昨天我们一起设计了消息队列的路由中心（消息中间件路由中心你会设计吗，不会就来学学）它主要是用来管理 Boker 信息以及提供生产和消费系统获取路由信息。那我们知道消息队列的 Broker 是一个很重要的组件，涉及到消息的具体落地，那我们应该考虑哪些点去设计一个高可用高并发且能存储海量数据的 Broker 呢？今天我们就来一起学习下消息队列设计的第二个底层模块， Broker 的架构设计。
在 RocketMQ 集群的实践中，对集群扩容、缩容、节点下线等运维做到平滑、业务无感知、数据无丢失，这个对于集群运维的同学来说非常重要。
消费者消费消息消费者<-> Namesrv 1. 消费者从Namesrv获取Topic路由信息， 包含 Broker IP消费者 <-> Broker
Controller作为Kafka集群中的核心组件，它的主要作用是在 Apache ZooKeeper 的帮助下管理和协调整个 Kafka 集群。 Controller与Zookeeper进行交互，获取与更新集群中的元数据信息。其他broker并不直接与zookeeper进行通信，而是与 Controller 进行通信并同步Controller中的元数据信息。 Kafka集群中每个节点都可以充当Controller节点，但集群中同时只能有一个Controller节点。
看过之前文章的小伙伴们都清楚，Broker是RocketMQ的核心模块，负责接收并存储消息，为了保证整个MQ的高可用，一般情况都会将Broker部署成集群，集群中的每一部分都由Master和Slave组成，那么Master与Slave之间的数据是如何保证同步一致的呢？
誊写过来格式不好看， 欢迎直接看: 公众号原文一、RocketMQ 4.9.X架构图片在4.9.X中每个组件和组件之间的通信简单说明如下：组件和数据流说明Namesrv无状态服务，保存Topic路由信息Topic路由=topic-queue-brokerBroker有状态服务，处理计算和存储。计算 = 生产者请求，消费者请求，管理请求，Broker系统服务（比如索引构建服务，消息过期服务）存储 = 消息存储，索引存储Broker -> NamesrvBroker定期把Broker信息+当前Broker中的
上一篇介绍了基于Networks of Borkers的2节点HA方案，这一篇继续来折腾Networks of Brokers，当应用规模日渐增长时，2节点的broker可能仍然抗不住访问压力，这时候
Kafka允许同⼀个Partition存在多个消息副本(Replica)，每个Partition的副本通常由1个Leader及0个以上的Follower组成，⽣产者将 消息直接发往对应Partition的Leader，Follower会周期地向Leader发送同步请求，Kafka的Leader机制在保障数据⼀致性地同时降低了了 消息备份的复杂度； 同⼀Partition的Replica不应存储在同一个Broker上，因为一旦该Broker宕机，对应Partition的所有Replica都无法⼯作，这就达不到 高可用的效果。为了做好负载均衡并提⾼容错能力，Kafka会尽量将所有的Partition以及各Partition的副本均匀地分配到整个集群上；
消息队列是服务架构中常见的组件，可用于服务间解耦、事件广播、任务异步/延迟处理等，本文对于消息队列的实现如何满足几种消费语义进行了阐述。
在之前的文章中，已经把 Broker、Producer 和 Conusmer 的部分源码和核心的机制介绍的差不多了，但是其实 RocketMQ 中还有一个比较关键但是我们平时很容易忽略的组件——NameServer。
（摘自：http://www.open-open.com/lib/view/open1400126457817.html）
每个kafka server称为一个Broker，多个borker组成 Kafka Cluster。
以master01为例，首先停止所有rocketmq进程，然后删除日志和存储信息。所有服务器都执行该操作。
RocketMQ是一个分布式消息中间件，底层基于队列模型来实现消息收发功能。RocketMQ集群中包含4个模块：Nameserver， Broker， Producer， Consumer。
服务器上部署的RocketMq进程一般称之为Broker，Broker会接收Producer的消息，持久化到本地，然后push给Consumer，通常使用集群部署。主从之间会有数据同步
Toolkit界面初识 上面的界面是Toolkit启动后的第一个界面，我们最常用的有5个区块： 菜单区:系统菜单区，包括所有的操作。 Broker开发区:开发工程树结构就在此区，这里最常用的有创建应用程序和创建库，单击右键将弹出所有功能。 Brokers区：Broker管理区，我们在部署时需要用到此区，这里MB8BROKER是我们在安装完成后创建的缺省Broker。 属性区：显示当前工作节点的属性信息，我们在设计流程时会经常用到此区域。 工作区：此区用于显示及编辑相应的文件，大多以图形显示。 具体各个部分如
Kafka是一个开源的、分布式的、可分区的、可复制的基于日志提交的发布订阅消息系统。它具备以下特点：
Pulsar是一款非常优秀的消息流平台，这篇文章主要讲Pulsar中Topic通过Bundle这个负载均衡利器在Broker中的分配。
折腾了好长时间才写这篇文章，顺序消费，看上去挺好理解的，就是消费的时候按照队列中的顺序一个一个消费；而并发消费，则是消费者同时从队列中取消息，同时消费，没有先后顺序。RocketMQ也有这两种方式的实现，但是在实践的过程中，就是不能顺序消费，好不容易能够实现顺序消费了，发现采用并发消费的方式，消费的结果也是顺序的，顿时就蒙圈了，到底怎么回事？哪里出了问题？百思不得其解。
如果您从事物联网相关的工作，或者有实时数据传输的项目经验，那么您可能对 MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 已经有所了解。MQTT 是一种轻量级的、基于发布-订阅模式的网络协议，它负责设备之间的消息通信，是物联网中不可或缺的一部分。
