 最后的处理阶段可能会尝试推荐这个内容给用户...除了Kafka Streams，可以选择的开源流处理工具包括 Apache Storm and Apache Samza。 事件源 事件源是一种应用程序设计风格，是按照时间顺序记录的状态变化的序列。
本文无意探讨事件源的细节或提倡其用途。您可以在此处阅读有关事件来源和各种折衷方法的更多信息。 Kafka作为事件溯源的支柱 事件源与Apache Kafka相关。...如果您想了解更多信息，建议阅读Martin Fowler和Udi Dahan关于该主题的文章。...如果一个应用程序实例失败，则Kafka Streams会自动在其余应用程序实例之间重新分配Kafka主题的分区以及内部状态存储碎片。同样，Kafka Streams允许弹性缩放。...如果启动了使用Kafka Streams执行CQRS的应用程序的新实例，它将自动在新启动的应用程序实例之间平均移动状态存储的现有碎片以及Kafka主题的分区。...例如，在上面的示例中，您可以使用Kafka Streams通过join操作来计算库存数量，但选择将结果写入外部数据库并查询。
服务器端的开销也不小，如果阅读Kafka源码的话可以发现，服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大...不指定key时，Kafka几乎就是随机找一个分区发送无key的消息，然后把这个分区号加入到缓存中以备后面直接使用——当然了，Kafka本身也会清空该缓存（默认每10分钟或每次请求topic元数据时）。...本文假设我们有个名为 T1 的主题，其包含了10个分区，然后我们有两个消费者（C1，C2） 来消费这10个分区里面的数据，而且 C1 的 num.streams = 1，C2 的 num.streams...Range strategy Range策略是对每个主题而言的，首先对同一个主题里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。...RoundRobin strategy 使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足： 同一个Consumer Group里面的所有消费者的num.streams必须相等； 每个消费者订阅的主题必须相同
Kafka Streams API 为了充当流处理器，从一个或多个主题消费输入流，并向一个或多个输出主题产生输出流，同时有效地将输入流转化为输出流，这个Kafka Streams API给应用程序提供了便利...Kafka教程--日志剖析 在这个Kafka教程中，我们将日志视为分区。基本上，一个数据源会向日志写消息。其中一个好处是，在任何时候，一个或多个消费者从他们选择的日志中读取。...在这里，下图显示了数据源正在写日志，而消费者在不同的偏移点上正在读取日志。 图片 Kafka教程 - 数据日志 通过Kafka，消息被保留了相当长的时间。而且，消费者可以根据自己的方便来阅读。...Kafka并不保留消费者从一个主题中读取的状态。 消费者会向一个叫作 __consumer_offset 的主题发送 消息，消息里包含每个分区的偏移量。...那你为什么要选择Apache Kafka而不是其他呢？ 让我们来看看下面的比较。
它从左到右阅读并保证条目次序。 ? Sample illustration of a commit log - 你是在告诉我Kafka是如此简单的数据结构吗？ 在很多方面，是的。...不过你可能会问： - 生产者/消费者如何知道分区的领导者是谁？ 对于生产者/消费者来说，从分区写入/读取，他们需要知道它的领导者，对吗？这些信息需要从某个地方获得。...Kafka Streams允许您在需要时推出自己的部署策略，无论是Kubernetes，Mesos，Nomad，Docker Swarm还是其他人。...使用Streams API，现在可以比以往更轻松地编写业务逻辑，从而丰富Kafka主题数据以供服务使用。可能性很大，我恳请您探讨公司如何使用Kafka。 它为什么看到这么多用途？...我希望这篇介绍能帮助您熟悉Apache Kafka及其潜力。
要详细了解如何在 Kafka Streams 内完成此操作，建议读者阅读 KIP-129 。...在 Kafka Streams 中，有两种原因可能会导致相对于时间戳的无序数据到达。在主题分区中，记录的时间戳及其偏移可能不会单调增加。...由于 Kafka Streams 始终会尝试按照偏移顺序处理主题分区中的记录，因此它可能导致在相同主题中具有较大时间戳（但偏移量较小）的记录比具有较小时间戳（但偏移量较大）的记录要早处理。...在可能正在处理多个主题分区的流任务中，如果用户将应用程序配置为不等待所有分区都包含一些缓冲的数据，并从时间戳最小的分区中选取来处理下一条记录，则稍后再处理从其他主题分区获取的记录时，则它们的时间戳可能小于从另一主题分区获取的已处理记录的时间戳...例如，下图显示了一个运行两个流任务的流线程。 ? 启动更多流线程或更多的应用程序实例仅仅意味着可以复制更多的拓扑结构来处理不同的Kafka分区子集，从而有效地并行处理。
