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    进击消息中间件系列（八）：Kafka 主题与分区

    从底层上来说，主题和分区都是逻辑上的概念。分区可以有一个或多个副本，每个副本对应一个日志文件，每个日志文件对应一个或多个日志段文件。...副本机制 由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连，所以kafka需要以集群的组织形式提 供主题下的消息高可用。...创建集群和主题 首先创建一个有三个节点的集群。创建主题 (topic-cluster) 3个分区 , 副本数为 3。 主题的副本数。...假设消费组内有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有4个分区，那么所订阅的 所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t0p3、t1p0、t1p1、t1p2、t1p3。...假设消费组中有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有3个分区，那么所订阅的 所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。

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    Kafka 基础面试题

    低延迟：Kafka可以轻松处理这些消息，具有毫秒级的极低延迟，这是大多数新用例所要求的。 容错：Kafka能够抵抗集群中的节点/机器故障。...副本和ISR扮演什么角色？ 答：基本上，复制日志的节点列表就是副本。特别是对于特定的分区。但是，无论他们是否扮演领导者的角色，他们都是如此。 此外，ISR指的是同步副本。...LEO 每一个分区上的最新(大) offset kafka采取同步和异步的共同优点，所以使用ISR的方法。把Follow中同步慢的节点从ISR中进行T除，从而保证了复制数据的速度。...Range 分区不会把主题看做一个整体进行划分 假设 有两个主题， T1(0,1,2), T2(0,1,2), 两个消费者组 （A，B） (C) A 消费者 订阅 T1 , B 订阅 T1， T2...A,B 进行轮询的分区有：　T1 0 T1 1 T1 2 T2 0 T2 1 T2 3 Range : 按主题划分，先考虑谁订阅了这个主题，然后再进行划分 39. Kafka 如何保证数据的顺序性？

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    《面试八股文》之 Kafka 21卷

    broker 上，这样就会影响集群的负载均衡，甚至也会影响服务的可靠性和可用性 问题2:当集群新增 broker 时，只有新的主题分区会分配在该 broker 上，而老的主题分区不会分配在该 broker...假设消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 它们都订阅了4个主题：t0、t1、t2、t3 并且每个主题有2个分区，也就是说整个消费组订阅了，t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t3p0...举例：同样消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 集群中有3个主题 t0、t1、t2 这3个主题分别有 1、2、3个分区 也就是说集群中有 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2 这...6个分区 消费者C0订阅了主题t0，消费者C1订阅了主题t0和t1，消费者C2订阅了主题t0、t1和t2 如果此时采用RoundRobinAssignor策略： 消费者C0：t0p0 消费者C1：t1p0...有什么作用 在 Kafka 集群中会有一个或多个 broker，其中有一个 broker 会被选举为控制器，它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态，kafka 集群中只能有一个控制器。

    26610

    《面试八股文》之 Kafka 21卷

    问题2:当集群新增 broker 时，只有新的主题分区会分配在该 broker 上，而老的主题分区不会分配在该 broker 上，就造成了老节点和新节点之间的负载不均衡。...假设消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 它们都订阅了4个主题：t0、t1、t2、t3 并且每个主题有2个分区，也就是说整个消费组订阅了，t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t3p0...举例：同样消费组内有3个消费者：C0、C1、C2 集群中有3个主题 t0、t1、t2 这3个主题分别有 1、2、3个分区 也就是说集群中有 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2 这...6个分区 消费者C0订阅了主题t0，消费者C1订阅了主题t0和t1，消费者C2订阅了主题t0、t1和t2 如果此时采用RoundRobinAssignor策略： 消费者C0：t0p0 消费者C1：t1p0...有什么作用 在 Kafka 集群中会有一个或多个 broker，其中有一个 broker 会被选举为控制器，它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态，kafka 集群中只能有一个控制器。

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    一篇并不起眼的Kafka面试题

    选择最后一个的原因： 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。...假设n=分区数/消费者数量，m=分区数%消费者数量，那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的（消费者数量-m）个消费者每个分配n个分区。...假设消费组内有3个消费者 C0、C1、C2 它们都订阅了4个主题： t0、t1、t2、t3 并且每个主题有2个分区，也就是说整个消费组订阅了 t0p0、t0p1、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、...举例，同样消费组内有3个消费者： C0、C1、C2 集群中有3个主题： t0、t1、t2 这3个主题分别有 1、2、3个分区 也就是说集群中有 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2...这6个分区 消费者C0订阅了主题t0 消费者C1订阅了主题t0和t1 消费者C2订阅了主题t0、t1和t2 如果此时采用RoundRobinAssignor策略： 消费者C0：t0p0 消费者C1：t1p0

