关于负载均衡策略的快速介绍。使用 Golang IBM/sarama 在 Kafka 主题上消费新添加的分区中的事件。...简介 在事件驱动通信时代，Kafka是事实上的标准消息代理之一，它具有主题和消费者组的概念。 在Kafka中，一个主题可以有多个分区，因此可以通过这种方式提高消息处理的并行性。...使用Kafka时，可能会向主题添加新的分区。如果配置不正确，消费者可能会错过新分区中的消息，因此进行适当的设置非常重要。...在本文中，我将向您展示如何在本地运行Kafka代理，然后配置消费者以从主题消费消息。在消费主题的同时，我们将创建新的分区，并观察我们的消费者如何自动接收来自新分区的消息。...整体运行 我将启动前面提供的消费者和生产者代码。等待几秒钟后，我们将向Kafka主题添加第二个分区，然后是第三个分区。下面将提供消费者日志，以演示消费者如何处理这些更改。 运行代码 ...
主题topickafka以topic构建消息队列创建主题需要明确确定：分区数和副本数,zookeeper(旧版)分区数，确定拆分成多少个队列，增加吞吐副本数，确定队列的可靠性zookeeper存储基本的信息...，比如客户端配置分区和副本的数量，需要根据业务的吞吐量和稳定性要求进行评估kafka支持修改topic，支持增加分区，不支持减少分区，这个时候消息队列消息的顺序会受影响，修改时需要三思，另外一个思路是新建一个...topic，双写，进行数据切换常用的工具自带的shell工具kafka-admin分区分区可以通过参数，实现优先副本。...分区平衡，代表的是当前topic数据的平衡。但是不代表每个节点都是如此。...kafka支持rebalance.enable参数控制计算分区是否均衡，如果分区不平衡，自动进行leader再选举节点宕机时，kafka支持分区再分配，进行节点迁移kafka不支持自动迁移，比如新增或减少机器
介绍 今天分享一下kafka的主题(topic)，分区(partition)和副本(replication)，主题是Kafka中很重要的部分，消息的生产和消费都要以主题为基础，一个主题可以对应多个分区，...主题，分区实际上只是逻辑概念，真正消息存储的地方是副本的日志文件上，所以主题分区的作用是在逻辑上更加规范的管理日志文件。...主题，分区，副本关系如图所示： 创建主题分区 可以使用kafka-topics.sh创建topic，也可以使用Kafka AdminClient创建，当我们往Kafka发送消息的时候，如果指定的topic...不存在，那么就会创建一个分区数为1的topic，不过这样做并不合适，我们应该规划好主题的分区，副本，然后在创建topic，这样对管理topic更加好。...创建了主题分区后，会在配置我们配置的日志目录(log.dirs)下生成对应的分区副本文件夹。
主题 Topic主题，类似数据库中的表，将相同类型的消息存储到同一个主题中，数据库中的表是结构化的，Topic的属于半结构化的，主题可以包含多个分区，KafKa是一个分布式消息系统，分区是kafka的分布式的基础...，分区使kafka具备了拓展性，如果数据存储在单服务器上，可能会遇到存储的限制，从而导致性能的瓶颈。...分区 Kafka将主题拆分为多个分区，不同的分区存在不同的服务器上，这样就使kafka具有拓展性，可以通过调整分区的数量和节点的数量，来线性对Kafka进行拓展，分区是一个线性增长的不可变日志，当消息存储到分区中之后...kafka中的消息Record是以键值对的形式进行存储的，如果不指定key，key的值为空，当发送消息key为空，kafka会以轮询的方式将不同的消息，存放到不同的分区中，如果指定了消息key，相同的key...分区可以保证kafka的集群进行线性的拓展。
Broker之间的对应关系如下: --topic --partitions 扩展到新的分区数 Alert Topic脚本 分区扩容 zk方式(不推荐) bin/kafka-topics.sh...4 批量扩容 (将所有正则表达式匹配到的Topic分区扩容到4个) sh bin/kafka-topics.sh --topic ".*?"...或者如果没有离线日志目录，则为给定的主题和给定的分区创建日志 否则抛出 KafkaStorageException */ def getOrCreateLog(topicPartition:...isNew=true 或者如果没有离线日志目录，则为给定的主题和给定的分区创建日志 否则抛出 KafkaStorageException 详细请看 【kafka源码】LeaderAndIsrRequest...,所以不会有变化; 但是当Controller发生重新选举的时候, 被删除的节点会被重新添加回来; 但是写入的节点 就不会被删除了;写入的节点信息会被保存在Controller内存中; 同样这会影响到分区扩容
Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题，而消费者负责订阅主题进行消费。主题可以分为多个分区，一个分区只属于某一个主题。...下面为列举了主题和分区的关系：同一主题下的不同分区包含的消息不同。生产者发送给主题的消息都是具体发送到某一个分区中。...消息被追加到分区日志文件的时候，Broker会为消息分配一个特定的偏移量地址（offset）。...该地址是消息在分区中的唯一标识，Kafka通过它来保证消息在分区的顺序性offset不能跨越分区，也就是说Kafka保证的是分区有序而不是主题有序； 视频讲解如下： 下图展示了主题与分区之间的关系。...在这个例子中，Topic A有3个分区。消息由生产者顺序追加到每个分区日志文件的尾部。Kafka中的分区可以分布在不同的Kafka Broker上，从而支持负载均衡和容错的功能。
在 Kafka 中还有两个特别重要的概念—主题（Topic）与分区（Partition）。...Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。...offset 是消息在分区中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过 offset 并不跨越分区，也就是说，Kafka 保证的是分区有序而不是主题有序。 ?...Kafka 中的分区可以分布在不同的服务器（broker）上，也就是说，一个主题可以横跨多个 broker，以此来提供比单个 broker 更强大的性能。...Kafka 通过多副本机制实现了故障的自动转移，当 Kafka 集群中某个 broker 失效时仍然能保证服务可用。 ?
补充说明一下 TopicPartition 类，在 Kafka 的客户端中，它用来表示分区，该类的部分内容如下图所示：TopicPartition 类只有两个属性：topic 和 partition ，...分别代表分区所属的主题和自身的分区编号，这个类可以和我们通常所说的主题-分区的概念映射起来。...比如需要订阅 test 主题分区编号为 0 的分区，示例如下： kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("test", 0))); Kafka...提供了一个计算主题分区的方法：partitionsFor() ，该方法可以查询指定主题的元数据信息。...当消费组内的消费者增加或减少时，分区分配关系会自动调整，以实现消费负载均衡及故障自动转移，而通过 assign() 方法订阅分区时，是不具备消费者自动均衡的功能的，其实这一点从 assign() 方法的参数中就可以看出端倪
主题和分区是Kafka的两个核心概念，主题作为消息的归类，可以再细分为一个或者多个分区，分区可以看作是对消息的二次归类。...[root@localhost kafka_2.12-2.2.1]# 修改分区数时，仅能增加分区个数。若是用其减少 partition 个数，会报错。...当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除 Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。...对于每一个topic， RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费 者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一个分区...topic的partition按 照字典序排序，然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。
; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import...KafkaConsumer KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 订阅要查询的主题...topicPartitions.add(new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition())); } // 手动分配分区...(String topic : topicMap.keySet()) { // 订阅要查询的主题 List partitions...---- 有2个方法，第二个方法 Map getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有 对应的 消费组的数据是准确的。
