三、Zookeeper 在 Kafka 中的作用知道吗? 01 Kafka 的多副本机制了解吗? 正经回答： Kafka 为分区（Partition）引入了多副本（Replica）机制。...我们发送的消息会被发送到leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。 生产者和消费者只与 leader 副本交互。...正经回答： Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition 可以分布在不同的 Broker上, 这样便能提供比较好的并发能力（负载均衡）。.../topics/my-topic/Partitions/1 负载均衡 ： 上面也说过了 Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition可以分布在不同的...当 Consumer 消费的时候，Zookeeper 可以根据当前的 Partition 数量以及 Consumer 数量来实现动态负载均衡。 - End -
前段时间收到某个 Kafka 集群的生产客户端反馈发送消息耗时很高，于是花了一段时间去排查这个问题，最后该集群进行扩容，由于某些主题的当前数据量实在太大，在对这些主题迁移过程中花费了很长一段时间，不过这个过程还算顺利...根据以上重分配的步骤，意味着在数据进行过程中不会发生客户端阻塞，因为期间 Leader 并没有发生变更，在数据迁移完成进行 Leader 选举时才会，但影响不大，针对这点影响我特意用脚本测试了一下： ?...可以发现，在发送过程中，如果 Leader 发生了变更，生产者会及时拉取最新的元数据，并重新进行消息发送。...分区重分配 对于新增的 Broker，Kafka 是不会自动地分配已有主题的负载，即不会将主题的分区分配到新增的 Broker，但我们可以通过 Kafka 提供的 API 对主题分区进行重分配操作，具体操作如下...从这点也印证了在分区重分配过程中，只要 Leader 没有发生变更，客户端是可以持续发送消息给分区 Leader 的。 ?
，分区也就是我们常说的数据分片sharding机制，主要目的就是为了提高系统的伸缩能力，通过分区，消息的读写可以负载均衡到多个不同的节点上 Leader/Follower：分区的副本。...主要有两种方式： 轮询，按照顺序消息依次发送到不同的分区 随机，随机发送到某个分区 如果消息指定key，那么会根据消息的key进行hash，然后对partition分区数量取模，决定落在哪个分区上，所以...实际上分布式系统都面临这个问题，要么收到消息之后进行数据切分，要么提前切分，kafka正是选择了前者，通过分区可以把数据均匀地分布到不同的节点。 分区带来了负载均衡和横向扩展的能力。...发送消息时可以根据分区的数量落在不同的Kafka服务器节点上，提升了并发写消息的性能，消费消息的时候又和消费者绑定了关系，可以从不同节点的不同分区消费消息，提高了读消息的能力。...Kafka中的消费者组订阅topic主题的消息，一般来说消费者的数量最好要和所有主题分区的数量保持一致最好（举例子用一个主题，实际上当然是可以订阅多个主题）。
什么是Apache Kafka? 答：Apache Kafka是一个发布 - 订阅开源消息代理应用程序。这个消息传递应用程序是用“scala”编码的。基本上，这个项目是由Apache软件启动的。...但是，如果任何节点失败，我们还使用Zookeeper从先前提交的偏移量中恢复，因为它做周期性提交偏移量工作。 6. 没有ZooKeeper可以使用Kafka吗？...耐久性：由于Kafka支持消息复制，因此消息永远不会丢失。这是耐久性背后的原因之一。 可扩展性：卡夫卡可以扩展，而不需要通过添加额外的节点而在运行中造成任何停机。 8....答：每当Kafka生产者试图以代理的身份在当时无法处理的速度发送消息时，通常都会发生QueueFullException。但是，为了协作处理增加的负载，用户需要添加足够的代理，因为生产者不会阻止。...此外，消费者还可以根据自己的方便进行阅读。尽管如此，有一种可能的情况是，如果将Kafka配置为将消息保留24小时，并且消费者可能停机超过24小时，则消费者可能会丢失这些消息。