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    Kafka 负载均衡在 vivo 的落地实践

    每个log目录下会有若干个topic-x字样的目录，该目录用于存储指定topic指定分区的数据，对应的如果该topic是3副本，那在集群的其他broker节点上会有两个和该目录同名的目录。...三、如何对 Kafka 做负载均衡3.1 人工生成迁移计划和迁移如下图所示，我们模拟一个简单的场景，其中的T0-P0-R0表示topic-分区-副本，假设topic各分区流量相同，假设每个分区R0副本是...我们可以看到，有两个topic T0和T1，T0是5分区2副本（出入流量为10和5），T1是3分区2副本（出入流量为5和1），如果严格考虑机架的话，那topic副本的分布可能如下：图片假设我们现在新扩入一台...图片我们现在想把broker2上的一些分区迁移到新扩进来的broker3上，综合考虑机架、流量、副本个数等因素，我们将T0-P2-R0、T0-P3-R1、T0-P4-R0、T1-P0-R1四个分区迁移到...图片看起来还不是很均衡，我们再将T1-P2分区切换一下leader：图片经历一番折腾后，整个集群就均衡许多了，关于上面迁移副本和leader切换的命令参考如下： Kafka 副本迁移脚本# 副本迁移脚本

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    Kafka是如何保证高性能和高吞吐量的？

    若创建topic1和topic2两个topic，且分别有13个和19个分区，则整个集群上会相应会生成共32个文件夹（本文所用集群共8个节点，此处topic1和topic2 replication-factor...： C1-0 将消费 0, 1, 2, 3 分区 C2-0 将消费 4, 5, 6, 7 分区 C3-0 将消费 8, 9, 10 分区 假如我们有2个主题(T1和T2)，分别有10个分区，那么最后分区分配的结果看起来是这样的...T1-9 分区； C2-0 将消费 T1-0, T1-4 分区； C2-1 将消费 T1-8, T1-7 分区； 使用轮询分区策略必须满足两个条件: 每个主题的消费者实例具有相同数量的流 每个消费者订阅的主题必须是相同的...个消费者：C0,C1,C2，它们分别订阅了4个Topic(t0,t1,t2,t3),并且每个主题有两个分区(p0,p1),也就是说，整个消费组订阅了8个分区：tOpO 、 tOpl 、 tlpO 、 tlpl...需要注意的是，kafka集群中的一个broker中最多只能有一个副本，leader副本所在的broker节点的分区叫leader节点，follower副本所在的broker节点的分区叫follower节点

    2.8K31

    Kafka教程_图解kafka

    下图展示了一个多副本的架构。本例中kafka集群中有4台broker，主题分区数为3，且副本因子也为3。...例如：同一消费者组中，有 3 个消费者C0、C1和C2，都订阅了 2 个主题 t0 和 t1，并且每个主题都有 3 个分区(p0、p1、p2)，那么所订阅的所以分区可以标识为t0p0、t0p1、t0p2...例如：同一个消费者组中，有3个消费者C0、C1和C2，它们共订阅了 3 个主题：t0、t1 和 t2，这 3 个主题分别有 1、2、3 个分区(即:t0有1个分区(p0)，t1有2个分区(p0、p1)，...t2有3个分区(p0、p1、p2))，所有消费者所订阅的所有分区可以标识为 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2。...具体而言，消费者C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，最终分区分配结果如下： 消费者 消费分区 消费者C0 消费 t0p0 分区

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    都说Kafka牛3万字带你全面掌握kafka

    2 主题和分区：一个主题包含一个或多个Partition Topics（主题）: 属于特定类别的消息流称为主题。数据存储在主题中。主题被拆分成分区。对于每个主题，Kafka保存一个分区的数据。...Partition（分区），Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition。每个Partition包含N个副本。...4 Consumer(消费者)和 Consumer Group（消费者集群）：一个消费者集群包含多个消费者 Consumer Group（消费者集群）：consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制...综合而言我理解就是，Kafka集群和Kafka服务器属于物理机器上的概念，而主题和分区属于发出去的消息的分类，一个纵向，一个横向，一个broker上可以有很多主题的分区，一个主题也可以在很多broker...3个消费者（C0，C1，C2），都订阅了2个主题（T0 和 T1）并且每个主题都有 3 个分区(p0、p1、p2)，那么所订阅的所有分区可以标识为T0p0、T0p1、T0p2、T1p0、T1p1、T1p2

