所以现在，我们需要将已存在的 create17 topic 的 8 个分区均匀分布在 3 个 broker 节点上，以便实现尽可能的负载均衡，提高写入和消费速度。...脚本会根据你的 topic-generate.json 文件，获取 topic 列表，为这些 topic 生成分布在 broker list 上面的分区分配策略。 ?...输出结果中有你当前的分区分配策略，也有 Kafka 期望的分配策略，在期望的分区分配策略里，kafka 已经尽可能的为你分配均衡。...最后得到的分区副本策略是这样的： {"version":1,"partitions":[{"topic":"create17","partition":2,"replicas":[200,202,201...2、也简单介绍了 kafka preferred replica ，它是 "assigned replicas" 中的第一个 replica 。
今天和大家聊一下，kafka对于消息的可靠性保证。作为消息引擎组件，保证消息不丢失，是非常重要的。 那么kafka是如何保证消息不丢失的呢？...前提条件 任何消息组件不丢数据都是在特定场景下一定条件的，kafka要保证消息不丢，有两个核心条件。 第一，必须是已提交的消息，即committed message。...不论哪种情况，kafka只对已提交的消息做持久化保证。 第二，也就是最基本的条件，虽然kafka集群是分布式的，但也必须保证有足够broker正常工作，才能对消息做持久化做保证。...也就是说 kafka不丢消息是有前提条件的，假如你的消息保存在 N 个kafka broker上，那么这个前提条件就是这 N 个broker中至少有 1 个存活。...这是Broker端的参数，在kafka版本迭代中社区也多次反复修改过他的默认值，之前比较具有争议。它控制哪些Broker有资格竞选分区的Leader。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。...每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。 ?...如果分区规则设置得合理，那么所有的消息可以均匀地分布到不同的分区中，这样就可以实现水平扩展。不考虑多副本的情况，一个分区对应一个日志（Log）。...示例中第2个 LogSegment 对应的基准位移是133，也说明了该 LogSegment 中的第一条消息的偏移量为133，同时可以反映出第一个 LogSegment 中共有133条消息（偏移量从0至...消费者提交的位移是保存在 Kafka 内部的主题__consumer_offsets中的，初始情况下这个主题并不存在，当第一次有消费者消费消息时会自动创建这个主题。 ?
Kafka的消息消费是以消费的group为单位; 同属一个group中的多个consumer分别消费topic的不同partition; 同组内consumer的变化, partition变化, coordinator.../main/scala/kafka/coordinator/GroupMetadataManager.scala 作用: 是比较核心的一个类, 负责所有group的管理, offset消息的读写和清理等...存到了__consumer_offsets里, , 它的key是 groupId offset和group信息的写入: 实际上是普通的消息写入没有本质上的区别, 可参考Kafka是如何处理客户端发送的数据的...消息 GroupMetadataManager在启动时会同时启动一个名为delete-expired-consumer-offsets定时任务来定时删除过期的offset信息; 从内存缓存中清除:...而是来自c1的heartbeat的onExpireHeartbeat; 第四种情况: c1和c2已经在group中, 然后这个topic的partition增加, 这个时候服务端是无法主动触发的,客户端会定时去服务端同步
前言 ---- 我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，...主题的分区数设置 ---- 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置，这是对每个主题下的分区数的默认设置，默认是1。...生产者与分区 ---- 首先提出一个问题：生产者将消息投递到分区有没有规律？如果有，那么它是如何决定一条消息该投递到哪个分区的呢？ 3.1....换句话说，就是组中的每一个消费者负责那些分区，这个分配关系是如何确定的呢？...我们知道，Kafka它在设计的时候就是要保证分区下消息的顺序，也就是说消息在一个分区中的顺序是怎样的，那么消费者在消费的时候看到的就是什么样的顺序，那么要做到这一点就首先要保证消息是由消费者主动拉取的（
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。...决定批次如何形成的部分原因是分区策略； 如果记录不发送到同一个分区，它们不能一起形成一个批处理。 幸运的是，Kafka 允许用户通过配置 Partitioner 类来选择分区策略。...一旦该分区的批次被填满或以其他方式完成，粘性分区程序会随机选择并“粘”到一个新分区。 这样，在更长的时间内，记录大致均匀地分布在所有分区中，同时获得更大批量的额外好处。...粘性分区器有助于提高客户端在生成无密钥消息时的性能。但是当生产者生成无密钥和有密钥消息的混合时，它是如何执行的呢？使用随机生成的密钥以及混合密钥和无密钥的测试表明延迟没有显着差异。...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！