以下是一些重要更改的摘要： 默认情况下，已为Java11或更高版本启用TLS v1.3 性能显着提高，尤其是当broker具有大量分区时 顺利扩展Kafka Streams应用程序 Kafka Streams...允许Kafka Connect源连接器为新主题指定主题特定的设置 [KAFKA-6037] - 使子拓扑并行性可调 [KAFKA-6453] - 文档时间戳传播语义 [KAFKA-6508] - 研究优化...[KAFKA-9472] - 减少连接器的任务数量会导致已删除的任务显示为UNASSIGNED [KAFKA-9490] - 分组中的某些工厂方法缺少通用参数 [KAFKA-9498] - 创建过程中的主题验证会触发不必要的...[KAFKA-9540] - 应用程序收到“关闭它时找不到待机任务0_4”错误 [KAFKA-9553] - 交易状态加载指标不计算总加载时间 [KAFKA-9557] - 线程级“进程”指标计算错误...更改最大消息字节数时，副本访存器可以将分区标记为失败 [KAFKA-9620] - 任务吊销失败可能会导致剩余不干净的任务 [KAFKA-9623] - 如果正在进行重新平衡，则流将在关闭期间尝试提交
容器启动时应用偏移量。第二个是主题数组，Kafka基于group.id属性:在组中分布分区来分配分区。第三个使用regex表达式来选择主题。...对于第一个构造函数，Kafka使用它的组管理功能将分区分布到消费者之间。 当监听多个主题时，默认的分区分布可能不是你期望的那样。...spring.kafka.streams.ssl.trust-store-type spring.kafka.streams.state-dir 4 Kafka订阅发布基本特性回顾 同一消费组下所有消费者协同消费订阅主题的所有分区...同消费组，N个消费者订阅单主题M个分区，当M > N时，则会有消费者多分配多于一个分区的情况；当M < N时，则会有空闲消费者，类似第一条 所有上面所说的消费者实例可以是线程方式或者是进程方式存在，所说的分区分配机制叫做重平衡...(rebalance) 当消费者内成员个数发生变化会触发重平衡；订阅的主题个数发生变化会触发重平衡；订阅的主题分区个数发生变化会触发重平衡； 总之就是一个分区只能分配到一个消费者，一个消费者可以被分配多个分区
从历史上看，不建议使用JBOD存储配置，但是该体系结构一直很诱人：毕竟，为什么不依靠Kafka自己的复制机制来防止存储故障而不是使用RAID？...Kafka Streams API已添加了一些改进，包括减少重新分区主题分区的占用空间，针对生产失败的可自定义错误处理以及增强的对代理不可用性的恢复能力。...：默认`group.id`为`null`空字符串 - API改进： 【这也能是大版本？】...static membership功能 我们知道，当前重平衡发生的条件有三个： - 成员数量发生变化，即有新成员加入或现有成员离组（包括主动离组和崩溃被动离组） - 订阅主题数量发生变化 - 订阅主题分区数量发生变化...- 顺利扩展Kafka Streams应用程序 - Kafka Streams支持更改时发出 - 新指标可提供更好的运营洞察力 - 配置为进行连接时，Kafka Connect可以自动为源连接器创建主题
从上面的一个Kafka小型应用架构图可以了解Kafka周边及它的实际能扮演的角色，图中Kafka集群连接了六个数据输入输出部分，分别是Kafka Producer、Kafka Connect Source...Kafka主题(Topic) Kafka Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个主题(Topic) ，并且对接收到的流式数据进行处理 Kafka Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器...broker的数量，否则创建主题时就会失败。...不可避免地，副本越多，那么对Kafka的吞吐量是会造成影响的。下图就是Replication Factor等于2时数据同步示意图： ?...发生这个情况的时候Kafka会自动选择一个同步副本（在上图中只有一个副本）并使它成为领导者(Leader)。现在，当broker 2重新上线时，broker 2中分区1可以再次尝试成为Leader。
