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Uber 基于Kafka的多区域灾备实践

我们从实践中获得了一个很关键的经验，可靠的多区域基础设施服务（如 Kafka）可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划的开发工作。...主备模式通常被支持强一致性的服务(如支付处理和审计)所使用。 在使用主备模式时，区域间消费者的偏移量同步是一个关键问题。当用户故障转移到另一个区域时，它需要重置偏移量，以便恢复消费进度。...当一个主备消费者从一个区域转移到另一个区域时，可以获取到最新的偏移量，并用它来恢复消费。...最后，在另一个区域的聚合集群中取最小的那个偏移量。 在图 6 中，假设活跃消费者目前的进度是区域 B 的 A3 消息（偏移量为 6）。...这些源偏移量映射到区域 A 聚合集群的偏移量 1(蓝色)和偏移量 7(红色)。根据算法，被动消费者(黑色)取两者中较小的偏移量，即偏移量 1。

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Kafka消费者架构

消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。...如果新消费者加入消费者组，它将获得一个分区份额。如果消费者死亡，其分区将分发到消费者组中剩余的消费者。这就是Kafka如何在消费者组中处理消费者的失败。...如果消费者在向Kafka Broker发送提交偏移量之前失败，则不同的消费者可以从最后一次提交的偏移量继续处理。...如果消费者进程死机，则可以根据存储在“__consumer_offset”中的偏移量启动并开始读取它所在的位置，或者由商量好的消费者组中的另一个消费者可以接管。 Kafka消费者可以看到什么？...“日志结束偏移”是写入日志分区的最后一个记录的偏移量，生产者写入下一个记录。 “高水印”是成功复制到所有分区追随者的最后一条记录的偏移量。消费者只读取“高水印”。

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打造全球最大规模 Kafka 集群，Uber 的多区域灾备实践

我们从实践中获得了一个很关键的经验，可靠的多区域基础设施服务（如 Kafka）可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划的开发工作。...主备模式通常被支持强一致性的服务 (如支付处理和审计) 所使用。 在使用主备模式时，区域间消费者的偏移量同步是一个关键问题。当用户故障转移到另一个区域时，它需要重置偏移量，以便恢复消费进度。...偏移量管理服务将这些检查点保存在双活数据库中，并用它们来计算给定的主备消费者的偏移量映射。同时，一个偏移量同步作业负责定期同步两个区域之间的偏移量。...当一个主备消费者从一个区域转移到另一个区域时，可以获取到最新的偏移量，并用它来恢复消费。 图 5：偏移量管理服务架构 还在封装各种 Util 工具类？这个神级框架帮你解决所有问题！...最后，在另一个区域的聚合集群中取最小的那个偏移量。 在图 6 中，假设活跃消费者目前的进度是区域 B 的 A3 消息（偏移量为 6）。

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Kafka详细设计及其生态系统

Kafka消费者消息状态跟踪 记住，Kafka的Topic被分为有序的分区。每个消息在此有序分区中具有偏移量。每个Topic分区一次只被一个消费者群组中的一个消费者来消费。...该分区布局意味着，Broker跟踪每个消息的偏移量而不是消息（如MOM），但只需要每个消费者组的偏移量和分区偏移量的匹对存储。这个偏移量跟踪更少需要跟踪的数据。...消费者将位置数据周期性地（消费者组，分区偏移量对）发送到Kafka代理，并且代理将该偏移量数据存储到偏移量Topic中。 偏移量样式消息确认与MOM相比要便宜得多。...然后接管或重新启动的消费者将在最后的位置离开，然后有问题的消息不会再被处理。 为了实现“至少一次”的消费者消息读取和处理，最后将偏移量保存到代理。...为了在消费者端实现“仅一次”，消费者需要在消费者位置存储和消费者的消息输出存储之间做一个两阶段提交。或者，消费者可以将消息处理输出存储在与最后一个偏移量相同的位置。

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Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka端到端延迟

