在Kafka中，如果客户端更改了一个主题的分区，它会创建一个新的主题吗？这会导致再平衡吗？

在Kafka中，如果客户端更改了一个主题的分区，不会创建一个新的主题。而是会触发再平衡。

再平衡是指Kafka集群中的消费者重新分配分区的过程，以确保每个消费者组中的消费者负载均衡。当一个客户端更改了一个主题的分区时，Kafka会根据消费者组的配置和当前的消费者状态进行再平衡。

再平衡的过程包括以下几个步骤：

Kafka会检测到分区的变化，并通知消费者组中的所有消费者。
消费者会重新计算分区的分配方案，以确保每个消费者负责的分区数尽可能均衡。
Kafka会将新的分区分配方案发送给消费者，告知它们负责的分区。
消费者根据新的分区分配方案重新分配分区，并开始消费数据。

再平衡过程中，Kafka会尽量避免中断消费者的数据消费，以保证数据的连续性和可靠性。但是，在再平衡期间，消费者可能会暂停消费一段时间，直到分区重新分配完成。

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《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...Kafka中的消费者组订阅topic主题的消息，一般来说消费者的数量最好要和所有主题分区的数量保持一致最好（举例子用一个主题，实际上当然是可以订阅多个主题）。...旧版本的重平衡过程主要通过ZK监听器的方式来触发，每个消费者客户端自己去执行分区分配算法。...而重平衡Rebalance就是指的有新消费者加入的情况，比如刚开始我们只有消费者A在消费消息，过了一段时间消费者B和C加入了，这时候分区就需要重新分配，这就是重平衡，也可以叫做再平衡，但是重平衡的过程和我们的...因为重平衡发生的时候，消费者会去读取上一次提交的偏移量，自动提交默认是每5秒一次，这会导致重复消费或者丢失消息。 enable.auto.commit=false，设置为手动提交。

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你能说出 Kafka 这些原理吗

在完全关闭一个 broker 之后，如果使用相同的 ID 启动另一个全新的 broker，它会立刻加入集群，并拥有一个与旧 broker 相同的分区和主题。...状态传播不同步，broker 可能在时间不确定的情况下出现多种状态，这会导致不必要的额外的数据丢失 controller 控制器还会为主题删除创建额外的 I/O 线程，导致性能损耗 controller...获取请求 broker 获取请求的方式与处理生产请求的方式类似，客户端发送请求，向 broker 请求主题分区中特定偏移量的消息，如果偏移量存在，Kafka 会采用零复制技术向客户端发送消息，Kafka...比如，新的 broker 加入后，会触发重平衡，部分副本会移动到新的 broker 上。这时候，如果客户端收到不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。...这里需要先声明一下重平衡发生的条件消费者订阅的任何主题发生变化消费者数量发生变化分区数量发生变化如果你订阅了一个还尚未创建的主题，那么重平衡在该主题创建时发生。

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你能说出 Kafka 这些原理吗

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一次 kafka 消息堆积问题排查

Kafka 发生重平衡的有以下几种情况：消费组成员发生变更，有新消费者加入或者离开，或者有消费者崩溃；消费组订阅的主题数量发生变更；消费组订阅的分区数发生变更。...在第 2、3 点都没有发生的情况下，那么就是由消费组成员发生了变化导致 Kafka 发生重平衡。在查看 kafka 客户端日志，发现有很多如下日志： ?...结论：本次出现的问题是由于客户端的消息消费逻辑耗时太长，如果生产端出现消息发送增多，消费端每次都拉取了 500 条消息进行消费，这时就很容易导致消费时间过长，如果超过了 max.poll.interval.ms...所设置的时间，就会被消费组所在的 coordinator 剔除掉，从而导致重平衡，Kafka 重平衡过程中是不能消费的，会导致消费组处于类似 stop the world 的状态下，重平衡过程中也不能提交位移...你都理解创建线程池的参数吗？

