在这两种情况下，这种分区都支持数据局部性、灵活性、可伸缩性、高性能和容错性。Kafka流使用分区和任务的概念作为基于Kafka主题分区的并行模型的逻辑单元。...数据记录的键值决定了Kafka流和Kafka流中数据的分区，即，如何将数据路由到主题中的特定分区。 应用程序的处理器拓扑通过将其分解为多个任务进行扩展。...容错 Kafka流构建于Kafka中本地集成的容错功能之上。Kafka分区是高度可用和复制的;因此，当流数据持久化到Kafka时，即使应用程序失败并需要重新处理它，流数据也是可用的。...这些变更日志主题也被分区，这样每个本地状态存储实例，以及访问该存储的任务，都有自己专用的变更日志主题分区。在changelog主题上启用了日志压缩，这样可以安全地清除旧数据，防止主题无限增长。...如果任务在一台失败的机器上运行，并在另一台机器上重新启动，Kafka流通过在恢复对新启动的任务的处理之前重播相应的更改日志主题，确保在失败之前将其关联的状态存储恢复到内容。
-8147] - 向KTable隐藏添加更改日志主题配置 [KAFKA-8164] - 通过重新运行片状测试来提高测试通过率 [KAFKA-8470] - 状态更改日志不应处于TRACE级别 [KAFKA...-9216] - 在启动时强制连接内部主题配置 [KAFKA-9290] - 更新与IQ相关的JavaDocs [KAFKA-9292] -KIP- 551：公开磁盘读写指标 [KAFKA-9309...[KAFKA-9539] - 在StopReplicaRequest中添加领导者时代 [KAFKA-9561] - 主题元数据更改时更新任务输入分区 [KAFKA-9573] - TestUpgrade...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...后将IllegalStateException追加到事务日志中 [KAFKA-10085] - 正确计算延迟以优化源更改日志 [KAFKA-10089] - 重新配置后，过时的ssl引擎工厂未关闭 [KAFKA
流作为表：流可以视为表的更改日志，其中流中的每个数据记录都捕获表的状态更改。因此，流是变相的表，并且通过从头到尾重播更改日志重建表，可以很容易地将其变成“真实”表。...这一点与Kafka的日志compact相同。 ? 此时如果对该KStream和KTable分别基于key做Group，对Value进行Sum，得到的结果将会不同。...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...•数据记录的 key值 决定了该记录在 Kafka 和 Kafka Stream 中如何被分区，即数据如何路由到 topic 的特定分区。
事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。...基于事件源的架构 事件来源涉及更改配置文件Web应用程序，以将配置文件更新建模为事件（发生的重要事件），并将其写入中央日志（例如Kafka主题）。...通过将用户意图表示为不可变事件的有序日志，事件源为企业提供了审核和合规性日志，这还具有提供数据源的额外好处。它支持弹性应用程序；回滚应用程序等于倒退事件日志和重新处理数据。...因此，如果应用程序实例死亡，并且托管的本地状态存储碎片丢失，则Kafka Streams只需读取高度可用的Kafka主题并将状态数据重新填充即可重新创建状态存储碎片。...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。
在前面的代码中没有提到Kafka主题。此时可能出现的一个自然问题是，“这个应用程序如何与Kafka通信?”答案是:入站和出站主题是通过使用Spring Boot支持的许多配置选项之一来配置的。...如果在代理上启用了主题创建，Spring Cloud Stream应用程序可以在应用程序启动时创建和配置Kafka主题。 例如，可以向供应者提供分区和其他主题级配置。...这些定制可以在绑定器级别进行，绑定器级别将应用于应用程序中使用的所有主题，也可以在单独的生产者和消费者级别进行。这非常方便，特别是在应用程序的开发和测试期间。有许多关于如何为多个分区配置主题的示例。...绑定器负责连接到Kafka，以及创建、配置和维护流和主题。例如，如果应用程序方法具有KStream签名，则绑定器将连接到目标主题，并在后台从该主题生成流。...Spring Cloud Stream在内部将分支发送到输出绑定到的Kafka主题。观察SendTo注释中指定的输出顺序。这些输出绑定将与输出的KStream[]按其在数组中的顺序配对。
日志压缩主题日志包含每个记录key的最终记录值的完整快照，而不仅仅是最近更改的密钥。 Kafka日志压缩允许下游消费者从日志压缩主题恢复他们的状态。...卡夫卡日志清洁员 回想一下，每个卡夫卡主题有一个日志。一个日志被分解成小分区，小分区被分割成包含有键和值的记录的段。 卡夫卡日志清洁员实现日志压缩。该日志清洁员有一个后台压缩线程池。...然后，压缩线程开始从头到尾重新复制日志，同时会删除那些key在稍后会重复出现的记录。 当日志清理器清理日志分区段时，这些段会立即替换旧分段而被换入日志分区。...压缩后，日志记录的偏移量会发生变化吗？不会。 什么是分区段？ 回想一下，一个话题有一个日志。一个主题日志被分解为不同的分区，分区又被分成包含具有键和值的记录的分段文件。...分段文件允许在压缩日志时进行分而治之。段文件是分区的一部分。当日志清理程序清理日志分区段时，段会立即替换旧段文件而交换到日志分区。
