总而言之，kafka使用zookeeper的临时节点特性来选择控制器，并在节点如何和离开集群时通知控制器。...broker如何知道将请求发送到哪里，kafka客户端使用的了另一种称为元数据请求的请求类型。它包括客户机感兴趣的topic列表。...服务器响应指定topic中存在哪些分区，每个分区的副本以及哪个副本的leader。元数据请求可以发送到任何broker，因为所有broker都有包含此信息的元数据缓存。...通常的配置包括kafka将使用每个挂载点的目录。 让我们看看kafka如何使用可用目录来存储数据。首先，我们想了解如何将数据分配给集群中的broker和broker中的目录。...另外一个用例可以是使用kafka存储其当前状态的应用程序。每次状态改变时，应用程序都会将新状态写入kafka。当从崩溃中恢复时，应用程序从kafka读取这些消息来恢复它的最新状态。
从物理层面来看，Broker可以是单独的一台服务器，也可以是集群中的一个节点。从逻辑层面来看，Broker是Kafka服务端的实现，负责接收生产者发送的消息，并将这些消息转发给消费者。...05 Consumer-消费者 5.1 概念定义 基础定义： Consumer（消费者）是Kafka中的一个核心组件，负责从Kafka集群中读取（消费）并处理数据。...这些数据通常是从Producer（生产者）发送到Kafka的Topic（主题）中的。 Consumer是Kafka中读取数据的客户端应用程序，通过订阅Topic来接收并处理其中的消息。...元数据管理： 管理Kafka中Topic的元数据，如分区（Partition）的数量、副本（Replica）的分布等。...它定义了消费者如何从Kafka集群中的Topic读取消息。
每当控制器初始化时，它都会从 ZooKeeper 上读取对应的元数据并填充到自己的缓存中。有了这些数据，控制器就能对外提供数据服务了。...Broker端还有个IO线程池，负责从该队列中取出请求，执行真正的处理。如果是PRODUCE生产请求，则将消息写入到底层的磁盘日志中；如果是FETCH请求，则从磁盘或页缓存中读取消息。...客户端通过使用另一种类型的请求来实现，那就是元数据请求（metadata request）。这种请求包含了客户端感兴趣的 Topic 列表。...如果请求的偏移量存在，broker 将按照客户端指定的数量上限从 Partition 里读取消息，再把消息返回给客户端。 客户端可以指定返回的最大数据量，防止数据量过大造成客户端内存溢出。...文件格式 Kafka 的消息和偏移量保存在文件里。保存在磁盘上的数据格式和从生产者发送过来或消费者读取的数据格式是一样的。
新浪在使用和运维 Kafka 集群的过程中，遇到的痛点有： Kafka 运维较困难，突发热点事件时扩容节点无法自动均衡。在高流量峰值场景下，经常遇到了磁盘和 broker 达到瓶颈的情况。...V2 版本开始内部消息都使用相对位移，RecordBatch 的元数据部分只需放置起始的绝对位移。 于是不同版本之间生产消费时就会存在日志协议兼容性问题。...要将 Kafka Records 处理为消息写入 Bookie，这里的问题就是如何从 Records 编码成 Messages。...协议中一部分信息专注于元数据，message payload 字段中包含实际数据，每个 message 中有多条消息，与 RecordBatch 类似。单条消息还有自己的元数据。...新特性改进介绍：元数据事件管理器 引入原因一：元数据不一致 上图是一个两节点的 KoP 集群，客户端生产的 topic 的分区 0，位于 broker1 中。
Record：实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。 Kafka Topic Partitions Layout ?...消费者负载均衡：与生产者类似，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...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。...可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。模型如下图所示： ?...Kafka Consumer 从 Broker 消费数据，Broker 读取 Log，就使用了 sendfile。
Record：实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。...消费者负载均衡：与生产者类似，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...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。...可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。...Kafka Consumer 从 Broker 消费数据，Broker 读取 Log，就使用了 sendfile。
什么是Kafka kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统。 2. Kafka的使用场景 应用耦合、异步处理、限流削峰、消息驱动的系统。...2、确定在哪个segment后，使用确定的segment内的index文件找到数据具体的位置采用pull方式从kafkalogs中获取消息。 15....Kafka如何保证数据不丢失 从大体上来看的话，Kafka中主要的角色有数据生产者(Producer)，Kafka集群中负责存储数据的Broker，数据消费者（Consumer），因此这个问题需要从三个角度来进行回答...如何从Kafka得到准确的信息(不是重读数据)? 在数据生产过程中避免重复。 在数据消耗期间避免重复。 20. Kafka的设计是什么样的呢？...注意（不是磁盘使用量最少的目录） 26. partition的数据如何保存到硬盘 topic中的多个partition以文件夹的形式保存到broker，每个分区序号从0递增， 且消息有序