SMM还提供了Kafka的端到端延迟监控。 端到端延迟概述 延迟是消费者消耗Topic中产生的消息所花费的时间。 您可以使用SMM UI监视Topic中的端到端延迟。...这表示消息的过度消耗，当消费者组偏移量重置为较旧的偏移量以重新处理消息时，或者当生产者或消费者以不干净的方式关闭时，可能会发生消息的过度消耗。...最后一个红色区域表示已使用消息的数量少于已产生消息的数量。这表示消息消耗不足，当消费者组偏移量设置为较新的偏移量时，会导致消息不足，从而导致消费者组跳过某些消息的处理。...9) 请按照步骤6到8来获取所有其他客户端的数据。 10) 请按照步骤5到8来获取所有其他消费者组的数据。 要一次清除所有选择，请单击 页面右上角的“ 清除”按钮。...同样，Kafka消费者消耗了一些消息，但是在此最后一点提交补偿之前被关闭了。 • 如果消费者被重置为较早的偏移量（后处理方案）。 如果使用方重置为新的偏移量（实时应用程序要求），则消息可能会消耗不足。

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Apache Kafka：下一代分布式消息系统

在最后一节，我们将探讨一个进行中的示例应用，展示Kafka作为消息服务器的用途。这个示例应用的完整源代码在GitHub。关于它的详细讨论在本文的最后一节。 架构 首先，我介绍一下Kafka的基本概念。...每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。...消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。...Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。 这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。...这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如Apache Hadoop。所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。

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专为实时而构建：使用Apache Kafka进行大数据消息传递 第2部分

您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。...如果该配置设置为最早，则消费者将以该topic可用的最小偏移量开始。在向Kafka提出的第一个请求中，消费者会说：给我这个分区中的所有消息，其偏移量大于可用的最小值。它还将指定批量大小。...Kafka服务器将以指定大小的批量返回所有匹配的消息。 消费者跟踪它处理的最后一条消息的偏移量，因此它将始终请求偏移量高于最后一个偏移量的消息。...当您发出调用时，使用者将获取在poll()期间收到的最后一条消息的偏移量并将其提交给Kafka服务器。 手动偏移的三个用例 让我们考虑三种使用情况，您不希望使用Kafka的默认偏移管理基础架构。...part-demo group1 0 Kafka客户端应该打印偏移量为0的所有消息，或者您可以更改最后一个参数的值以在消息队列中跳转。

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【Kafka专栏 14】Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS”

如果消费者崩溃或重启，它可以使用最后提交的偏移量作为起点继续读取，从而避免数据丢失。 避免重复消费：Kafka中的消息一旦被消费，通常不会被自动删除（除非配置了日志保留策略）。...在重新平衡期间，Kafka会确保每个分区都有一个消费者，并且每个消费者都知道它应该从哪里开始读取（即其最后提交的偏移量）。...Kafka允许消费者将偏移量存储在外部系统（如Zookeeper或Kafka自身）中，以确保在消费者故障或重启时能够恢复正确的消费状态。这种机制使得Kafka具有高度的容错性和可靠性。...Kafka消费者通常会将检查点保存在外部存储系统中（如Kafka自身的日志或Zookeeper），以便在发生故障时能够恢复。此外，Kafka还提供了API来允许消费者手动更新检查点。...4.4 Rebalance（再均衡） 当消费者组内的消费者实例数量发生变化时（如消费者加入或离开消费者组），Kafka会触发再均衡操作。

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2021年大数据Spark（四十三）：SparkStreaming整合Kafka 0.10 开发使用

---- 整合Kafka 0-10-开发使用 原理 目前企业中基本都使用New Consumer API集成，优势如下： 1.Direct方式 直接到Kafka Topic中依据偏移量范围获取数据，进行处理分析...partitions and Spark partitions, and access to offsets and metadata； 获取Topic中数据的同时，还可以获取偏移量和元数据信息；...的连接参数,如集群地址,主题,消费者组名称,是否自动提交,offset重置位置,kv序列化     val kafkaParams = Map[String, Object](       "bootstrap.servers...的连接参数,如集群地址,主题,消费者组名称,是否自动提交,offset重置位置,kv序列化     val kafkaParams = Map[String, Object](       "bootstrap.servers...//3.使用spark-streaming-kafka-0-10中的Direct模式连接Kafka     //连接kafka之前,要先去MySQL看下有没有该消费者组的offset记录,如果有从记录的位置开始消费

