接受数据宕机带来的数据可靠性风险，相当于原来的数据是在内存中而现在的数据是在kafka的磁盘中，通过偏移量可随时再次消费数据，从而实现了数据的Exactly Once处理，此外还有个不同之处在于1.3之后...确实是能启动，但是一旦你删除了旧的checkpoint，新启动的程序，只能从kafka的smallest或者largest的偏移量消费，默认是从最新的，如果是最新的，而不是上一次程序停止的那个偏移量 就会导致有数据丢失...评价：仍然有丢重复消费的可能 （2）停机的时候，记录下最后一次的偏移量，然后新恢复的程序读取这个偏移量继续工作，从而达到不丢消息。...offset到zk中， 这样以来无论是程序故障，还是宕机，再次启动后都会从上次的消费的偏移量处继续开始消费，而且程序的升级或功能改动新版本的发布都能正常运行 并做到了消息不丢。...因为只记录偏移量信息，所以数据量非常小，zk作为一个分布式高可靠的的内存文件系统，非常适合这种场景。
卡夫卡可以根据日志的时间或大小删除旧记录。Kafka还支持记录关键字压缩。日志压缩意味着Kafka将保留最新版本的日志记录，并在日志压缩中删除旧版本。...压缩日志的头部与传统的Kafka日志相同。新记录会追加到头部的末尾。 所有日志压缩都在日志的尾部运行。只有尾部得到压缩。在用压缩清理软件重写后，日志尾部的记录保留其原始偏移量。...卡夫卡日志压缩体系结构 卡夫卡日志压缩基础知识 所有压缩日志的偏移量仍然有效，即使在偏移量位置的记录已被压缩，因为消费者将获得下一个最高偏移量。 卡夫卡日志压缩也允许删除。...日志压缩永远不会重新排序消息，只删除一些。消息的分区偏移不会改变。...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。
这对于构建可复制的状态机非常有用，因为可复制的状态机需要在删除日志记录之前先将状态持久化。Manhattan 就是一个用到了这个功能的典型系统。...只在增加服务层时会有重新分布操作，但这个重新分布也只是移动日志流的属主权，以使网络代宽可以在各个代理之间均衡分布。这个重新分布的过程只与属主权相关，没有数据迁移操作。...只有在主代理从所有的 ISR 集合中的副本上都收到了成功的响应之后，一条记录才会被认为是成功写入的。可以配置让生产者只等待主代理的响应，还是等待 ISR 集合中的所有代理的响应。...主代理会维护一个高水位线（HW，High Watermark），即每个分区最新提交的数据记录的偏移量。高水位线会不断同步到从代理上，并周期性地在所有代理上记录检查点，以备恢复之用。...Memtable 中的数据会被异步刷新到交叉存取的索引数据结构中：记录被追加到日志文件中，偏移量则在分类账目的索引文件中根据记录 ID 索引起来。
基于日志起始偏移量 基于日志起始偏移量的保留策略的判断依据是某日志分段的下一个日志分段的起始偏移量 baseOffset 是否小于等于 logStartOffset，若是，则可以删除此日志分段。...如上图所示，假设 logStartOffset 等于25，日志分段1的起始偏移量为0，日志分段2的起始偏移量为11，日志分段3的起始偏移量为23，通过如下动作收集可删除的日志分段的文件集合 deletableSegments...如果应用只关心 key 对应的最新 value 值，则可以开启 Kafka 的日志清理功能，Kafka 会定期将相同 key 的消息进行合并，只保留最新的 value 值。...当使用 kafka-topics.sh 脚本为某个 topic 增加分区数量时，同样还是由控制器负责分区的重新分配。 Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？...），/consumers//owner 路径下记录了分区和消费者的对应关系，/consumers//offsets 路径下记录了此消费组在分区中对应的消费位移。
基于日志起始偏移量 基于日志起始偏移量的保留策略的判断依据是某日志分段的下一个日志分段的起始偏移量 baseOffset 是否小于等于 logStartOffset，若是，则可以删除此日志分段。...如上图所示，假设 logStartOffset 等于25，日志分段1的起始偏移量为0，日志分段2的起始偏移量为11，日志分段3的起始偏移量为23，通过如下动作收集可删除的日志分段的文件集合 deletableSegments...如果应用只关心 key 对应的最新 value 值，则可以开启 Kafka 的日志清理功能，Kafka 会定期将相同 key 的消息进行合并，只保留最新的 value 值。...当使用 kafka-topics.sh 脚本为某个 topic 增加分区数量时，同样还是由控制器负责分区的重新分配。 Kafka的旧版Scala的消费者客户端的设计有什么缺陷？ ?...），/consumers//owner 路径下记录了分区和消费者的对应关系，/consumers//offsets 路径下记录了此消费组在分区中对应的消费位移。