日志中分区有几个目的。首先，分区允许日志调整尺寸到适合单个服务器的大小。每个单独的分区必须适合存储到单台server上，一个topic有很多个分区，这样就使kafka能适用于任何数据量大小的数据。...如果有新的消费者实例加入，新的消费者实例会从同组内的其它消费者获取一些分区。如果有消费者死掉，它的分区也会被发到其余的消费者实例。...这点kafka就做的很好。通过使用topic的分区的概念，使kafka既能提供消息有序的保证，也能实现多消费者的负载均衡。...消费组内的消费者与分区之间的关系请阅读 九，kafka作为一个存储系统 允许发布消息，消费消息的消息队列有效地充当stream中消息的存储系统。...以这种方式构建的应用程序在未来数据到达时处理。 Kafka结合了这两种功能，这种组合对于Kafka作为流应用程序和流数据管道平台来说至关重要。
Kafka 系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区、可复制和可容错等特性都是非常出色的。...你说有这么一个猛人在团队里面写代码，Kafka Streams 的技术能差吗？可为什么好像还是不如 Flink 呢？我依然觉得这是一个战略上的错误，即轻视了 Kafka Connect 的发展。...实际上正是由于社区版在这方面的欠缺，这里面存在着巨大的商业机会。未来在国内可能会诞生多个以咨询公司或解决方案实施公司为主体的企业来帮助传统企业、科研院所完成数字化转型。...InfoQ：你对阅读源码有着长期的实践和深入的理解，可以分享一下阅读源码能带来哪些收获吗？如何才能高效地阅读源码呢？ 胡夕：我不知道大家的感受如何，就我个人而言，读源码是个特别痛苦的过程。...至于比较高效的方法，我推荐结合单元测试用例来阅读。在阅读每个部分的源码时，实际跑一下对应的测试用例，加上单步调试能够快速地帮你理解源码是做什么事情的。
为什么要使用 kafka？...但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。 ? Kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？...使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足： 同一个消费者组里面的所有消费者的num.streams（消费者消费线程数）必须相等；每个消费者订阅的主题必须相同。...以flink为例 souce：使用执行ExactlyOnce的数据源，比如kafka等 内部使用FlinkKafakConsumer，并开启CheckPoint，偏移量会保存到StateBackend中...Kafka的数据是放在磁盘上还是内存上，为什么速度会快？ Kafka使用的是磁盘存储。 速度快是因为： 顺序写入：因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址->写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是耗时的。
KIP-284通过将其默认值设置为更改了Kafka Streams重新分区主题的保留时间Long.MAX_VALUE。...Kafka Streams重新平衡时间进一步减少，使Kafka Streams更具响应性。 Kafka Connect现在支持接收器和源接口中的消息头，并通过简单的消息转换来操作它们。...请记住，删除主题会删除数据并且操作不可逆（即没有“取消删除”操作） 对于支持时间戳搜索的主题，如果找不到分区的偏移量，则该分区现在包含在具有空偏移值的搜索结果中。以前，分区未包含在地图中。...请注意，某些功能在使用较旧的代理时不可用或受到限制。 InterruptException如果调用线程被中断，Java消费者可能会抛出几个方法。...压缩主题不再接受没有密钥的消息，如果尝试这样做，则生产者抛出异常。在0.8.x中，没有密钥的消息会导致日志压缩线程随后抱怨并退出（并停止压缩所有压缩的主题）。