    1.2K10

    第一天：Kafka理论学习

    副本数据同步策略 方案 优点 缺点 半数以上完成同步，就发送ack 延迟低 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本 全部完成同步，才发送ack 选举新的leader时，容忍n台节点的故障...，需要n+1个副本 延迟高 Kafka选择了第二种方案，原因如下： 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余...例如：同一消费者组中，有 3 个消费者C0、C1和C2，都订阅了 2 个主题 t0 和 t1，并且每个主题都有 3 个分区(p0、p1、p2)，那么所订阅的所以分区可以标识为t0p0、t0p1、t0p2...例如：同一消费者组中，有3个消费者C0、C1和C2，他们共订阅了 3 个主题：t0、t1 和 t2，这 3 个主题分别有 1、2、3 个分区(即:t0有1个分区(p0)，t1有2个分区(p0、p1)，t2...具体而言，消费者C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，最终分区分配结果如下： StickyAssignor分配策略我们再来看一下 StickyAssignor

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    kafka架构原理最全解释

    topic 主题会存在 分区 和 副本数， 分区存在 leader 和 follower 分区的好处，提高读写的并行度，提高负载。...Range 分区不会把主题看做一个整体进行划分 假设 有两个主题， T1(0,1,2), T2(0,1,2), 两个消费者组 （A，B） (C) A 消费者 订阅 T1 , B 订阅 T1， T2...A,B 进行轮询的分区有：　T1 0 T1 1 T1 2 T2 0 T2 1 T2 3 Range : 按主题划分，先考虑谁订阅了这个主题，然后再进行划分 offset 消费者组 + 主题 + 分区 决定...答：使用消费者策略和生产者策略保证负载均衡 10. 副本和ISR扮演什么角色？ 答：基本上，复制日志的节点列表就是副本。特别是对于特定的分区。但是，无论他们是否扮演领导者的角色，他们都是如此。...LEO 每一个分区上的最新(大) offset kafka采取同步和异步的共同优点，所以使用ISR的方法。把Follow中同步慢的节点从ISR中进行T除，从而保证了复制数据的速度。

    2.8K30

    《我想进大厂》之kafka夺命连环11问

    Rebalance操作 Controller：控制器，其实就是一个broker而已，用于协调和管理整个Kafka集群，他会负责分区Leader选举、主题管理等工作，在Zookeeper第一个创建临时节点...除此之外，对于一些特定的业务场景和需求，还可以通过实现Partitioner接口，重写configure和partition方法来达到自定义分区的效果。 好，那你觉得为什么需要分区？有什么好处？...比如下图中两个主题的P0\P1都被分配给了A，这样A有4个分区，而B只有2个，如果这样的主题数量越多，那么不均衡就越严重。...1表示至少有一个副本收到消息才认为成功，一个副本那肯定就是集群的Leader副本了，但是如果刚好Leader副本所在的节点挂了，Follower没有同步这条消息，消息仍然丢失了。...另外Kafka严重依赖ZK来实现元数据的管理和集群的协调工作，如果集群规模庞大，主题和分区数量很多，会导致ZK集群的元数据过多，集群压力过大，直接影响到很多Watch的延时或者丢失。

    45130

    Kafka的实现细节

    针对这一点，RocketMQ把所有的日志都写在一个文件里面，就能变成顺序写，通过一定优化，读也能接近于顺序读。 ★★★可以思考一下:1.为什么需要分区，也就是说主题只有一个分区，难道不行吗？...我们可以开启日志压缩功能，kafka定期将相同key的消息进行合并，只保留最新的value值 ? 4.2 副本机制 Kafka的副本机制是多个服务端节点对其他节点的主题分区的日志进行复制。...当集群中的某个节点出现故障，访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点(这一过程通常叫Reblance),kafka每个主题的每个分区都有一个主副本以及0个或者多个副本，副本保持和主副本的数据同步，当主副本出故障时就会被替代...kafka采用的即PacificA，kafka维护多个ISR，但不不像Majorty Vote算法，限制最少的2N+1节点和N+1以上投票。 即使只有1个follewer，也可完成Leader选举。...P0-0，P0-1,P0-2），T1(两个分区P1-0,P1-1)，T2(四个分区P2-0，P2-1，P2-2，P2-3) 有三个消费者：C0(订阅了T0，T1),C1（订阅了T1，T2），C2(订阅了

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    大数据框架(分区，分桶，分片)