Message： 消息是Kafka通讯的基本单位，有一个固定长度的消息头和一个可变长度的消息体（payload）构成。在Java客户端中又称之为记录(Record)。...offset)方法将消费者偏移量移动过去，然后调用poll()方法长轮询拉取消息。...同时为了提供性能，内存中也会维护一份最近的记录，这样在指定key的情况下能快速的给出OffsetFetchRequests而不用扫描全部偏移量topic日志。...这个脚本其实是对消费组进行管理，不只是查看消费组的偏移量。这里只介绍最新的kafka-consumer-groups.sh脚本使用。...读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除文件与Kafka性能无关，选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。
、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅...对于每个消费者组中的消费者，Kafka都会为其维护一个偏移量，记录着消费者已经处理过的消息位置。这个偏移量对于确保消息可靠性至关重要。...07 数据清理策略 对于需要保持最新状态的Topic，Kafka提供了日志压缩机制。这允许Kafka仅保留最新的消息记录，而删除旧的重复消息。...清理过程：Kafka有一个后台线程会定期扫描日志，查找并删除那些被标记为删除的旧消息。这个过程是异步的，不会影响消息的生产和消费。...仅保留最新消息：通过这个过程，Kafka确保了每个键在日志中只保留一个最新的消息记录。这样，即使Topic中积累了大量的消息，消费者也只需要关注那些最新的、具有实际价值的数据。
、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅...当一个段达到一定的大小限制（通过配置参数控制）或者时间限制（如7天）时，Kafka会关闭当前段并创建一个新的段。这种分段存储的方式使得Kafka可以方便地删除旧的消息和进行数据的压缩。...索引文件记录了消息偏移量与物理位置之间的对应关系，使得Kafka可以通过偏移量快速定位消息所在的段和位置。这种索引机制大大提高了消息查询的效率。...Kafka的消息偏移量是单调递增的，因此消费者可以按照偏移量的顺序依次读取消息，从而保证了消息的顺序性。 4.4 零拷贝（Zero-Copy） 为了提高消息的传输效率，Kafka采用了零拷贝技术。...而Kafka通过直接操作文件系统缓存和内核空间缓冲区，避免了数据的多次复制和移动，从而大大提高了消息的传输效率。 05 Kafka消息存储的优势 1.
简单来说，作为消息系统的kafka本质上还是一个数据系统。...而kafka有两种日志清理策略： 日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段； 日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的...因为当前活跃的日志分段是不会删除的，如果数据量很少，当前活跃日志分段一直没能继续拆分，那么就不会删除。 kafka会有一个任务周期性地执行，对满足删除条件的日志进行删除。...日志压缩 日志压缩针对的是key，具有相同key的多个value值只保留最近的一个。...下图就是偏移量索引的原理： 比如要找offset是37的消息所在的位置，先看索引中没有对应的记录，就找不大于37的最大offset是31，然后在日志中从1050开始按序查找37的消息。
而kafka有两种日志清理策略： 日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段； 日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的...日志删除 日志删除策略有过期时间和日志大小。默认保留时间是7天，默认大小是1GB。 虽然默认保留时间是7天，但是也有可能保留时间更长。...因为当前活跃的日志分段是不会删除的，如果数据量很少，当前活跃日志分段一直没能继续拆分，那么就不会删除。 kafka会有一个任务周期性地执行，对满足删除条件的日志进行删除。...日志压缩 日志压缩针对的是key，具有相同key的多个value值只保留最近的一个。...下图就是偏移量索引的原理： 比如要找offset是37的消息所在的位置，先看索引中没有对应的记录，就找不大于37的最大offset是31，然后在日志中从1050开始按序查找37的消息。