并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream。...第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。...注意：Kafka Stream的并行模型，非常依赖于《Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍》一文中介绍的Kafka分区机制和《Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析...这一点与Kafka的日志compact相同。 此时如果对该KStream和KTable分别基于key做Group，对Value进行Sum，得到的结果将会不同。...此时需要通过through方法，对其中一方或双方进行重新分区，使得二者满足Join条件。这一过程相当于Spark的Shuffle过程和Storm的FieldGrouping。
这种新的 KRaft 模式提高了分区的可伸缩性和弹性，同时简化了 Kafka 的部署，现在可以不依赖 ZooKeeper 单独部署 Kafka 了。...活动控制器将元数据存储在事件源日志主题中，仲裁中的其他控制器对活动控制器创建的事件做出响应。事件日志定期进行快照，确保日志不会无限增长。...与基于 ZooKeeper 的控制器不同，如果出现了问题，仲裁控制器不需要从 ZooKeeper 加载状态，因为集群的内部状态已经分布在元数据主题中。...此外，Kafka 3.3 还提供了其他一些新特性，比如添加了与元数据日志处理错误相关的指标，允许用户为其他用户创建委托令牌，以及严格统一的粘性分区器，以缩短分区时间。...对于 Kafka Streams，这个版本增加了源 / 接收器指标，如消费 / 生产吞吐量、暂停 / 恢复拓扑，并集成了 KStream transform() 和 process() 方法。
任务的数量是由流引擎决定的，并取决于应用程序处理的主题中的分区数量。...我们需要按邮政编码对数据进行重新分区，并使用新分区对数据进行聚合。...与其他的流处理框架不同，kafka流通过将事件写入要给带有新key的分区的新topic来进行重新分区，然后，另外一组任务重从新的topic中读取事件并继续处理，重新划分步骤将拓扑分解为两个子拓扑，每个子拓扑都有自己的任务...，它可以从kafka中查找它在流中最后的位置，并从失败前提交的最后一个offset继续处理，注意，如果本地存储状态丢失了，Streams应用程序总是可以从它在kafka中存储的更改日志中共重新创建它。...因为清理工作要复杂得多。这事要给在大规模事件中识别模式的问题。 在网络安全领域，有一种方法被称为信标，当黑客在组织内部植入恶意软件时，它偶尔向外部获取命令。
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。...LINE利用Kafka Streams可靠地转换和过滤主题，使消费者可以有效消费的子主题，同时由于其复杂而简单的代码库，保持易于维护性。...org.apache.kafka.streams.StreamsConfig; import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream; import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable...的输入主题和名为streams-wordcount-output的输出主题： > bin/kafka-topics.sh --create \ --bootstrap-server localhost...因此，除了日志条目之外不会有任何STDOUT输出，因为结果会写回Kafka。
更为重要的是，Kafka Stream充分利用了Kafka的分区机制和Consumer的Rebalance机制，使得Kafka Stream可以非常方便的水平扩展，并且各个实例可以使用不同的部署方式。...第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。...注意：Kafka Stream的并行模型，非常依赖于《Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍》一文中介绍的Kafka分区机制和《Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析...这一点与Kafka的日志compact相同。 ? 此时如果对该KStream和KTable分别基于key做Group，对Value进行Sum，得到的结果将会不同。...此时需要通过through方法，对其中一方或双方进行重新分区，使得二者满足Join条件。这一过程相当于Spark的Shuffle过程和Storm的FieldGrouping。
