kafka将确保分区的副本分布在多个机架上，以确保更高的可用性。在第五章中，我们详细的介绍了kafka如何在broker和机架上放置副本。如果你有兴趣的话可以了解更多。...用户可以己洗读取现有数据，实际上，通过这种配置，当个同步副本变成只读，这可以防止数据生成和消费的不良情况，即当不干净选举发生时数据才会消失。...这保证kafka消费者将总是正确的顺序获得新数据，而不会遗漏任何消息。 当一个消费者停止工作的时候，另外一个消费者知道要从哪开始工作，前一个消费者的停止之前处理的最后一个offset是什么？...在kafka消费者的某些版本种，轮询停止的时间不能超过几秒。即使你不想处理其他的记录，也必须继续轮询，以便消费者能够将心跳发送到broker。...因为消费者从不停止轮询。所以心跳将按计划发送，reblance不会被触发。 Exactly-once delivery 精确一次传递 一些应用不仅需要最少一次的语义，意味着没有数据丢失。
这时候kafka为了防止数据过大，采用了分段segment和索引的机制来方便查找数据，每个segment都有对应的log文件和index文件。...对于一些不是很重要的数据，可以允许丢失，所以每次等topic回复ack很影响效率，这时候有三个ack的应答机制： 0、producer不等待broker的ack，这个机制延迟最低，但宕机时候可能数据会丢失...RoundRobin:轮询消费，但是缺点是会消费到未订阅的数据，比如吧消费者consumerA 和consumerB看做一个整体，然后消费topicA和topicB，如果consumerA只订阅了topicA...Zookeeper在kafka中会负责选举新的broker作用，当其中主的broker宕机时候，则会通过zookeeper来选举，还有前面说的存储offset但是0.9版本之后就没存了。...Producer事务:为了实现事务跨分区，所以事务ID肯定是全局的，又为了防止宕机数据事务消失，所以又会吧事务id存入kafka其中一个topic，为了管理事务，引入了transaction coordinator
（2）在单机环境下（对于个人开发者，这种情况可能比较常见），如果可以接受十几分钟或更多的数据丢失，选择RDB对Redis的性能更加有利；如果只能接受秒级别的数据丢失，应该选择AOF。...（3）但在多数情况下，我们都会配置主从环境，slave的存在既可以实现数据的热备，也可以进行读写分离分担Redis读请求，以及在master宕掉后继续提供服务。...和slave机器同时关机，Redis进程停止；如果没有持久化，则面临的是数据的完全丢失。...master误重启：考虑这样一种场景，master服务因为故障宕掉了，如果系统中有自动拉起机制（即检测到服务停止后重启该服务）将master自动重启，由于没有持久化文件，那么master重启后数据是空的...丢失的数据也会越来越多，可能远超过1s。
可以提⾼并发，避免两个分区持久化的时候争夺资源。 备份的问题。防止一台机器宕机后数据丢失的问题。 ...设计一个不丢数据的方案：数据不丢失的方案：1)分区副本 >=2 2)acks = -1 3)min.insync.replicas >=2。 ...因为消费者从 Broker 主动拉取数据，需要维护⼀个⻓轮询，针对这⼀点， Kafka 的消费者在消费数据时会传⼊⼀个时⻓参数 timeout。...对于⾼可靠要求的应⽤来说，宁愿重复消费也不应该因为消费异常⽽导致消息丢失。当然，我们也可以使用策略来避免消息的重复消费与丢失，比如使用事务，将offset与消息执行放在同一数据库中。 ...Kafka支持配额管理，从而可以对Producer和Consumer的produce&fetch操作进行流量限制，防止个别业务压爆服务器。
/config/server.properties &###kafka 停止 bin/kafka-server-stop.sh 如果上面命令并未停止掉相应的进程，建议执行kill –s TERM...，官方建议内存在4-8G左右大小； 若节点出现OOM，进程运行日志会出现OOM关键词（目前已加入关键字告警），随即kafka进程宕掉； 解决方法：修改${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh...TERM $pids 方式停止进程。...，造成整个batch数据的丢失，若消费端设置的消费单条数据大小的大小，同样会报错。...由于kafka一般都是至少3节点，若有节点长时间启动不了，影响生产数据的发送，集群并没有完全宕（zk存储的kafka元数据信息没有丢失）。