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4.Kafka消费者详解

一、消费者和消费者群组 在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。...Github 上进行下载：kafka-basis 三、 自动提交偏移量 3.1 偏移量的重要性 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...因为 Kafka 的设计目标是高吞吐和低延迟，所以在 Kafka 中，消费者通常都是从属于某个群组的，这是因为单个消费者的处理能力是有限的。...消费者可选属性 1. fetch.min.byte 消费者从服务器获取记录的最小字节数。

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kafka全面解析(一)

，如消费者可以指定起始偏移量,为了保证消息被顺序消费，消费者已消费的消息对应的偏移量也许要保存。...zookeeper kafka利用zookeeper保存响应元数据信息,kafka元数据信息包括如代理节点信息,kafka集群信息，旧版消费者信息及其消费偏移量信息，主题信息，分区状态信息，分区副本分配方案信息...，组员即消费者，他负责管理与消费者之间建立连接，并从与之连接的消费者之中选出一个消费者作为leader消费者，同时管理与之连接的消费者偏移量的提交，每个消费者消费偏移量保存到kafka的内部主题中，并通过心跳来检测消费者与自己的连接状态...组协调器收到请求后，一直等待leader消费者的请求处理完后，在进行回到处理，向消费者组的所有消费者做出响应,在返回响应时候会将分区分配结果发送给各个消费者 最后将消费者与分区的对应关系写入kafka...，如客户端指定了分区的时候，就不需要kafka负责分区的分配了 当组协调器收到偏移量的提交请求时候，会检查是否满足以下条件 是该消费者组的成员提交的偏移量 仅选择让组协调器负责消费便宜来那个的管理的消费者提交的请求

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。 这样，监控和其他工作可以了解Flink Kafka消费者在多大程度上消耗了一个主题。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...在这些模式下，Kafka中的承诺偏移将被忽略，不会用作起始位置。 setStartFromTimestamp(long) 从指定的时间戳开始。...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量： Java Scala 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。 这样，监控和其他工作可以了解Flink Kafka消费者在多大程度上消耗了一个主题。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...在这些模式下，Kafka中的承诺偏移将被忽略，不会用作起始位置。 setStartFromTimestamp(long) 从指定的时间戳开始。...还可以指定消费者应从每个分区开始的确切偏移量： Java Scala 上面的示例将使用者配置为从主题的分区0,1和2的指定偏移量开始myTopic。

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Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

附带一个命令行客户端，它将从文件或标准输入中获取输入，并将其作为消息发送到Kafka集群。...承诺给Kafka的抵消只是为了使外部的进展观与Flink对进展的看法同步。 这样，监控和其他工作可以了解Flink Kafka消费者在多大程度上消耗了一个主题。...请注意，由于使用者的容错能力（请参阅下面的部分以获取更多详细信息），因此对损坏的消息执行失败将使消费者尝试再次反序列化消息。...setStartFromGroupOffsets（默认行为） 从group.idKafka代理（或Zookeeper for Kafka 0.8）中的消费者组（在消费者属性中设置）提交的偏移量开始读取分区...在这些模式下，Kafka中的承诺偏移将被忽略，不会用作起始位置。 setStartFromTimestamp(long) 从指定的时间戳开始。

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【Manning新书】Kafka实战

来源：专知本文约700字，建议阅读5分钟Kafka in Action介绍了Kafka的核心特性，以及如何在实际应用中使用它的相关例子。...Kafka in Action介绍了Kafka的核心特性，以及如何在实际应用中使用它的相关例子。在其中，您将探索最常见的用例，如日志记录和管理流数据。...当你完成之后，你就可以在一个以Kafka为中心的团队中处理基于开发者和管理员的基本任务了。...第5章将第4章的重点翻转过来，看看如何通过消费者客户端从Kafka获取数据。我们引入偏移量和重新处理数据的思想，因为我们可以利用保留消息的存储方面。...第6章讨论了broker在集群中的角色以及它们是如何与客户端交互的。探讨了各种组件，例如控制器和副本。 第7章探讨了主题和分区的概念。这包括如何压缩主题以及如何存储分区。