每一个消息都属于某个主题，kafka通过主题来划分消息，是一个逻辑上的分类。1.7 Partition分区。同一个主题下的消息还可以继续分成多个分区，一个分区只属于一个主题。...简单来说，作为消息系统的kafka本质上还是一个数据系统。...而kafka有两种日志清理策略：日志删除（Log Retention）：按照一定策略直接删除日志分段；日志压缩（Log Compaction）：对每个消息的key进行整合，只保留同一个key下最新的value...因为当前活跃的日志分段是不会删除的，如果数据量很少，当前活跃日志分段一直没能继续拆分，那么就不会删除。kafka会有一个任务周期性地执行，对满足删除条件的日志进行删除。...下图就是偏移量索引的原理：图片比如要找offset是37的消息所在的位置，先看索引中没有对应的记录，就找不大于37的最大offset是31，然后在日志中从1050开始按序查找37的消息。
不论是spark的microbatch模式，还是flink的逐条处理模式，每次写入HDFS时都是几M甚至几十KB的文件。长时间下来产生的大量小文件，会对HDFS namenode产生巨大的压力。...HDFS系统本身不支持数据的修改，无法实现同步过程中对记录进行修改。 事务性。不论是追加数据还是修改数据，如何保证事务性。...即数据只在流处理程序commit操作时一次性写入HDFS，当程序rollback时，已写入或部分写入的数据能随之删除。 Hudi是针对以上问题的解决方案之一。...压缩本身是一个特殊的commit操作； rollback：回滚，一些不成功时，删除所有部分写入的文件； savepoint：保存点，标志某些文件组为“保存的“，这样cleaner就不会删除这些文件； 时刻时间...几点说明如下 1 是否有数据丢失及重复 由于每条记录的分区+偏移量具有唯一性，通过检查同一分区下是否有偏移量重复及不连续的情况，可以断定数据不存丢失及重复消费的情况。
.log）和一个索引文件(如上：00000000000000000000.index)，其中日志文件是用来记录消息的。...Kafka在确认写操作之前并没有调用fsync，ACK的唯一要求是记录已经写入I/O缓冲区。 但是，这种形式的写入是不安全的，因为副本的出错可能导致数据丢失，即使记录似乎已经被ACK。...默认api，还是java的api，offset的更新方式都有两种：自动提交和手动提交 3.1.1 自动提交（默认方式） Kafka中偏移量的自动提交是由参数enable_auto_commit和auto_commit_interval_ms...通过finally在最后不管是否异常都会触发consumer.commit()来同步补救一次，确保偏移量不会丢失 4 日志的清除策略以及压缩策略 4.1 日志删除 在Kafka的日志管理器中会有一个专门的日志删除任务来周期性地检测和删除不符合保留条件的日志分段文件...的值之间的对应关系是不断变化的，就像数据库中的数据会不断被修改一样，消费者只关心 key 对应的最新的 value。
的索引文件是一个稀疏索引，并不会将每条消息的位置都保存到 .index 文件中，因此引入了 entry 模式，即每一批消息只记录一个位置，因此索引文件的 entries = mmap.position...，就需要判断索引文件最后偏移量是否大于索引文件的基偏移量，如果不大于，则说明索引文件被损坏了，需要用重新构建。...，当务之急还是升级 Kafka 版本，后续等我熟悉 scala 后，再继续研究下源码，细节一定是会在源码中呈现。...由于日志和索引文件的原因一直启动不起来，我们需要将损坏的日志和索引文件删除并重启即可。...的偏移量。
Kafka Connect Sources 是 Kafka 记录数据的来源。Kafka Connect Sinks 是这一记录的目的地。 什么是 Schema Registry？...另外，Kafka 会给应删除的记录标记一个墓碑，而不是立即删除记录，这也跟 Cassandra 一样。...Kafka 提供了端到端的分批压缩，而不只是一次压缩一个记录。这样 Kafka 便有效地压缩了整批记录。对同一个消息批次可以只压缩并发送到 Kafka 中介者或服务器一次，并以压缩的形式写入日志分区。...大多数 MOM 系统的目标是让中介者在消息得到了消费之后能快速删除数据。注意，这里的大多数 MOM 是在磁盘体积很小、功能不强、价格还贵的时候设计编写的。...或者，消费者也可以把偏移量和处理消息的输出存放在同一个地方，这样就可以通过查看这一位置存放的是偏移量还是处理的输出来判断偏移量有没有发送成功了。