Connectors：Kafka的连接器可以将数据库中的数据导入到Kafka，也可以将Kafka的数据导出到数据库中。...消费者组中consumer的个数发生变化。例如：有新的consumer加入到消费者组，或者是某个consumer停止了。 订阅的topic个数发生变化。...（例如：某个事务正在进行就必须要取消了） 4、副本机制 副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。...对副本关系较大的就是，producer配置的acks参数了,acks参数表示当生产者生产消息的时候，写入到副本的要求严格程度。它决定了生产者如何在性能和可靠性之间做取舍。...Kafka支持配额管理，从而可以对Producer和Consumer的produce&fetch操作进行流量限制，防止个别业务压爆服务器。
：消息会进行持久化，持久化后无需担心异步通信的消息会丢失削峰填谷：面对突发流量，MQ相当于缓冲区，防止后端服务短时间内接收过多请求导致服务崩溃系统解耦：松耦合，生产者（调用方）、消费者（被调用方）可以独立升级...MessageQueue，MessageQueue的ID从0开始进行自增为了保证高可用，不同的Broker也会存在相同的Topic，只是其中的队列不同，防止broker意外宕机时服务不可用，如图中的TopicA...，集群模式为点对点消费拉取消息利用长轮询机制弥补实时性差的特点，但大量长连接会导致开销大（后文详细描述长轮询机制）通过NameServer通信获取到的路由信息，消费者根据消费模式（广播/集群）选择对应的...间需要互相进行心跳和同步汇总的数据，当节点繁多时增加带宽压力，另外broker宕机时还要增加机制来进行判断是否下线，并且product与consumer需要配置broker信息会非常多（需要网络通信）NameServer...广播模式...如何保证消息不丢失？
消息传递的语义性 Kafka的消息不丢失 数据积压 数据清理&配额限速 Kafka第二天课堂笔记 Kafka中的分区副本机制 生产者的分区写入策略 轮询（按照消息尽量保证每个分区的负载）策略，消息会均匀地分布到每个...粘性分配策略 在没有发生rebalance跟轮询分配策略是一致的 发生了rebalance，轮询分配策略，重新走一遍轮询分配的过程。...如果要求数据一定不能丢失，就得配置为-1/all。...） Kafka的消息不丢失 broker消息不丢失：因为有副本relicas的存在，会不断地从leader中同步副本，所以，一个broker crash，不会导致数据丢失，除非是只有一个副本。...的速率 防止Kafka的速度过快，占用整个服务器（broker）的所有IO资源
等待 ISR 中的任一个 replica 活过来，并选它作为 leader。可保障数据不丢失，但时间可能相对较长。 2....选择第一个活过来的 replica（不一定是 ISR 成员）作为 leader。无法保障数据不丢失，但相对不可用时间较短。 kafka 0.8.* 使用第二种方式。...6.2 consumer group 如 2.2 节所说， kafka 的分配单位是 patition。...中） 总之，Kafka 默认保证 At least once，并且允许通过设置 producer 异步提交来实现 At most once（见文章《kafka consumer防止数据丢失》）。...《kafka consumer防止数据丢失》 作者：cyfonly 出处：http://www.cnblogs.com/cyfonly/