在由微服务构成的长处理管道中，没有一个微服务能够丢失所有组件部分，只有当来自任何给定组的至少一个进程仍然正常运行时，这才起作用。 这通常需要将负载平衡器放在这些微服务的前面。...使它与旧的消息排队系统完全不同的是它能够在发送者不知道谁将接收消息的意义上将发送者与接收者完全分离。 ? 在许多其他消息代理系统中，需要预知谁将阅读消息; 这阻碍了传统排队系统中新用例的采用。...因此，为了一个新的目的，提出一个新的用例来处理Kafka主题内容是一切照旧的。...Kafka完全不知道已发送消息的有效负载，允许以任意方式序列化消息，尽管大多数人仍然使用JSON，AVRO或Protobufs作为其序列化格式。...您还可以轻松设置ACL，以限制哪些生产者和消费者可以写入和读取系统中的哪些主题，从而为您提供对所有消息传递的集中安全控制。 通常看到Kafka被用作消防风格数据管道的接收器，其数据量可能很大。
位移主题的位移由Kafka内部的Coordinator自行管理消费者提交的位移消息，保存到位移主题分区是随机的吗？不是随机的。...如果 Partition 机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的 Partition里，这样就实现了负载均衡。...同一个Group中的不同Consumer实例可以订阅不同的Topic吗可以的。虽然在实际使用中可能更多的还是同一个group的多个实例订阅相同的topic。...Kafka中有两种“保留策略”：一种是根据消息保留的时间，当消息在Kafka中保存的时间超过了指定时间，就可以被删除;另一种是根据Topic存储的数据大小，当Topic所占的日志文件大小大于一个阈值，则可以开始删除最旧的消息...只需要生产者在发送消息的时候，根据业务特征，比如说业务 ID 计算出目标分区，在发送的时候显式地指定分区就可以了。如果你用的是单分区解决方案，那么有没有消息积压问题？如果有，你是怎么解决的？
11、发送消息的分区策略有哪些 12、Kafka可靠性保证（不丢消息） 13、Kafka 是怎么去实现负载均衡的 14、简述Kafka的Rebalance机制 15、Kafka 负载均衡会导致什么问题...如何为Kafka集群选择合适的Topics/Partitions数量 23、Kafka 分区数可以增加或减少吗？...用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。...11、发送消息的分区策略有哪些 所谓分区写入策略，即是生产者将数据写入到kafka主题后，kafka如何将数据分配到不同分区中的策略。 常见的有三种策略，轮询策略，随机策略，和按键保存策略。...Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。
单个消费者可以消费多个不同的主题，并且消费者的数量可以伸缩到可获取的最大分区数量。 所以在创建主题的时候，需要考虑一下在创建的主题上预期的消息吞吐量。...Kafka的发布/订阅模式 生产者向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。每一个消费者组都可以独立的伸缩去处理相应的负载。...微观差异，类似功能的不同特点 Kafka支持消息有序性，RabbitMQ不保证消息的顺序 RabbitMQ RabbitMQ文档中关于消息顺序保证的说明： “发到一个通道（channel）上的消息，用一个交换器和一个队列以及一个出口通道来传递...Kafka能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。 所有来自相同流的消息都会被放到相同的分区中，这样消费者组就可以按照顺序处理它们。...DLX的主要思路是根据合适的配置信息自动地把路由失败的消息发送到DLX，并且在交换器上根据规则来进一步的处理，比如异常重试，重试计数以及发送到“人为干预”的队列。
生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某些语义分区函数(例如：记录中的key)来完成。...如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例。 如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程。 ?...Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。...保证 high-level Kafka给予以下保证: 生产者发送到特定topic partition 的消息将按照发送的顺序处理。...Kafka 作为存储系统 许多消息队列可以发布消息，除了消费消息之外还可以充当中间数据的存储系统。那么Kafka作为一个优秀的存储系统有什么不同呢?