0.11版本改变 第三章Kafka整合flume 整合步骤 第一章 是什么 一 Kafka简介 kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。...每个topic包含一个或多个partition（分区），partition数量可以在创建topic时指定，每个分区日志中记录了该分区的数据以及索引信息。如下图： ?...位移位置是由消费者控制，即、消费者可以通过修改偏移量读取任何位置的数据。 Distribution – 分布式 日志的分区分布在Kafka群集中的服务器上，每个服务器处理数据并要求共享分区。...Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有很多个...图4 从消费者显示可以看出kafka消息传递遵循 "单分区有序, 多分区无序"的规则 即: 在很多行数据并行传递(刚打开消费者程序)时, 使用了多个分区, 接收到的信息是无序的 后燃面再次在生产者程序追加数据时
无论是读取副本还是写入副本，都是通过底层的Partition对象完成的，而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。...整个Kafka的同步机制，本质上就是副本读取+副本写入，搞懂了这两个功能，你就知道了Follower副本是如何同步Leader副本数据的。...消费者组写入组信息 事务管理器写入事务信息（包括事务标记、事务元数据等） appendRecords方法将给定的一组分区的消息写入对应Leader副本，并根据PRODUCE请求中acks的设置，有选择地等待其他副本写入完成...readFromLog调用readFromLocalLog，在待读取分区上依次调用其日志对象的read方法执行实际的消息读取。...虽然我们学习单个源码文件的顺序是自上而下，但串联Kafka主要组件功能的路径却是自下而上。
通常我们理解的事务就是为了一些更新操作要么都成功，要么都失败，不会有中间状态的产生，而 ACID 是一个严格的事务实现的定义，不过在单体系统时候一般都不会严格的遵循 ACID 的约束来实现事务，更别说分布式系统了...如果成功那么就将半消息恢复到正常要发送的队列中，这样消费者就可以消费这条消息了。 我们再来简单的看下如何使用，我根据官网示例代码简化了下。...它的恰好一次只能存在一种场景，就是从 Kafka 作为消息源，然后做了一番操作之后，再写入 Kafka 中。 那他是如何实现恰好一次的？...所以说 Kafka 实现的是在特定场景下的恰好一次，不是我们所想的利用 Kafka 来发送消息，那么这条消息只会恰巧被消费一次。 这其实和 Redis 说他实现事务了一样，也不是我们心想的事务。...在开始事务的时候，生产者会向事务协调者发起请求表示事务开启，事务协调者会将这个消息记录到特殊的日志-事务日志中，然后生产者再发送真正想要发送的消息，这里 Kafka 和 RocketMQ 处理不一样，Kafka
在整个《Java简明教程》已经讲解过 RocketMQ、RabbitMQ 的使用，本文是对 MQ 系列的一个补充，基本大家在选择使用 MQ 组件时，也就这三类。...二、消息流程 本节的重点内容在于如何优雅的发送 MQ 消息，让消息聚合到领域层中，并在发送的时候可以不需要让使用方关注过多的细节。【如图】 在领域层中提供一个 event 包，定义事件消息。...需要注意的配置，bootstrap-servers: localhost:9092 user: xfg-topic 是发送消息的主题，可以在 kafka 后台创建。...，定义了消息中必须的 id、时间、泛型数据。...每一个要发送的消息都按照这个结构来发。 关于消息的发送，这是一个非常重要的设计手段，事件消息的发送，消息体的定义，聚合到一个类中来实现。可以让代码更加整洁。
在 Apache Doris 中，数据分区是一种重要的优化手段，可以提高查询性能和管理大规模数据。Doris 支持自动分区和手动分区两种方式。...自动分区自动分区是指系统根据预定义的规则自动将数据分配到不同的分区中。...范围分区（Range Partitioning）范围分区是根据某个列的值范围来划分数据。例如，可以根据时间戳列进行范围分区。...哈希分区（Hash Partitioning）哈希分区是根据某个列的哈希值来划分数据。这种方式可以均匀分布数据，适用于需要均衡负载的场景。...管理手动分区手动分区需要用户定期检查和调整分区，以确保数据的合理分布和查询性能。
概述在这篇文章中，我们将探讨Apache Kafka中关于消息顺序的挑战和解决方案。在分布式系统中，按正确顺序处理消息对于维护数据的完整性和一致性至关重要。...虽然Kafka提供了维护消息顺序的机制，但在分布式环境中实现这一点有其自身的复杂性。2. 分区内的顺序及其挑战Kafka通过为每条消息分配一个唯一的偏移量来在单个分区内保持顺序。...2.1 生产者和消费者的时间安排让我们谈谈Kafka如何处理消息的顺序。生产者发送消息的顺序和消费者接收它们的顺序之间有一些差异。通过坚持使用一个分区，我们可以按它们到达代理的顺序处理消息。...这样，我们确保消息不仅到达Kafka，而且以正确的顺序到达。2.2 多分区的挑战这种跨分区的分布，虽然对可扩展性和容错性有益，但引入了实现全局消息顺序的复杂性。...序列号：Kafka 为生产者发送的每条消息分配序列号。这些序列号在每个分区中是唯一的，确保生产者按特定顺序发送的消息在 Kafka 接收时，在同一分区内以相同的顺序被写入。序列号保证单个分区内的顺序。
kafka具备的分布式、高吞吐、高可用特性，以及所提供的各种消息消费模式可以保证在一个多节点集群环境里消息被消费的安全性：即防止每条消息遗漏处理或重复消费。...特别是exactly-once消费策略：可以保证每条消息肯定只被消费一次。换句话说就是在分布式运算环境里kafka的消息消费是能保证唯一性的。...例如：消息处理过程是更新银行账户中金额、消息内容是更新某个账户的指令，那么，对多条针对同一个银行账户的消息进行并行处理时肯定会引发数据完整性问题。这就是本文重点讨论的问题。...答案是：在这台服务器上貌似可以。但我们的目的是在一个多节点集群环境里进行数据处理。这也应该是我们使用kafka的初衷嘛。...在分布式环境里上面的这段代码等于是在多个节点上同时运行，同样会产生像多线程并行运算所产生的问题。 显然：问题的核心是重复的消息内容，在上面的例子里是多条消息里相同的银行账号。