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进击消息中间件系列（六）：Kafka 消费者Consumer

auto.offset.reset #当 Kafka 中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。...消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。 fetch.max.wait.ms #默认 500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。...消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。...当 Kafka 中没有初始偏移量（消费者组第一次消费）或服务器上不再存在当前偏移量时（例如该数据已被删除），该怎么办？...此时我们需要将Kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比 如MySQL）。

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kafka 的内部结构和 kafka 的工作原理

我们知道消费者是顺序处理消息的。当消费者请求消息时，kafka 需要从日志中获取它，即它需要执行磁盘 I/O。想象一下，kafka 逐行读取每个日志文件以找到偏移量。...因此，为了优化它，kafka 将偏移量存储到文件中的位置映射.index，这样如果消费者要求任意偏移量，它只需.index及时对文件进行二进制搜索O(log n)，然后转到.log文件并再次执行二进制搜索...如果我们查看文件夹中的内容，将会出现与payments我们在上面看到的主题中相同的文件。 正如我们从上图中看到的，消费者轮询记录并在处理完成时提交偏移量。...Kafka 非常灵活，我们可以配置在单个轮询中获取多少条记录、自动提交间隔等......我们将在单独的博客文章中讨论所有这些配置。 当消费者提交偏移量时，它会发送主题名称、分区和偏移量信息。... ) % 50并获取最新的偏移量并将其返回给消费者。

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Kafka详细的设计和生态系统

由于磁盘这些天有一些无限的空间，并且速度非常快，Kafka可以提供通常在消息系统中不常见的功能，如长时间保持旧消息。这种灵活性允许Kafka有趣的应用。...这种分区布局的意思是，Broker跟踪每个消息跟踪的偏移数据，如MOM，但只需要每个用户组的偏移量，即存储的分区偏移对。这种偏移追踪等同于要追踪的数据少得多。...Kafka消费者和消息传递语义 回想一下，所有副本具有相同的偏移量的完全相同的日志分区，并且用户组在日志每个主题分区中保持其位置。...为了实现“最多一次”消费者读取消息，然后将其偏移保存在分区中，并将其发送给代理，最后处理该消息。“最多一次”的问题是消费者可能会在保存其位置之后，但在处理消息之前死亡。...如果一个新的领导者需要当选，不超过3次失败，新的领导者保证有所有承诺的信息。 在追随者中，必须至少有一个包含所有提交的消息的副本。大多数投票的问题法定人数是没有多少失败，有一个无法操作的群集。

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Kafka系列3：深入理解Kafka消费者

消费者数目与分区数目 在一个消费者组中的消费者消费的是一个主题的部分分区的消息，而一个主题中包含若干个分区，一个消费者组中也包含着若干个消费者。...提交和偏移量 提交是指更新分区当前位置的操作，分区当前的位置，也就是所谓的偏移量。 什么是偏移量 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...因为这个原因，所以如果不能正确提交偏移量，就可能会导致数据丢失或者重复出现消费，比如下面情况： 如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量 ，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复消费； 如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量...只需要在重载的提交方法中传入偏移量参数即可。

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Kafka系列3：深入理解Kafka消费者

消费者数目与分区数目 在一个消费者组中的消费者消费的是一个主题的部分分区的消息，而一个主题中包含若干个分区，一个消费者组中也包含着若干个消费者。...提交和偏移量 提交是指更新分区当前位置的操作，分区当前的位置，也就是所谓的偏移量。 什么是偏移量 Kafka 的每一条消息都有一个偏移量属性，记录了其在分区中的位置，偏移量是一个单调递增的整数。...为了能够继续之前的工作，消费者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。...因为这个原因，所以如果不能正确提交偏移量，就可能会导致数据丢失或者重复出现消费，比如下面情况： 如果提交的偏移量小于客户端处理的最后一个消息的偏移量 ，那么处于两个偏移量之间的消息就会被重复消费； 如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量...只需要在重载的提交方法中传入偏移量参数即可。

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