RocketMQ的4.5版本之前如果master故障，是无法自动将slave切换成master的，必须得人工介入，修改配置然后重启。4.5版本之后，引入Dledger技术之后可以实现自动切换。Dledger技术是要求必须得是一个Master带两个slave，这样三个Broker组成一个Group，也就是一个分组来运行，一旦Master宕机，它就可以从剩余的两个slave中选举出一个新的master对外提供服务。
在一个线上 Kafka 集群中，流量的波动、Topic 的创建和删除、Broker 的消亡和启动都随时可能发生，而这些变化可能导致流量在集群各个节点间分布不均，从而导致资源浪费、影响业务稳定。此时则需要主动将 Topic 的不同分区在各个节点间移动，以达到平衡流量和数据的目的。
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。
首先在理解生产者发消息之前，必须要明白一个概念：MessageQueue是什么？ 其实MessageQueue是RocketMq的一种数据分片+物理存储机制。
MQTT Broker 是用于连接物联网设备，完成消息传递的重要组件。MQTT Broker 的选型，是物联网应用构建过程中最为基础也是最为关键的一步。本文将从物联网应用普遍场景和项目需求出发，提供一些通用的选型思路和关注点，帮助读者了解如何选择一款最适合自己的 MQTT Broker。
到目前为止，我们已经基本掌握了MQ的相关核心工作原理，同时一起设计了消息路由中心 （消息中间件路由中心你会设计吗，不会就来学学）和 Broker 主从架构(消息队列Broker主从架构详细设计方案，这一篇就搞定主从架构)，现在如果让你基于它的基本原理去设计一套 MQ 的生产部署架构出来，你准备怎么去思考呢？
上篇文章讲到了消息在 Partition 上的存储形式，本来准备接着来聊聊生产中的一些使用方式，想了想还有些很重要的工作组件原理没有讲清楚，比如一个 Topic 由 N 个 Partition 组成，那么这些 Partition 是如何均匀的分布在不同的 Broker 上？再比如当一个 Broker 宕机后，其上负责读写请求的主 Partition 无法正常访问，如何让从 Partition 转变成主 Partition 来继续提供正常的读写服务？想要解决这些问题，就必须先要了解一下 Kafka 集群内部的管理机制，其中一个非常重要的控制器就是 KafkaController。本文我们就来讲讲 KafkaController 是如何来解决上面提到的那些问题的。
大家好，我是君哥。今天分享 RocketMQ 的 Broker 挂了，会带来什么影响。
那么这个说明什么意思呢？说明你配置的监听器将被用于监听网络请求。 简单理解就是你建立监听一个通道,别人能够通过这个通道跟你沟通。 所以我们需要设置 IP:Port.
Broker需要和NameServer及Client通信，包括Broker之间也需要通信（主从结构），所以Broker会有一个模块（Net&PacketHandler）用于所有网络包的处理。
queue 就是来源于数据结构的 FIFO 队列。而 Topic 是个抽象的概念，每个 Topic 底层对应N个 queue，而数据也真实存在 queue 上的。
为了在生产环境中运行kafka或者编写使用它的应用程序，并不一定要理解kafka的内部原理。然而，理解kafka的工作原理，有助于故障排查，理解kafka的工作行为。具体代码实现细节本书不做深入描述，但是，kafka有关的从业人员，必须关注如下三个内容：
在docker下安装rocketmq时候提示错误信息：/opt/rocketmq/conf/broker.conf (Is a directory)
随着业务规模和复杂性的不断增长，分布式计算成为了数据持久化、运算高性能的必要选择，然而，分布式多机器、多集群的协作成为了一个问题，如何让规模巨大的多机器甚至多个集群协同工作呢？又如何避免集群中单台机器的增加、删除、变动而对集群造成的巨大影响呢？ 解决问题的方法就是抽象化的分布式架构，通过代理的方式让客户端与服务端解耦，使各种突发事件能够被透明化的解决，同时，服务的调用者期望服务对他而言足够简单，最好是像调用本地服务一样简单，各种分布式架构应运而生，Broker 就是其中的一个。
服务器节点，每个服务器上可以有一个或多个kafka的实例，共同组成kafka集群；一个broker可以容纳多个topic，broker之间的地位是对等的，无主从之分；
DDMQ/carrera-monitor/src/main/java/com/xiaojukeji/carrera/monitor/broker/BrokerMonitor.java
如果机器有多个IP，需要配置priority_networks 1、启动Broker [root@node1 ~]# cd /app/doris-0.14.13/apache_hdfs_broker/ [root@node1 apache_hdfs_broker]# sh bin/start_broker.sh --daemon [root@node1 apache_hdfs_broker]# jps 10400 PaloFe 12744 Worker 14153 BrokerBootstrap 12249
很多网友会问，为什么明明集群中有多台Broker服务器，autoCreateTopicEnable设置为true，表示开启Topic自动创建，但新创建的Topic的路由信息只包含在其中一台Broker服务器上，这是为什么呢？
Client可以从任何一台broker上获取集群完整的元数据信息，这就需要controller在集群元数据信息发生变更后通知每一个broker。当有分区信息变更时，controller会将变更后的信息封装进UpdateMetadataRequest请求中，然后发送给集群中的每个Broker。
集群其中一台物理机未知原因导致单用户无法登陆机器，该物理机需要重启修改密码或者重装系统。该台为master节点，运行正常。 配置策略为：
我们知道，Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的，因为 ZooKeeper 是以集群形式出现的，所以 Kafka
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