/config/server.properties broker id配置 日志文件输出目录/tmp/kafka-logs 每个主题的默认日志分区数为1 相关的线程数配置 相关的IO接收发送缓存大小设置...使用 kafka-topics.sh 创建单分区单副本的主题users。 # 创建后，主题会持久化到本地，重启服务后还有，需要用--delete选项删除 $ ....# 指定创建主题时默认分区数为3 num.partitions=3 配置项 类型 默认值 示例 描述 broker.id 整型 0 0 kafka broker的id num.network.threads...kafka的数据目录 num.partitions 整型 1 1 默认partition个数 num.recovery.threads.per.data.dir 整型 1 1 启动时用于日志恢复和关闭时刷新的每个数据目录的线程数...一个主题对应于多个分区，一个分区可以有多个副本。这些副本存储在多个代理中以获得高可用性。但是，尽管有多个分区副本集，但只有一个工作的副本集。
在这里插入图片描述 同步发送API 同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线程，直至返回ack。...当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者退出消费者组或者所订阅的主题的分区发生变化，都会触发到分区的重新分配，重新分配的过程叫做Rebalance。...消费者发生Rebalance之后，每个消费者消费的分区就会发生变化。因此消费者要首先获取到自己被重新分配到的分区，并且定位到每个分区最近提交的offset位置继续消费。...： Successful sent: 10 Failed sent: 0 Kafka Streams Kafka Streams。...例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。
2 使用 Kafka Streams 作为事件溯源框架 有很多相关的文章讨论如何在 Kafka 之上使用 Kafka Streams 实现事件溯源。...现在我只想说，Kafka Streams 使得编写从命令主题到事件主题的状态转换变得很简单，它会使用内部状态存储作为当前实体的状态。...Kafka Streams 保证能够提供所有数据库的特性：你的数据会以事务化的方式被持久化、创建副本并保存，换句话说，只有当状态被成功保存在内部状态存储并备份到内部 Kafka 主题时，你的转换才会将事件发布到下游主题中...我们使用 Debezium 源连接器将 binlog 流向 Kafka。 借助 Kafka Streams 进行无状态转换，我们能够将 CDC 记录转换为命令，发布到聚合命令主题。...我们讨论了如何使用 CDC 来建立一个命令主题，以及为什么不能使用 CDC 记录作为命令。
第一个涉及源数据库和消息传递系统的事务如下: 开始事务 从源数据库中读取行 生成包含主题T的行数据的消息 从源数据库中删除行 提交事务 然后，涉及目标数据库和消息传递系统的第二个事务如下: 开始事务 使用包含主题...在Apache Kafka中，精确的一次语义api是流处理应用程序的强大工具，但是事务保证相对较弱。如果一个事务使用两个不同的分区，每个分区的负责人负责将操作记录到自己的日志中。...这就是为什么在与其他资源管理器协调时同步写入日志是如此重要的原因;它明确提供了什么级别的保证，这使得在所有系统上进行匹配变得很容易。...对于使用Kafka Streams API的流处理应用程序来说，exactly-once semantics 处于最佳状态，就非常有意义了。 那么，Apache Kafka做ACID事务吗?绝对不是。...你能得到类似的效果吗?如果你以正确的方式设计你的应用程序，是的。这有关系吗?在很多情况下，并不是这样，但当它出现时，你绝对不想出错。只要花点时间去理解您需要的保证，使您的系统可靠，并做出相应的选择。
这方面的一个例子是找出每天交易的最低和最高的股票价格，并计算移动平均线。 这些聚合要维护流状态，在我们的示例中，为了计算每天的最小和平均价格，我们需要存储到当前时间之前看到的最小和最大值。...接收来自早期处理器的数据并将其生成到主题。拓扑总是以一个或者多个源处理器开始，以一个或者多个接收处理器结束。...kafka流通过将一个连接所需要的所有分区分配给同一个任务来处理这种情况，这样任务就可以使用所有相关的分区，并独立地执行连接，这就是为什么kafka的流目前要求所有参与来凝结操作的topic都有相同数量的分区...kafka流还利用kafka的用户协调为任务提供高可用性，如果任务失败，但有线程或Streams用于程序的其他实例处于活动状态，则任务将在要给可用的线程上重新启动，这类似于消费者通过将分区分配给剩余消费者之一来处理组中某个消费者的故障...它是易于部署到生产环境中吗，监控和故障是否容易，他能很好地与你现有的基础设施集成吗？如果出现错误，需要对数据进行再处理，应该怎么办？
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