同时新增了一个kafka topic，如何在不重启作业的情况下作业自动感知新的topic。...数据丢失。...否则数据有可能还缓存在kafka 客户端的buffer中，并没有真正写出到kafka，此时作业挂掉数据即丢失，不能做到至少一次的语义。...如果主动设置partitioner为null时，不带key的数据会round-robin的方式写出，带key的数据会根据key，相同key数据分区的相同的partition，如果key为null，再轮询写...不带key的数据会轮询写各partition。 (3)如果checkpoint时间过长，offset未提交到kafka，此时节点宕机了，重启之后的重复消费如何保证呢？
◆ 问题 ◆ 可能没有按照预期的那样获取数据 看上面的代码，我们开发者可能会认为 poll 是一种向 Kafka 发出需求信号的方式。我们的消费者仅在完成对先前消息的处理后才进行轮询以获取更多消息。...如果它的处理速度很慢，Kafka 将充当‘减震器’，确保即使在生产速度高得多的情况下我们也不会丢失任何消息。...它使用短的（例如 50 毫秒）可配置的时间间隔定期轮询 Kafka。...Confluent声称： 使用自动提交可以让您“至少一次”(at least once)交付：Kafka 保证不会丢失任何消息，但重复消息是可能的。...在rebalance事件之前，它只需要向 Executor 发送一个即发即弃的信号以停止处理。然后它取消工作队列并返回等待rebalance。丢失的消息是那些仍在队列中或正在处理中的消息。
由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(图中的aof_rewrite_buf)保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。...（3）但在多数情况下，我们都会配置主从环境，slave的存在既可以实现数据的热备，也可以进行读写分离分担Redis读请求，以及在master宕掉后继续提供服务。...和slave机器同时关机，Redis进程停止；如果没有持久化，则面临的是数据的完全丢失。...master误重启：考虑这样一种场景，master服务因为故障宕掉了，如果系统中有自动拉起机制（即检测到服务停止后重启该服务）将master自动重启，由于没有持久化文件，那么master重启后数据是空的...丢失的数据也会越来越多，可能远超过1s。
跟随者作为正常消费者，拉取消息并更新其自己的数据存储。follower从不用来读取或写入数据， 它们用于防止数据丢失。...Kafka工作流程和文件存储机制 了解了Kafka的基本架构和示例后我们来了解下Kafka到底是怎么工作的，以及消息是如何在Kafka持久化存储的。...那么基于此，因为在Kafka集群中一个分区会存在多个副本，leader负责读写，但同时需要把消息可靠的同步，防止消息丢失和遗漏或者重复。基于性能考虑，同时存在多种ACK应答机制。...可能在发送过程中丢失数据，可能在 leader 宕机时丢失数据。...，所以应该拒绝客户端的写请求以防止消息丢失。
AOF 的优点：AOF 更好保证数据不会被丢失，最多只丢失一秒内的数据。另外重写操作保证了数据的有效性，即使日志文件过大也会进行重写。AOF 的日志文件的记录可读性非常的高。...因为从一个节点向另一个节点移动哈希槽并不需要停止操作，所以添加和移除节点，或者改变节点持有的哈希槽百分比，都不需要任何停机时间（downtime）。 问：讲一下一致性 Hash 算法。...有顺序轮询、随机轮询、key - ordering 策略。...另外，多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消费数据，以支撑海量数据处理能力。 问：Kafka 是如何在 Broker 间分配分区的？ 在 broker 间平均分布分区副本。...3 、Kafka 丢失消息 a、假如 leader 副本所在的 broker 突然挂掉，那么就要从 follower 副本重新选出一个 leader ，但是 leader 的数据还有一些没有被 follower