卡夫卡（kafka） 1.Kafka独特设计在什么地方？ 2.Kafka如何搭建及创建topic、发送消息、消费消息？ 3.如何书写Kafka程序？ 4.数据传输的事务定义有哪三种？...队列模式中，consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。...Step 4:发送消息. Kafka 使用一个简单的命令行producer，从文件中或者从标准输入中读取消息并发送到服务端。默认的每条命令将发送一条消息。...为了更好的理解sendfile的好处，我们先来看下一般将数据从文件发送到socket的数据流向： 操作系统把数据从文件拷贝内核中的页缓存中 应用程序从页缓存从把数据拷贝自己的内存缓存中 应用程序将数据写入到内核中...十、消息和日志 消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成。头部包含了一个版本号和CRC32校验码。
Kafka 如何保证数据高可用？ Kafka 中 zookeeper 的作用？ 是否支持事务？ 分区数是否可以减少？...使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...Record：实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。...消费者负载均衡：与生产者类似，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...拉取模式，让 consumer 自己管理 offset，可以提供读取性能 Kafka 如何广播消息？ Consumer group Kafka 的消息是否是有序的？
A),CP系统-一致性优先原则 要实现强一致性的原则有很多方式，最简单的方式就是一个master节点和任意数目的包含冗余备份的附属节点。数据永远从master写入和读取。...读取的时候只需访问数据存在的一个节点就够了，但是可用会存在从某个节点读取的数据不是最新的，也即系统不具备一致性。...同样的在CP系统中，我们可以运行从附属节点中读取数据，牺牲一部分一致性来达到高的可用性。如果保持仍然只能想master写数据，那么我们还是高的一致性的写入操作，但是允许读取操作最终一致性。...我们可以根据具体的用例，调整CAP各种特性的强度，使之最适合用例的需要。甚至可以对同一个应用程序、同一个数据库中的不同类型的数据混合使用这些策略。...目前典型的分布式存储系统的结构为: 元数据服务器，数据存储节点，客户端。 数据的存取过程: 客户端会先获取元数据信息，然后根据元数据信息去特定的节点读写数据。
好处: Kafka作为消息队列的消息延迟很低，可以满足实时性要求 Kafka提供的Kafka Connect可以标准化的将各种数据从各种数据源中移入Kafka,并提供标准化的Sink将数据移入到某种数据存储或数据库中...kafka 2.x版本中zk保存了哪些元数据信息呢？ kafak 2.x版本中，zk负责保存kafka集群运行的元数据信息，主要是一些集群节点运行状态信息，配置信息等。...最后,客户端程序只能与分区的领导者副本进行交互。 ---- Kafka如何持久化数据 Kafka使用消息日志来保持数据，一个日志就是磁盘上一个只能追加写消息的物理文件。...这样可以有效的避免在kafka主题分区更换选举过程中，数据的写入和读取出现非预期的行为。...消费者消费完成的消息数据会进行偏移量提交，这样在 Consumer 发生故障重启之后，就能够从 Kafka 中读取该消费者组之前提交的偏移量，然后从相应的偏移处继续消费。
所以理解这些配置背后的实现原理，可以让我们在实践中懂得如何使用和优化 Kafka。既可面试造火箭，也可以实战造火箭。...使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...Record： 实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。 我们理解了也就自然记住了 我们应该通过理解的方式去记忆它们。...可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。模型如下图所示： ?...Controller 读取 Zookeeper 中的节点数据，初始化上下文(Controller Context)，并管理节点变化，变更上下文，同时也需要将这些变更信息同步到其他普通的 broker 节点中
之前博客《一文理解为什么需要使用消息队列》提到过，系统引入消息队列后，需要考虑如何保证消息队列的高可用。...新创建的queue，只会放在其中一个RabbitMQ实例上，但是每个实例都同步queue的元数据（元数据是queue的一些配置信息，例如通过元数据可以找到queue所在实例）。...这样就可以保证任何一个节点宕机后，其他节点还包含了这个queue的完整数据，consumer可以到其他的节点上去消费数据。 缺点： 性能开销大，消息需要同步到多个节点，导致网络带宽压力和消耗很重。...节点没有拓展性。如果某个queue负载过重，即使添加新的RabbitMQ节点，也需要包含这个queue的所有数据。...Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。 Kafka Replication的数据流如下图所示： ?