也就是这个集合包含的是不处于同步状态的分区副本。 OK，那有什么标准判断它是同步还是不同步呢？ 通过replica.lag.time.max.ms这个参数来设置数据同步时间差，它的默认值是10s。...4.数据截断机制 我们开头说了真正处理数据的是leader副本，follower副本只负责数据的同步和保存，那如果因为leader宕机了二者数据不一致会怎么样呢？...5.数据清理机制 同其它中间件一样，Kafka的主要作用是通信，所以即使是将数据保存在磁盘上它还是会占用一定空间。为了节约存储空间它会通过一些机制对过期数据进行清理。...日志删除 日志删除会直接删除日志分段，kafka会维护一个定时任务来周期性检查和删除「过期数据」。...日志压缩 Kafka的消息是由键值组成的，如果日志段里存在多条相同key但是不同value的数据，那么它会选择性地清除旧数据，保留最近一条记录。
的索引文件是一个稀疏索引，并不会将每条消息的位置都保存到 .index 文件中，因此引入了 entry 模式，即每一批消息只记录一个位置，因此索引文件的 entries = mmap.position...其中最关键的描述是：它可以是也可以不是第一条记录的偏移量。 kafka.log.OffsetIndex#append ?...前面也说过了，消息批次中的 baseOffset 不一定是第一条记录的偏移量，那么问题是不是出在这里？我的理解是这里有可能会造成两个消息批次获取到的 baseOffset 有相交的值？...这里我也需要吐槽一下，如果出现这个 bug，意味着这个问题除非是将这些故障的日志文件和索引文件删除，否则该节点永远启动不了，这也太暴力了吧？...如果还是没找到官方的处理方案，就只能删除这些错误日志文件和索引文件，然后重启节点？
无论服务器发生故障还是为了维护或配置更改而有意关闭，都会发生这种情况。 对于后一种情况，Kafka 支持一种更优雅的停止服务器的机制，而不仅仅是杀死它。...消费者组可以手动删除，也可以在该组的最后提交的偏移量到期时自动删除。 手动删除仅在组没有任何活动成员时才有效。...–shift-by ：重置偏移量将当前偏移量移动“n”，其中“n”可以是正数或负数。 –from-file ：将偏移量重置为 CSV 文件中定义的值。...最简单、最安全的是在调用 kafka-reassign-partitions.sh 时使用，但 kafka-configs.sh 也可用于直接查看和更改带宽限制。...默认情况下 kafka-reassign-partitions.sh 会将领导者限制应用于重新平衡之前存在的所有副本，其中任何一个都可能是领导者。 它将对所有移动目的地应用限流。
依赖 无论是使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）的项目还是带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端，如果想使用 Kafka Connector，都需要引入如下依赖项： <dependency...INT NULL Kafka 记录的 Leader epoch（如果可用） R offset BIGINT NOT NULL Kafka 记录在 Partition 中的偏移量 R timestamp...可能的类型有 NoTimestampType、CreateTime（会在写入元数据时设置）以及 LogAppendTime R R/W 列定义了一个元数据是可读（R）还是可写（W）。...后缀名必须与 Kafka 文档中的相匹配。Flink 会删除 “properties.” 前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。...5.1 只有 Value Format 由于 Kafka 消息中 Key 是可选的，因此以下语句只配置 Value Format 来读取和写入记录。’
30秒）之后，可以看到，会记录该实例对每一个分区消费的偏移量为1....因为分区的偏移量是递增，且 分区的数据会定时删除的，所以无法知道当前分区当前最开始的偏移量。）...这个过程有些坑要注意： 1：在使用kafka-spout的时候，我们要指定该kafka消费者在zookeeper中存储偏移量的地址，这里是/kafka-offset。...每一个主题文件夹下面就是该主题的分区，每一个分区文件就记录被该消费组消费的偏移量。...或者是一个消费组可以消费多个主题，还是是一个消费者只能消费一个主题的一个分区。 经过我测试发现，一个消费者消费多个主题是可以实现的。 一个消费者消费多条主题的一个分区如何实现？
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