分区策略 分区策略是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法 轮询策略 轮询策略 是生产者 API 默认提供的分区策略（一个主题下有 3 个分区，那么第一条消息被发送到分区 0，第二条被发送到分区 1，第三条被发送到分区...acks=0 在该模式下，Producer不会等待Broker的确认反馈，即不关心Broker是否正确的将发送来的数据持久化，所以在这种模式下，很有可能会丢失数据。...因为如果Broker挂了，Producer不会被通知到，所以还会不停的发送数据导致数据丢失。在对数据完整性需求不强烈的场景下，这种模式可以提高性能。...当Leader Broker挂了，但是Replicas又没有持久化数据时，还是会丢失数据。 该模式只能说是可以有效防止数据丢失。...这种模式下，只要Replicas足够多，数据基本不会丢失。 在该模式下，还有一个重要的参数min.insync.replicas需要配置。
图片 相信在做分布式服务开发的时候，或多或少的使用到了消息队列，如主流的kafka、 rocketMQ。...那今天的案例呢，没有使用到kafka rocketMQ， 而是继续我的专题redis。...支持多样化操作：List数据结构提供了丰富的操作方法，如插入、删除、获取范围等。 缺点： 消息队列的设计最重要的就是消息的防丢失问题。...不支持消息持久化：Redis的List数据结构默认存储在内存中，当Redis重启或宕机时，消息也会丢失。...消息不能防止重复消费：Redis 的 pub/sub 模式不支持消息的确认和回调机制，因此，当订阅者收到消息时，无法对其进行确认，也就无法防止重复消费 那有什么好的解决方式呢？
，不会丢失，故障转移则是 会通过会话心跳的机制跟zookeeper来实现，通过服务注册入zookeeper中，一旦服务器停止，则会选举新的服务。...同时，使用页缓存而不是堆内存的好处是，当kafka broker宕机时候，数据不会消息，而堆内存的数据会消失。...1.4、replica 如何保证数据不会丢失呢，这时候kafka的replica就体现出来了，我们为了防止数据丢失，其实还是用冗余机制----存储多份相同的数据来实现的，这时候一个broker宕机，数据全部丢失了...这里有一个重要的概念，比如一个partition可以配置N个replica，那么是否意味着该partition可以容忍n-1个replica宕机而数据不会丢失呢？当然不是。...记住这个关键：1、ISR中至少有一个活着的replica。2、“已提交”消息。所以用户经常抱怨kafka发消息失败，消息不存在，造成数据丢失。
● 服务注册中心某台机器宕机或者全部宕 机时，会对我的调用产生什么影响 ？ ● 服务注册和发现的链路安全吗，有没有 做好权限控制 ？...但是基于 socket 长连接的 notify 和基于 HTTP 协议的 Long Polling 都会存在notify消息丢失的问题。...所以通过 Pull 的方式定时轮询也必不可少，时间间隔的选择也很关键，频率越高服务注册中心所承受的压力也越大。需要结合服务端的性能和业务的规模进行权衡。...客户端容灾策略 1 首先，本地内存缓存，当运行时与服务注册中心的连接丢失或服务注册中心完全宕机，仍能正常地调用服务。...● 当某个节点宕机时，此服务注册中心节点的信息会自动地址服务器中摘除，客户端能及时感知到此节点已下线。 服务端的无状态性保证了服务的容灾和高可用可以做的很薄。 服务端安全是如何做的 ？
做冗余，设置多个事务管理器，一个宕掉了，其他的还可以用。 问：怎么保证分布式系统的幂等性？ 状态机制。版本号机制。 Redis 问：Redis 有哪些优势？ 速度快，因为数据存在内存中。...AOF 的优点：AOF 更好保证数据不会被丢失，最多只丢失一秒内的数据。另外重写操作保证了数据的有效性，即使日志文件过大也会进行重写。AOF 的日志文件的记录可读性非常的高。...因为从一个节点向另一个节点移动哈希槽并不需要停止操作，所以添加和移除节点，或者改变节点持有的哈希槽百分比，都不需要任何停机时间（downtime）。 问：讲一下一致性 Hash 算法。...有顺序轮询、随机轮询、key - ordering 策略。...另外，多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消费数据，以支撑海量数据处理能力。 问：Kafka 是如何在 Broker 间分配分区的？ 在 broker 间平均分布分区副本。
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