在本文中，我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些，有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试，让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么，Kafka内部的存储是什么样的呢？...索引（Index） Segment的index负责映射消息offset到某个消息在log文件中的位置。如下： ?...mmap其实是Linux中的一个用来实现内存映射的函数，在Java NIO中可用MappedByteBuffer来实现内存映射。...回顾 现在你已知道Kafka存储内部是如何工作的了： • Partition是Kafka的存储单元。 • Partition被分成多个segment。...• Index负责映射每个offset到消息的在log文件中的具体位置，主要用来查找消息。 • Indexes 保存的是当前segment的base offset的相对偏移量。
消息的基本概念 在 Kafka 中，消息是指生产者生成并发送到 Kafka 集群中的信息单元。...分布式处理： Kafka 集群可以跨多个 Broker 进行分布式处理。消息在多个节点之间传递，每个节点可以独立地处理属于自己分区的消息。...消息的存储与分区 在 Kafka 中，消息的存储和分区是实现高性能、可伸缩、可靠消息传递的关键组成部分。...消息的分区： 分区的作用： 分区允许 Kafka 集群在多个 Broker 上分布消息，实现了消息的水平扩展和并行处理。每个分区是一个独立的有序消息队列。...分区策略： Kafka 允许用户选择消息的分区策略。分区策略决定了如何将消息分配到不同的分区。默认的分区策略是基于消息的键（如果存在）进行哈希分配，从而确保相同键的消息进入相同的分区。
引子 名词解释 Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。...LEO（Log End Offset）：日志末尾偏移量 LEO是指分区中最后一条消息的偏移量。当生产者向分区中写入消息时，它会将该消息的偏移量记录在LEO中。...综上所述，AR、ISR、OSR、HW和LEO是Kafka中重要的分区偏移量指标，它们对于保证消息的可靠性、持久性、可用性和性能至关重要。...在使用Kafka时，我们需要充分理解这些指标的含义和作用，并根据实际情况来设置适当的参数值。...日志文件的HW为6，表示消费者只能拉取到offset在0至5之间的消息，而offset为6的消息对消费者而言是不可见的。
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。...高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。...Consumer客户端pull，随机读,利用sendfile系统调用进行zero-copy ,批量拉数据 消费状态保存在客户端 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个...Partition内的消息顺序传输。...定期删除机制，支持设定partitions的segment file保留时间。
RabbitMQ中的消息持久化是如何实现的？ RabbitMQ中的消息持久化是通过将消息存储到磁盘上的持久化队列来实现的。...在RabbitMQ中，消息的持久化是为了确保即使在RabbitMQ服务器重启或崩溃的情况下，消息也不会丢失。 在下面的代码案例中，我们将演示如何在Java中使用RabbitMQ实现消息的持久化。...然后，我们可以通过调用basicPublish方法来发送消息。在发送消息时，我们需要设置消息的deliveryMode属性为2，表示该消息是持久化的。...接下来，我们可以通过消费者来接收消息。在消费者中，我们需要设置autoAck参数为false，表示手动确认消息的接收。...需要注意的是，消息的持久化并不能完全保证消息不会丢失。在极端情况下，如果消息刚发送到RabbitMQ服务器，但还没有被写入磁盘时，服务器崩溃，那么这条消息仍然有可能丢失。
首先，我们知道,Producer在发送消息的时候,会将消息放到一个ProducerBatch中, 这个Batch可能包含多条消息,然后再将Batch打包发送。...在之前的消息发送中,就将消息轮询到各个分区的, 本来消息就少,你还给所有分区遍历的分配，那么每个ProducerBatch都很难满足条件。...可用分区分区的逻辑是在所有分区中随机选择。 ②. 可用分区=1； 那么直接选择这个分区。 ③. 可用分区>1 ; 那么在所有可用分区中随机选择。...，则使用它 将消息平均的分配到每个分区中。...有个地方需要注意； 当可用分区是0的话，那么就是遍历的是所有分区中的。 当有可用分区的话，那么遍历的是所有可用分区的。
; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.TopicPartition; import...topicPartitions.add(new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition())); } // 手动分配分区...// 遍历每个分区获取其未消费消息数并累加 for (PartitionInfo partition : partitions) { TopicPartition...topicPartitions.add(new TopicPartition(partition.topic(), partition.partition())); } // 手动分配分区...---- 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。
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