这样设计的原因是：不使用多topic做负载均衡，意义在于对业务屏蔽该逻辑。业务只需要对topic进行发送，指定负载均衡策略即可 同时 topic分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键。...Topic的创建流程如下： 图10. kafka创建topic流程 （2）Producer： 发送消息流程 图11. kafka发送消息流程 （3）Consumer： Kafka消费者对象订阅主题并接收...2.6 kafka真的会丢消息吗 kafka最优配置 1....根据 Kafka 副本机制的定义，同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列，这些副本分散保存在不同的 Broker 上，从而能够对抗部分 Broker 宕机带来的数据不可用。 1....总的来说，Kafka作为一款高性能、可靠、可扩展的分布式消息队列系统，在使用Kafka时，可以根据实际需求和场景进行配置和调优，以达到更好的性能和可靠性。
可以根据 Consumer 的消费能力以适当的速率消费消息。 Topic ：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个topic。...老式的四层负载均衡，根据生产者的IP地址和端口来为其确定一个相关联的Broker。...1.5.4 消费者负载均衡 Kafka 中的消费者同样需要进行负载均衡来实现多个消费者合理地从对应的 Broker 服务器上接收消息，每个消费者分组包含若干消费者，每条消息都只会发送给分组中的一个消费者...形象理解： Kafka 的设计源自生活，好比为公路运输，不同的起始点和目的地需要修不同高速公路（主题），高速公路上可以提供多条车道（分区），流量大的公路(主题)多修几条车道(分区)保证畅通，流量小的公路少修几条车道避免浪费...多线程消费 数据有顺序的数据写入到了不同的 partition 里面，不同的消费者去消费，但是每个 Consumer 的执行时间是不固定的，无法保证先读到消息的 Consumer 一定先完成操作，这样就会出现消息并没有按照顺序执行
关于 Kafka 主题的常见问题集。 什么是Kafka？ Kafka 是一个流式消息平台。进一步分解一下： “流媒体”：发布者（“生产者”）经常发送的大量消息（想想数万或数十万）。...如果消息有效负载大小约为 100 MB，请考虑探索以下替代方案：如果共享存储可用（HDFS、S3、NAS），将大负载放在共享存储上，并使用 Kafka 发送带有负载位置的消息。...如果共享存储可用（HDFS、S3、NAS），将大负载放在共享存储上，并使用 Kafka 发送带有负载位置的消息。...如果您有 3 个以上的主机，您可以在需要更多数据丢失保护的主题上适当增加代理设置。 一旦我遵循了之前的所有建议，我的集群就永远不会丢失数据，对吗？ Kafka不保证永远不会发生数据丢失。...为主题选择合适的分区数量是实现读写高度并行和分配负载的关键。在分区上均匀分布负载是获得良好吞吐量（避免热点）的关键因素。做出一个好的决定需要根据每个分区的生产者和消费者的预期吞吐量进行估计。 ?
单个消费者可以消费多个不同的主题，并且消费者的数量可以伸缩到可获取的最大分区数量。 所以在创建主题的时候，我们要认真的考虑一下在创建的主题上预期的消息吞吐量。...Kafka消费者 2、Kafka实现的消息模式 Kafka的实现很好地契合发布/订阅模式。 生产者可以向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。...另一方面，对于Kafka来说，它在消息处理方面提供了可靠的顺序保证。Kafka能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。...DLX的主要思路是根据合适的配置信息自动地把路由失败的消息发送到DLX，并且在交换器上根据规则来进一步的处理，比如异常重试，重试计数以及发送到“人为干预”的队列。...部署包含3到7个节点的集群，并且这些集群也不需要把负载分散到不同的队列上。
另一方面，对于Kafka来说，它在消息处理方面提供了可靠的顺序保证。Kafka能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。...发布者可以直接设置TTL或者根据队列的策略来设置。 系统可以根据设置的TTL来限制消息的有效期。...DLX的主要思路是根据合适的配置信息自动地把路由失败的消息发送到DLX，并且在交换器上根据规则来进一步的处理，比如异常重试，重试计数以及发送到“人为干预”的队列。...典型的RabbitMQ部署包含3到7个节点的集群，并且这些集群也不需要把负载分散到不同的队列上。这些典型的集群通常可以预期每秒处理几万条消息。...根据RabbitMQ结构的设计，当负载增加的时候，一个队列上的消费者组可以有效的从仅仅一个消费者扩展到多个消费者，并且不需要对系统做任何的改变。 ?