这包括设置日志保留策略、清理、压缩和压缩活动。 可以使用 Log.segment.bytes、log.segment.ms、log.cleanup.policy (或主题级等价参数) 来控制日志行为。...注意，要了解运行日志清理会消耗 CPU 和 RAM 资源；在将 Kafka 用于任何时间长度的操作日志时，一定要平衡压缩的频率和维持性能的需要。...压缩是 Kafka 确保每个消息键 (在单个主题分区的数据日志中) 至少保留最后一个已知值的过程。压缩操作处理主题中的每个键，以保留其最后的值，清理所有其他重复项。...因为更改设置 (如复制因子或分区计数) 可能很困难，所以您需要在第一次以正确的方式设置这些配置，然后在需要更改时简单地创建一个新主题 (一定要在准生产环境中测试新主题)。...6 出于安全性考虑配置和隔离 Kafka 确保 Kafka 部署的两个主要关注点是 1)Kafka 的内部配置，2)Kafka 运行的基础设施。
随着主题变得非常大，它们会分成更小的分区，以获得更好的性能和可伸缩性。...数据分发和复制 我们来谈谈Kafka如何实现容错以及它如何在节点之间分配数据。 数据复制 分区数据在多个代理中复制，以便在一个代理程序死亡时保留数据。...它最常用于存储元数据和处理群集的机制（心跳，分发更新/配置等）。 它允许服务的客户（Kafka经纪人）订阅并在发生变更后发送给他们。这就是经纪人如何知道何时切换分区领导者。...它用于存储所有类型的元数据，提到一些： 消费者群体的每个分区的偏移量（尽管现代客户端在单独的Kafka主题中存储偏移量） ACL（访问控制列表） - 用于限制访问/授权 生产者和消费者配额 - 最大消息.../秒边界 分区领导者及其健康 生产者/消费者如何知道分区的领导者是谁？
虽然 KRaft 尚未被推荐用于生产（已知差距列表），但对 KRaft 元数据和 API 进行了许多改进。Exactly-once 和分区重新分配支持值得强调。...的元数据主题分区生成、复制和加载快照。...Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...⑪KIP-734：改进 AdminClient.listOffsets 以返回时间戳和具有最大时间戳的记录的偏移量 用户列出 Kafka 主题/分区偏移量的功能已得到扩展。...从以前的版本升级到 3.0 将 log4j 通过在适当的情况下添加连接器上下文来更改导出的日志行的格式。
虽然 KRaft 尚未被推荐用于生产（已知差距列表），但对 KRaft 元数据和 API 进行了许多改进。Exactly-once 和分区重新分配支持值得强调。...的元数据主题分区生成、复制和加载快照。...Kafka 集群使用此主题来存储和复制有关集群的元数据信息，如代理配置、主题分区分配、领导等。...KIP-734：改进 AdminClient.listOffsets 以返回时间戳和具有最大时间戳的记录的偏移量 用户列出 Kafka 主题/分区偏移量的功能已得到扩展。...从以前的版本升级到 3.0 将 Log4j 通过在适当的情况下添加连接器上下文来更改导出的日志行的格式。
可能有一些刚接触Kafka的小伙伴还不明白这到底代表着什么。 Kafka的一大优点就是能够提供高效率和吞吐量，对先前刚接触的小伙伴来说，提交日志的底层实现往往是需要学习的第一个任务。...Kafka 的代码库中还有很大一部分是负责在多个集群中安排日志、分配领导权、处理故障等。这使的 Kafka 成为一个可靠和可信的分布式系统。而ZooKeeper就是分布式代码工作的关键。...这个无法改变的现实使得实际使用中，运维人员需要跨两个日志实现、两个网络层和两个安全实现(每个实现都有不同的工具和监视钩子)对通信和性能进行调优、配置、监视、保护和评估，这就使得系统变得相当复杂！...一些重要的更新例如： [KAFKA-5488]-KStream.branch不应返回必须通过已知索引访问的流数组 [KAFKA-6687]-允许多次阅读主题 [KAFKA-6943]-如果任何线程崩溃，...[KAFKA-12365]-kip-500代理/控制器不支持块API（目前） [KAFKA-12394]-考虑主题id存在和授权错误 [KAFKA-4748]-需要一种方法同时关闭Streams应用程序中的所有工作进程
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定...例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。 ....如下将 kafka 的 test 主题分区数修改为 12 个 ....日志清理机制 由于 kafak 是把消息存储 在磁盘上，为了控制消息的不断增加我们就必须对消息做一定的清理和压缩。kakfa 中的每一个分区副本都对应的一个 log 日志文件。...而 Log 又分为多个 LogSegement 日志分段。这样也便于日志清理。kafka 内部提供了两种日志清理策略。 日志删除 按照一定的保留策略直接删除不符合条件的日志分段。
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