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一文带你学懂 Kafka

在完全关闭一个 broker 之后，如果使用相同的 ID 启动另一个全新的 broker，它会立刻加入集群，并拥有一个与旧 broker 相同的分区和主题。...当控制器发现一个 broker 加入集群时，它会使用 broker ID 来检查新加入的 broker 是否包含现有分区的副本。...状态传播不同步，broker 可能在时间不确定的情况下出现多种状态，这会导致不必要的额外的数据丢失 controller 控制器还会为主题删除创建额外的 I/O 线程，导致性能损耗 controller...获取请求undefinedbroker 获取请求的方式与处理生产请求的方式类似，客户端发送请求，向 broker 请求主题分区中特定偏移量的消息，如果偏移量存在，Kafka 会采用零复制技术向客户端发送消息...比如，新的 broker 加入后，会触发重平衡，部分副本会移动到新的 broker 上。这时候，如果客户端收到不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。

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kafka消息面试题

在旧消费者客户端中，消费位移是存储在 ZooKeeper 中的。而在新消费者客户端中，消费位移存储在 Kafka 内部的主题__consumer_offsets 中。...当前消费者需要提交的消费位移是offset+1主题有4个分区，消费者组有2个实例，发布应用的时候，会先新启动一个服务节点，加入消费组，通过重平衡分配到到至少1个最多2个分区，消费者的偏移量是 0 还是啥假设...位移主题的位移由Kafka内部的Coordinator自行管理消费者提交的位移消息，保存到位移主题分区是随机的吗？不是随机的。...通常情况下,消息都会进入特定的主题。默认情况下,生产者不关系消息到底进入哪个分区,它会自动在多个分区间负载均衡。也有的时候,消息会进入特定的一个分区中。...对于新加入的分区，可以暂停消费一段时间。比如说在前面的例子中，如果我们估算 msg1 会在一分钟内被消费，那么新加入的分区的消费者可以在三分钟后再开始消费。

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Kafka体系架构详细分解

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。...在Kafka的架构中，会有很多客户端向Broker端发送请求，Kafka 的 Broker 端有个 SocketServer 组件，用来和客户端建立连接，然后通过Acceptor线程来进行请求的分发，由于...目前，当有新 Broker 启动后，它会在 /brokers 下创建专属的 znode 节点。...如果同一个消费组内的消费者订阅的信息是不相同的，那么在执行分区分配的时候就不是完全的轮询分配，有可能导致分区分配得不均匀。

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你可能用错了 kafka 的重试机制

Kafka 将确保给定分区中的任何消息将始终由组中的同一消费者实例读取。在微服务中使用 Kafka Kafka 非常强大。所以它可用于多种环境中，涵盖众多用例。...重试主题的消费者将是主消费者的副本，但如果它无法处理该消息，它将发布到一个新的重试主题。最终，如果最后一个重试消费者也无法处理该消息，它将把该消息发布到一个死信队列（DLQ）。问题出在哪里？...如果对同一聚合进行连续更改，并且所产生的事件发布到不同的分区，就可能发生争用状况，也就是消费者在消费第一个更改之前就消费了第二个更改。这会导致数据不一致。我们举个简单的例子。...如果一个消费者在处理 Zoë更改时受到某个临时的数据库中断的影响，它会把这个消息分流到一个重试主题，稍后再尝试。...构建这样的解决方案既复杂又耗时。因此，作为一个组织，我们不想为每个新的消费者编写一个新的解决方案。相反，我们要创建一个统一的解决方案，比如一个库或一个容器等，可以在各种服务之间重复使用。