kafka管控平台推荐使用 滴滴开源 的 Kafka运维管控平台(戳我呀) 更符合国人的操作习惯 、更强大的管控能力 、更高效的问题定位能力 、更便捷的集群运维能力 、更专业的资源治理...之前有分析过 【kafka源码】TopicCommand之alter源码解析(分区扩容) 我们知道扩容的过程是不会对之前的分区副本有所改动的,但是你新增的分区并不是会按照之前的策略再进行分配;...做了排序 这里 在创建的地方没有做排序 不知为何,在我看来,完全可以在创建Topic的时候也做好排序; 不知为何这里是 一个无序的Map 这里应该是一个bug,这里应该是需要有序的 请看分析 这个bug...尤其是某些主题的副本数和分区数都比较少，甚至都为 1 的情况下，所有的副本都落到了那个指定的 broker 上。...与此同时，在分配时位移量 nextReplicaShit 也可以更好地使分区副本分配得更加均匀。
我们今天来看一下 使用分区策略的配置: 属性 描述 默认值 partitioner.class 消息的分区分配策略 org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner...DefaultPartitioner 默认分区策略 全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner 如果消息中指定了分区...关于这一块可以看看我之前的文章 图解Kafka Producer 消息缓存模型 这样做的好处就是能够提高吞吐量,减少发起请求的次数。...2.UniformStickyPartitioner 纯粹的粘性分区策略 全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.UniformStickyPartitioner...RoundRobinPartitioner 分区策略 全路径类名：org.apache.kafka.clients.producer.internals.RoundRobinPartitioner 如果消息中指定了分区
熟悉Apache Kafka的同学都知道，当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时，新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。...给大家看一下典型的现网集群的Topic流量排行示意图，集群的流量集中在下面的Top主题中： 图3：现网某集群topic流量排序图 另外，kafka-reassign-partitions.sh 分区迁移工具支持分区粒度的迁移...如果系统内部有通过Broker暴露的的Jmx接口采集Topic入流量指标，那么对这些流量做一个排序，可以快速的找到目标主题。 2....当然，如果集群中所有主题的流量都非常平均，那就对所有的Topic一起处理。接下来我们来讨论下当遇到紧急扩容的需求时，有哪些方案可以选择。...方案二：往指定节点上添加分区，均分压力 如方案一所示，当整个集群压力都很大时，扩容节点后，因为数据迁移的方案无法使用，新节点无法承担压力，集群负载也降不下来。
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。...当生产者能够更快地发送消息时，整个系统都会受益。 每个 Kafka 主题包含一个或多个分区。 当Kafka生产者向主题发送记录时，它需要决定将其发送到哪个分区。...在这种情况下，Apache Kafka 2.4 之前的旧分区策略是循环遍历主题的分区并向每个分区发送一条记录。 不幸的是，这种方法不能很好地批处理，实际上可能会增加延迟。...当将具有 3 个每秒产生 1,000 条消息的集群的第 99 个百分位 (p99) 延迟与具有 16 个分区的主题进行比较时，粘性分区策略的延迟约为默认策略的一半。...此外，使用粘性分区策略时，CPU 使用率通常会降低。 通过坚持分区并发送更少但更大的批次，生产者看到了巨大的性能改进。 最好的部分是：这个生产者只是内置在 Apache Kafka 2.4 中！
生产环境的kafka集群扩容，是一个比较常见的需求和操作。...分区重分配方案 扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。...针对以上两点，第一点可以在晚间业务低峰时操作，必要时还可以和业务沟通，临时缩短数据保存时间，加快迁移，减少带宽影响时间。...直接用Kafka官方提供的分区重新分配工具生成分区重分配方案，直接执行分区重分配。...重分配步骤 其实官方文档关于集群扩容讲解很详细：Expanding your cluster ,整个过程分为三个步骤：获取 kafka 给出的建议分配方案、按照给出的分配方案执行分配、查看分配的进度以及状态