Kafka 的消息模型是基于发布/订阅模式的，并支持多个消费者组，可以实现高效的消息分发和负载均衡。...、多协议和多种语言客户端支持流处理和事务支持动态扩展和缩减“总的来说，不同的消息队列适用于不同的场景和需求，需要根据具体的业务需求选择合适的消息队列。”...现在，每个新消息都将被发送到这两个消费者，它们将共同处理工作负载。“请注意，您可以在生产者和消费者之间轻松切换，并尝试不同的组合以测试您的Kafka集群。...kafka主题有多个分区的发送和读取机制在 Kafka 主题中有多个分区的情况下，如果在发送消息时未指定分区，则 Kafka 会根据生产者的默认分区策略来确定将消息发送到哪个分区。...它支持生产者和消费者API，提供简单易用的API，适用于处理少量数据的场景。“这些库都提供了一系列API以与Kafka交互，并具有不同的特性和用例，您可以根据自己的需求选择适合自己的库。”
通过指定要发送的主题和消息内容，可以将消息发送到 Kafka。 要消费 Kafka 主题中的消息，你可以使用 @KafkaListener 注解来创建一个消息监听器。...Spring Kafka 提供了默认的序列化和反序列化机制，可以根据消息的类型自动进行转换。...消费者组的作用是实现消息的并行处理和负载均衡。通过将主题的分区分配给消费者组中的不同消费者，可以实现消息的并行处理，提高处理吞吐量和降低延迟。...在这个场景中，可以使用消费者组来实现订单处理的并行处理和负载均衡。具体步骤如下： 创建一个名为"order"的 Kafka 主题，用于接收用户的订单信息。...每个消费者实例都会订阅"order"主题，并独立地消费订单消息。 Kafka 会根据消费者组的配置，将"order"主题的分区均匀地分配给消费者组中的消费者实例。
7.发送消息的分区策略有哪些？ 8.Kafka 支持读写分离吗？为什么？ 9.那 Kafka 是怎么去实现负载均衡的？ 10.Kafka 的负责均衡会有什么问题呢？...这得益于其消息持久化和多副本机制。也可以将kafka作为长期的存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题日志压缩功能。...4.指定 Partiton 发送 8.Kafka 支持读写分离吗？为什么？ Kafka 是不支持读写分离的，那么读写分离的好处是什么？...我们从这张图就可以很明显的看出来，每个 broker 都有消费者拉取消息，每个 broker 也都有生产者发送消息，每个 broker 上的读写负载都是一样的，这也说明了 kafka 独特的架构方式可以通过主写主读来实现负载均衡...10.Kafka 的负责均衡会有什么问题呢？ kafka的负载均衡在绝对理想的状况下可以实现，但是会有某些情况出现一定程度上的负载不均衡 ?
Apache Kafka作为Apache基金会的顶级开源项目，是时下最热的消息中间件，其被广泛应用在互联网大厂的后台系统以及各种机器学习推理平台中（Nvidia的DeepStream就是用Kafka做消息中间件的...此时就是引入消息队列的时候了，如下图所示，producer将帧发送至消息队列，因此不需要关心负载均衡，也不会有请求的堆积，consumer按需从消息队列获得消息进行处理，因此也不会有被海量请求压到宕机的情况出现...Producer 在上图中，producer向一个特定的topic中发送数据，一个topic可以有多个producer，每个producer可以选择自己的消息是随机负载均衡到partition中还是通过给定的...在Kafka中，producer会给每个消息附上商品的id作为key， 负载均衡器拿到消息时根据key做哈希来决定消息进入哪个partition，因为商品的id不会变，因此同一商品的所有数据都会按顺序保存在一个...因为笔者靠go吃饭，平时也是用go写kafka客户端，因此这里给出go的客户端实现，读者可以根据自己擅长的语言选择不同的客户端library。
主题/队列（Topic/Queue）：主题或队列是消息的目的地，消息发布者将消息发送到特定的主题或队列，而订阅者可以从中接收相应的消息。...发送者只需要将消息发送到消息引擎中的特定主题或队列，而不需要直接知道接收者的详细信息。接收者可以根据自己的需求选择订阅相应的主题或队列来接收消息。...「消息传递模式」：消息引擎系统支持多种消息传递模式，如点对点模式、发布/订阅模式、请求/响应模式等。不同的模式适用于不同的业务场景，可以根据需求选择合适的模式。...消息的发送者可以发布消息到一个主题，多个接收者可以订阅该主题并接收消息。同时，某些接收者还可以向发送者发送请求消息，并等待发送者的响应消息。这种模型通常用于实现复杂的分布式系统和消息传递模式。...这些消息传输模型可以根据具体的需求和场景进行选择和组合，以实现灵活、可靠的消息传输和通信。不同的模型适用于不同的应用场景，需根据具体的业务需求来选择合适的模型。
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