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关于 Kafka 的一些面试题目

假若消费者在消费前提交位移，那么就是“最多一次”，若在消费后提交位移，那么就是“最少一次”，如果能够保证消费和提交位移同在一个事务中执行，就可保证“精确一次”。...kafka 默认不支持自动分区重分配，那么如果让你来执行分区重分配，有哪几个步骤，以及在重分配过程中 kafka 会有哪些动作？...更新集群元数据信息、创建主题、删除主题、分区重分配、preferred leader 副本选举、主题分区扩展、broker 加入集群、broker 崩溃、受控关闭、controller leader 选举...的原因之一吧；客户端会为每个分区调用一条线程处理，多线程并发地处理分区消息，分区越多，意味着处理的线程数也就越多，到一定程度后，会造成线程切换开销大；其中一个 broker 挂掉后，如果此时分区特别多...，Kafka 分区 leader 重新选举的时间大大增加；每个分区对应都有文件句柄，分区越多，系统文件句柄就越多；客户端在会为每个分区分配一定的缓冲区，如果分区过多，分配的内存也越大。

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Kafka 3.0新特性全面曝光，真香！

去zookeeper之后的kafka新的架构在KIP-500中，Kafka控制器会将其元数据存储在Kafka分区中，而不是存储在ZooKeeper中。...如果每个消费者都是一个单独的Group，那么就是发布订阅模式。（二）说说Kafka通信过程原理吗?...Kafka中的消费者组订阅topic主题的消息，一般来说消费者的数量最好要和所有主题分区的数量保持一致最好（举例子用一个主题，实际上当然是可以订阅多个主题）。...那只要消费者数量、主题数量（比如用的正则订阅的主题）、分区数量任何一个发生改变，都会触发重平衡。下面说说重平衡的过程。...但是这个分配策略会有点小问题，他是根据主题进行分配，所以如果消费者组订阅了多个主题，那就有可能导致分区分配不均衡。

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kafka的重试机制，你可能用错了~

Kafka 将确保给定分区中的任何消息将始终由组中的同一消费者实例读取。在微服务中使用 Kafka Kafka 非常强大。所以它可用于多种环境中，涵盖众多用例。...重试主题的消费者将是主消费者的副本，但如果它无法处理该消息，它将发布到一个新的重试主题。最终，如果最后一个重试消费者也无法处理该消息，它将把该消息发布到一个死信队列（DLQ）。问题出在哪里？...如果对同一聚合进行连续更改，并且所产生的事件发布到不同的分区，就可能发生争用状况，也就是消费者在消费第一个更改之前就消费了第二个更改。这会导致数据不一致。我们举个简单的例子。...如果一个消费者在处理 Zoë更改时受到某个临时的数据库中断的影响，它会把这个消息分流到一个重试主题，稍后再尝试。...因此，作为一个组织，我们不想为每个新的消费者编写一个新的解决方案。相反，我们要创建一个统一的解决方案，比如一个库或一个容器等，可以在各种服务之间重复使用。还存在另一个问题。

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Kafka 已落伍，转角遇见 Pulsar！

Kafka 很难进行扩展，因为 Kafka 把消息持久化在 broker 中，迁移主题分区时，需要把分区的数据完全复制到其他 broker 中，这个操作非常耗时。...如果分区副本不处于 ISR（同步）状态，那么 leader 选取可能会紊乱。一般地，当原始主分区出现故障时，应该有一个 ISR 副本被征用，但是这点并不能完全保证。...使用 Kafka 时，你需要根据现有的情况并充分考虑未来的增量计划，规划 broker、主题、分区和副本的数量，才能避免 Kafka 扩展导致的问题。...Kafka 集群的分区再均衡会影响相关生产者和消费者的性能。发生故障时，Kafka 主题无法保证消息的完整性（特别是遇到第 3 点中的情况，需要扩展时极有可能丢失消息）。...Kafka 需要清除旧数据才能使用磁盘空间；与 Kafka 不同，Pulsar 把主题数据存储在一个分层结构中，该结构可以连接其他磁盘或 Amazon S3，这样就可以无限扩展和卸载主题数据的存储量。