导语 熟悉Apache Kafka的同学都知道，当Kafka集群负载到达瓶颈或者出现突发流量需要紧急扩容时，新加入集群的节点需要经过数据迁移才能均分集群压力。...给大家看一下典型的现网集群的Topic流量排行示意图，集群的流量集中在下面的Top主题中： 图3：现网某集群topic流量排序图 另外，kafka-reassign-partitions.sh 分区迁移工具支持分区粒度的迁移...如果系统内部有通过Broker暴露的的Jmx接口采集Topic入流量指标，那么对这些流量做一个排序，可以快速的找到目标主题。 2....当然，如果集群中所有主题的流量都非常平均，那就对所有的Topic一起处理。接下来我们来讨论下当遇到紧急扩容的需求时，有哪些方案可以选择。...首先来看下造成扩容问题的原因，是受Kafka本身架构的限制。Kafka 是以分区为读写单位，分区是和节点绑定的，这些数据会写入到元数据存储中。
1 在创建主题的时候，可以使用--partitions选项指定主题的分区数量 [root@localhost kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh --describe...kafka官方文档：https://kafka.apache.org/documentation.html#introduction 通过在主题中具有并行性--分区--的概念，Kafka能够为用户进程池提供排序保证和负载平衡...如果能够除尽平均分配；若除不尽，则位于排序前面的消费者将多负责一个分区 假设有3个主题（T1，T2，T3），都有7个分区，那么按照咱们上面这种Range分配策略分配后的消费结果如下： 消费者线程 对应消费的分区序号...topic的partition按照字典序排序，然后通过轮询算法逐个将分区以此分配给每个消费者。...因此在使用RoundRobin分配策略时，为了保证得均匀的分区分配结果，需要满足两个条件： 同一个消费者组里的每个消费者订阅的主题必须相同； 同一个消费者组里面的所有消费者的num.streams必须相等
上篇文章我们了解到，如果一个topic分区越多，理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。那么，分区数越多就越好吗？显然不是。今天我们来聊下kafka在分区数过多的情况下，会带来哪些弊端。...服务器端的开销也不小，如果阅读kafka源码的话就会发现，服务器端的很多组件在内存中维护了partition级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大...文件句柄开销 每个分区在文件系统上会对应一个目录，用于存储维护kafka数据日志。...默认情况下，每个broker从其他broker节点进行数据副本同步时，该节点只会为此分配一个线程，该线程需要完成该broker上所有partition数据的复制。...如果宕机的是controller节点，不可用时间将会更严重。 上述问题，通常情况下，都可以通过扩容集群来缓解，毕竟在不考虑成本的情况下，堆机器可以解决 90%的问题。
我有个VPS，因为不能自己安装系统，每次都得提交工单让他们帮助安装，而他们使用的也是模板安装，系统盘只给20G，/dev/mapper/centos-root分区只有8.5G，系统刚安装完一切都还好，大概只占用了不到...那有没有办法在后期给/dev/mapper/centos-root分区扩展呢？最好是无痛的，答案当然是：有。...这个是有前提条件的，那就是你还得有一块数据盘，当然，我的VPS是有格外有一块150G的数据盘了，我不想把整块硬盘全加到/dev/mapper/centos-root分区，所以，先把这个数据盘分区，比如我要拿出...30G加到root分区，那么我就需要把数据盘分成30G和120G这两个区，之后把30G的分区加到root上。...---- 本文作者：老徐 本文链接：https://bigger.ee/archives/126.html 转载时须注明出处及本声明
生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集 3．使用前提 1、“主题消费速率”&“消费组消费速率” 统计...、消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率），用 # 号注释掉 该集群的“自定义brokers标识” 所在行即可，如上 topics主题配置 KafkaMonitor\conf\brokers.conf...（不监控该主题的生产、消费速率，主题分区偏移，该主题相关消费组消费速率），用 # 号注释掉 该集群的“自定义 topic标识” 所在行即可，如上 注意：每个集群名称下的 自定义 topic 标识不能重复...，那么该消费组的数据采集频率将自动调整为对应的 提交msg offset的时间间隔/1000 + 1 2、主题消费速率的统计依赖消费该主题的所有消费组的数据信息，所以，同一个主题，不要配置在多个“自定义...consumer_groups 标识”配置值中 3、主题消费速率数据采集频率取最大值 max(统一设置的数据采集频率，max(消费该主题的消费组提交msg offset的时间间隔/1000 + 1))
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