    副本分片：用于解决数据高可用的问题，一个副本分片即一个主分片的拷贝，其数量可以动态调整，通过增加副本分片也可以实现提升系统读性能的作用。 在集群中唯一一个空节点上创建一个叫做 blogs 的索引。...：3节点；3分主分片，1副本 当数据量较大的时，每个分片就会比较大 分片过多 创建分片慢：es创建分片的速度会随着集群内分片数的增加而变慢。...假设n=分区数/消费者数量，m=分区数%消费者数量，那么前m个消费者每个分配n+1个分区，后面的（消费者数量-m）个消费者每个分配n个分区。...举例，同样消费组内有3个消费者： C0、C1、C2 集群中有3个主题： t0、t1、t2 这3个主题分别有 1、2、3个分区 也就是说集群中有 t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2...这6个分区 消费者C0订阅了主题t0 消费者C1订阅了主题t0和t1 消费者C2订阅了主题t0、t1和t2 如果此时采用RoundRobinAssignor策略： 消费者C0：t0p0 消费者C1：t1p0

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    可视化Kafka

    它基本上维护了一组Kafka群集节点，其中存储主题和分区。这些节点是构成Kafka集群的单独机器（例如，EC2实例）。 ?...> Numbered partitions 现在，让我们看看这些主题如何适应我们的Kafka集群。让我们从一个主题开始。主题A.对于此示例，其分区＃1将放在每个节点上。 ?...Zookeeper将像以前一样将消息发送给消费者。它还将将消息复制到分区的其他副本。追随者。 ?...我们现在将在我们的群集中保留两个分区副本。 ? > Two partition copies 现在让我们在另一个分区＃2中添加主题A.它也只是两个副本。现在，主题A完全在我们的集群中！...两个分区都被复制和维护。 ? > Partition #1 and #2 in our cluster. 现在，让我们在主题B的分区中添加分区。我们现在假设两个副本。

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    Kafka 3.0新特性全面曝光，真香！

    /bin/kafka-storage.sh format -t YkJwr6RESgSJv-sxa1R1mA -c ....除此之外，对于一些特定的业务场景和需求，还可以通过实现Partitioner接口，重写configure和partition方法来达到自定义分区的效果。 （四）为什么需要分区?有什么好处?...另外一个就是分区又引入了副本，冗余的副本保证了Kafka的高可用和高持久性。 （五）详细说说消费者组和消费者重平衡？...比如有3个分区，消费者A排序更靠前，所以能够分配到P0\P1两个分区，消费者B就只能分配到一个P2。 如果是4个分区的话，那么他们会刚好都是分配到2个。...比如下图中两个主题的P0\P1都被分配给了A，这样A有4个分区，而B只有2个，如果这样的主题数量越多，那么不均衡就越严重。

    1.1K20

    分布式一致性协议 - CAP、BASE、NWR

    客户端无论访问到哪个没有宕机的节点上，都能在有限的时间内返回结果，并不是指整个系统处于可用状态。 分区容错性（P）：网络中允许丢失一个节点发给另一个节点的任意多的消息，即对网络分区的容忍。...但实际上，Spanner 是具有非常高可用性效果的一个系统，从架构上 Spanner 没有达到 CAP 定理要求的那种完全可用性，但是也达到非常高的可用性，由于采用多副本的设计，个别副本出现网络分区，并不影响用户能感知到的可用性...在该种模式下，eureka集群剩下最后一个节点，也可以向外提供服务。 eureka属于AP系统吗？它明明没有放弃一致性啊？ 描述AP和CP时，通常都会以eureka和zookeeper来具体。...这个三个字母分别代表着： N：分布式系统中，一个有多少个副本数据 W：处理一次写请求，需要更新多少个副本数据 R：处理一次读请求，需要读取多少个副本数据 NWR分别设置不同的值时，将会产生不同的一致性效果...W+R>N，整个系统对于客户端的请求能保证强一致性。因为写请求和读请求一定存在一个相交的副本，读取的时候返回该副本的数据即可。 W+RN，整个系统对于客户端的请求则不能保证强一致性。

    1.6K31

    kafka是什么牌子_kafka为什么叫kafka

    Kafka 三层消息框架： 第一层：主题层，每个主题可以配置N个分区，每个分区可以配置M个副本。...每个服务器都可以充当某些分区的 leader 节点 和其它服务器的 followers 节点，因此负载均衡在集群中得到很好的平衡。...两个服务器Kafka群集，托管四个分区（P0-P3），包含两个使用者组。消费者组A有两个消费者实例，B组有四个消费者实例。...对于具有复制因子N的主题，我们将容忍最多N-1个服务器故障，而不会丢失任何提交到日志的记录。 三、实践应用 1） Kafka 作为消息系统 通用消息系统中有两种消息模型：队列 和 发布-订阅 。...副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。副本是在分区层级下的，即每个分区可配置多个副本实现高可用。 生产者：Producer 。 向主题发布新消息的应用程序。

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