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极客时间kafka专栏评论区笔记

副本读服务主要是为了避免处理一致性问题才这么设计的；因为mysql一般部署在不同的机器上一台机器读写会遇到瓶颈，Kafka中的领导者副本一般均匀分布在不同的broker中，已经起到了负载的作用。...在你的真实环境中创建一个单分区的topic测试一下TPS，假设是T2 3. 你需要的分区数大致可以等于T1 / T2 能讲讲kafka的性能测试脚本怎么使用吗？...C：消费者组订阅主题，主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D：消费者组机制，同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。...2、重要问题： A：消费组中的实例与分区的关系：消费者组中的实例个数，最好与订阅主题的分区数相同，否则多出的实例只会被闲置。一个分区只能被一个消费者实例订阅。...3、前两种都是成功消费的情况，如果消费失败导致位移更新失败，那么这个机制就没有任何生效的意义了，这时候重复消费就不可避免了。

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真的，关于 Kafka 入门看这一篇就够了

这个值在 kafka 集群中必须是唯一的，这个值可以任意设定， port 如果使用配置样本来启动 kafka，它会监听 9092 端口。修改 port 配置参数可以把它设置成任意的端口。...如果 kafka 返回一个错误，onCompletion 方法会抛出一个非空(non null)异常，这里我们只是简单的把它打印出来，如果是生产环境需要更详细的处理，然后在 send() 方法发送的时候传递一个...上图中的主题 T1 有四个分区，分别是分区0、分区1、分区2、分区3，我们创建一个消费者群组1，消费者群组中只有一个消费者，它订阅主题T1，接收到 T1 中的全部消息。...customerTopic，参数传入的是一个正则表达式，正则表达式可以匹配多个主题，如果有人创建了新的主题，并且主题的名字与正则表达式相匹配，那么会立即触发一次重平衡，消费者就可以读取新的主题。...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量）消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的

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Kafka 基础面试题

基本上，每个Kafka消费群体都由一个或多个共同消费一组订阅主题的消费者组成。 5. ZooKeeper在Kafka中的作用是什么？...但是，如果任何节点失败，我们还使用Zookeeper从先前提交的偏移量中恢复，因为它做周期性提交偏移量工作。 6. 没有ZooKeeper可以使用Kafka吗？...是什么确保了Kafka中服务器的负载平衡？答：由于领导者的主要角色是执行分区的所有读写请求的任务，而追随者被动地复制领导者。因此，在领导者失败时，其中一个追随者接管了领导者的角色。...Apache Kafka是分布式流处理平台吗？如果是，你能用它做什么？答：毫无疑问，Kafka是一个流处理平台。...重平衡的发生在启动一个消费者组前，但是在某些情况下，会正在运行消费的时，再次发生，可能会导致整个集群的暂时性的瘫痪，影响kafka的高可用。 23. 消费者重平衡的发生时机？

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Kafka

这个值在 kafka 集群中必须是唯一的，这个值可以任意设定， port 如果使用配置样本来启动 kafka，它会监听 9092 端口。修改 port 配置参数可以把它设置成任意的端口。...如果 kafka 返回一个错误，onCompletion 方法会抛出一个非空(non null)异常，这里我们只是简单的把它打印出来，如果是生产环境需要更详细的处理，然后在 send() 方法发送的时候传递一个...下面是一个 Kafka 分区消费示意图上图中的主题 T1 有四个分区，分别是分区0、分区1、分区2、分区3，我们创建一个消费者群组1，消费者群组中只有一个消费者，它订阅主题T1，接收到 T1 中的全部消息...为了简单我们只订阅了一个主题 customerTopic，参数传入的是一个正则表达式，正则表达式可以匹配多个主题，如果有人创建了新的主题，并且主题的名字与正则表达式相匹配，那么会立即触发一次重平衡，消费者就可以读取新的主题...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量）消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的