Zookeeper主要用于在集群中不同节点之间进行通信，在Kafka中，它被用于提交偏移量，因此如果节点在任何情况下都失败了，它都可以从之前提交的偏移量中获取，除此之外，它还执行其他活动，如: leader...这里有两种方法，可以在数据生成时准确地获得一个语义: 每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息，以查看您的最后一次写入是否成功 在消息中包含一个主键(UUID或其他...在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。...但实际上实际使用中consumer并非读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与commit的顺序在很大程度上决定了消息从broker和consumer的delivery guarantee...更多关于分区在一秒钟内的使用。 19、 kafka的消费者方式 consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
2、请说明什么是传统的消息传递方法? 传统的消息传递方法包括两种： ·排队：在队列中，一组用户可以从服务器中读取消息，每条消息都发送给其中一个人。 ...7、解释Kafka的用户如何消费信息? 在Kafka中传递消息是通过使用sendfile API完成的。它支持将字节从套接口转移到磁盘，通过内核空间保存副本，并在内核用户之间调用内核。...这里有两种方法，可以在数据生成时准确地获得一个语义: ·每个分区使用一个单独的写入器，每当你发现一个网络错误，检查该分区中的最后一条消息，以查看您的最后一次写入是否成功 ·在消息中包含一个主键(...ISR是一组与leaders完全同步的消息副本，也就是说ISR中包含了所有提交的消息。ISR应该总是包含所有的副本，直到出现真正的故障。如果一个副本从leader中脱离出来，将会从ISR中删除。...在大多数队列系统中，作为生产者的类无法做到这一点，它的作用是触发并忘记消息。broker将完成剩下的工作，比如使用id进行适当的元数据处理、偏移量等。
),这是相当了不起的，另外读取和写入操作不会相互影响，写入不会加锁阻塞读取操作 六、如何工作的 生产者发到消息至Kafka Node节点，存储在主题Topic中，消费者订阅主题以接收消息，这是一个生产订阅模式...Kafka中Broker服务节点是愚蠢的，消费者是聪明的，Kafka不会记录消费者读取的操作和删除消息，相反，数据被存储一段时间或者达到一定的大小阈值，消费者可以自由调整偏移量offset以重复获取他们想要的消息或者舍弃...值得注意的是为了避免进程两次读取相同的消息，Kafka引入了消费者组的概念，其中包含一个或者多个消息者实例，约定每个组只能同时有一个实例消费分区的消息。...4、Kafka存储消息使用的是不可变的标准二进制格式，可以充分利用零拷贝技术(zero-copy),将数据从页缓存直接复制到socket通道中 八、数据分布式和复制 我们来谈谈Kafka如何实现容错以及如何在节点间分配数据...事实上，Kafka将这些信息保存到Zookeeper服务中 九、Zookeeper服务 Zookeeper是一个分布式KV对目录存储系统，特点是可靠性高、读取性能高，但是写入性能差，常被用于存储元数据和保存集群状态
动机 目前，Kafka 使用 ZooKeeper 来保存与分区和broker相关的元数据，并选举出一个broker作为集群控制器。...目前，Kafka 集群通常包含多个代理节点和 ZooKeeper 仲裁节点。上图中有 4 个代理节点和 3 个 ZooKeeper 节点。控制器（橙色）从 ZooKeeper 仲裁节点加载状态。...控制器不会将更新推送给代理，而是让代理从首领控制器获取元数据更新，所以箭头从代理指向了控制器，而不是从控制器指向代理。 控制器仲裁 控制器节点包含了一个 Raft 仲裁节点，负责管理元数据日志。...这个日志包含了集群元数据的变更信息。原先保存在 ZooKeeper 中的所有内容，例如主题、分区、ISRs、配置等等，都将被保存在这个日志中。...控制器定期将元数据快照写入磁盘。虽然从概念上看这类似于压缩，但代码路径却有所不同，因为新的架构可以直接从内存中读取状态，而不是从磁盘中重新读取日志。
所以理解这些配置背后的实现原理，可以让我们在实践中懂得如何使用和优化 Kafka。既可面试造火箭，也可以实战造火箭。...使用多分区 + 多消费者方式可以极大提高数据下游的处理速度，同一消费组中的消费者不会重复消费消息，同样的，不同消费组中的消费者消息消息时互不影响。...Record： 实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。 我们理解了也就自然记住了 我们应该通过理解的方式去记忆它们。...from=pc] 在程序中我们通常使用Queue来作为这个中间组件。可以使用多线程向队列中写入数据，另外的消费者线程依次读取队列中的数据进行消费。...from=pc] Controller 读取 Zookeeper 中的节点数据，初始化上下文(Controller Context)，并管理节点变化，变更上下文，同时也需要将这些变更信息同步到其他普通的
Record：实际写入 Kafka 中并可以被读取的消息记录。每个 record 包含了 key、value 和 timestamp。...消费者负载均衡：与生产者类似，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...当分区丢失，leader 不可用时 producer 也会主动获取元数据，如果为 0，则每次发送完消息就获取元数据，不推荐。如果为负值，则只有在失败的情况下获取元数据。...auto.offset.reset：该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量后者偏移量无效（消费者长时间失效当前的偏移量已经过时并且被删除了）的分区的情况下，应该作何处理，默认值是 latest，也就是从最新记录读取数据...比如你现在写入一条数据到 kafka 主题 a，消费者 b 从主题 a 消费数据，却发现消费不到，因为消费者 b 去读取的那个分区副本中，最新消息还没写入。
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