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Apache Kafka 3.1.0正式发布！

Kafka Streams KAFKA-13439：不推荐使用急切的重新平衡协议自 Kafka 2.4 以来，协作式再平衡协议一直是默认协议，但我们继续支持 Eager 式再平衡协议，以提供从早期客户端版本升级的路径...KIP-775：外键连接中的自定义分区器今天，Kafka Streams 中的外键 (FK) 连接只有在连接的两个表（主表和外键表）都使用默认分区器时才有效。...此限制是由于实现中的订阅和响应主题被硬连线以使用默认分区器。如果外键表未与订阅主题共同分区，则外键查找可能会被路由到没有外键表状态的 Streams 实例，从而导致缺少连接记录。...类似地，如果主表未与响应主题共同分区，则订阅响应可能会被路由到不包含原始（触发）记录的实例，从而导致哈希比较失败和连接结果丢失。...KIP-761：将总阻塞时间指标添加到 Streams KIP-761引入了一个新的度量标准，该度量标准blocked-time-total衡量 Kafka Streams 线程自启动以来在 Kafka

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Apache Kafka：优化部署的 10 种最佳实践

如果在应用场景中您不需要以前的日志，那么您可以使用 Kafka 删除某个文件大小的日志文件，或者通过设置 cleanup.policy 在一段时间之后再“删除”。...压缩是 Kafka 确保每个消息键 (在单个主题分区的数据日志中) 至少保留最后一个已知值的过程。压缩操作处理主题中的每个键，以保留其最后的值，清理所有其他重复项。...因为更改设置 (如复制因子或分区计数) 可能很困难，所以您需要在第一次以正确的方式设置这些配置，然后在需要更改时简单地创建一个新主题 (一定要在准生产环境中测试新主题)。...如果您不这样做，那么需具有很高的监控能力，并且准备好处理可能非常具有挑战性的重平衡和中断! 创建 Kafka 主题时设置了分区的数量，如下所示。...但它会影响消费者，因此建议在处理完所有结果后再执行此操作。

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学习 Kafka 入门知识看这一篇就够了！（万字长文）

这个值在 kafka 集群中必须是唯一的，这个值可以任意设定， port 如果使用配置样本来启动 kafka，它会监听 9092 端口。修改 port 配置参数可以把它设置成任意的端口。...如果 kafka 返回一个错误，onCompletion 方法会抛出一个非空(non null)异常，这里我们只是简单的把它打印出来，如果是生产环境需要更详细的处理，然后在 send() 方法发送的时候传递一个...上图中的主题 T1 有四个分区，分别是分区0、分区1、分区2、分区3，我们创建一个消费者群组1，消费者群组中只有一个消费者，它订阅主题T1，接收到 T1 中的全部消息。...为了简单我们只订阅了一个主题 customerTopic，参数传入的是一个正则表达式，正则表达式可以匹配多个主题，如果有人创建了新的主题，并且主题的名字与正则表达式相匹配，那么会立即触发一次重平衡，消费者就可以读取新的主题...消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区中的位置（偏移量）消费者会向一个叫做 _consumer_offset 的特殊主题中发送消息，这个主题会保存每次所发送消息中的分区偏移量，这个主题的主要作用就是消费者触发重平衡后记录偏移使用的

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【Kafka专栏 14】Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS”

Topic（主题）：Kafka中的消息是按主题进行分类的，生产者将消息发送到特定的主题，消费者从主题中消费消息。 Producer（生产者）：负责将数据发送到Kafka集群的客户端。...因此，如果没有消费状态跟踪，消费者可能会重新读取并处理已经消费过的消息，导致数据重复。通过维护每个消费者分区的偏移量，Kafka可以防止这种情况的发生。...重新平衡消费者组：在Kafka中，消费者属于消费者组。当消费者组中的消费者数量发生变化时（例如，新消费者加入或现有消费者离开），消费者组会进行重新平衡。...在重新平衡期间，Kafka会确保每个分区都有一个消费者，并且每个消费者都知道它应该从哪里开始读取（即其最后提交的偏移量）。...在再均衡过程中，Kafka会重新分配主题分区给消费者实例，以确保每个分区都有一个消费者实例进行消费。在再均衡过程中，消费者会暂停消费并保存当前的消费状态（包括偏移量和检查点）。

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