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  • kafka partition

    2019-03-08 19:02:44
    这里写自定义目录标题kafka partition kafka partition 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中 consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一...

    这里写自定义目录标题

    kafka partition

    	一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中
    	consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费。
    	Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 
    	新版kafka把这个offsert保存到了一个__consumer_offsert的topic下,这个__consumer_offsert 有50个分区,通过将group的id哈希值%50的值来确定要保存到那一个分区.  这样也是为了考虑到zookeeper不擅长大量读写的原因。
    	所以,如果要一个group用几个consumer来同时读取的话,需要多线程来读取,一个线程相当于一个consumer实例。当consumer的数量大于分区的数量的时候,有的consumer线程会读取不到数据。 
    	假设一个topic test 被groupA消费了,现在启动另外一个新的groupB来消费test,默认test-groupB的offset不是0,而是没有新建立,除非当test有数据的时候,groupB会收到该数据,该条数据也是第一条数据,groupB的offset也是刚初始化的ofsert, 除非用显式的用–from-beginnging 来获取从0开始数据 
    

    引用:https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html

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  • kafka Partition

    2020-08-13 17:35:13
    PartitionPartition(分区)partition分布单节点集群消息如何写入partition?从Partition消费消息Consumer指定Partition消息分配策略消息分配策略的触发条件 Partition(分区) partition是一块保存具体数据的空间,...

    Partition(分区)

    partition是一块保存具体数据的空间,本质是磁盘上存放数据的文件夹,

    	所以partition不能跨Broker,也不能在同一个Broker上跨磁盘。
    

    partition中的每个消息会被分配一个offset(偏移量),它是消息在此partition的唯一编号。

    	offset只保证同一partition内消息是有序的。
    

    Kafka支持动态添加partition,但不支持删减partition,

    	因为如果将删减的partition上的数据转移到其他partition上,会破坏其他partition上消息的有序性。
    

    在这里插入图片描述

    	消息由key+value组成,key、value皆可为空。
    	根据partition规则,broker将收到的消息存储到其中一个partition,类似于将数据做分片处理。
    

    partition分布

    单节点

    如果topic(firstTopic)有3个partition,那么配置dir路径下(默认:/tmp/kafka-log )有3个目录,firstTopic-0、firstTopic-1、firstTopic-2。

    集群

    集群中有n个broker,一个topic中的多个partition如何分布在这些broker上?
    将partition排序,第i个partition放到(i mod n)个broker上

    在这里插入图片描述

    消息如何写入partition?

    消息由key、value组成,key、value皆可为空,那么消息存储在哪个partition中?

    方式一:producer自定义分区 (Partitioner 接口)

    
    properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,"com.gupaoedu.kafka.MyPartition");	//partition类名全路径
    
    
    public class MyPartition implements Partitioner {
      private Random random = new Random();
      @Override
      public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        List<PartitionInfo> partitionInfos = cluster.partitionsForTopic(topic); 	// 获得分区列表
        int partitionNum = 0;
        if (key == null) {
          partitionNum = random.nextInt(partitionInfos.size());	 // key为空,随机分区
        } else {
          partitionNum = Math.abs((key.hashCode()) % partitionInfos.size());	//hash取模
        }
        System.out.println("key:" + key + ",value:" + value + "," + partitionNum);
        return partitionNum; 		// 指定发送的分区值
      }
    
      @Override
      public void close() {}
    
      @Override
      public void configure(Map<String, ?> configs) {}
    }
    

    方式二:默认分区算法 (Hash取模算法)
    Key不为空,默认采用hash取模算法。
    key为空,则在”metadata.max.age.ms”时间范围内,随机选一个partition,在默认情况下(10分钟内),数据只会发送到当前partition上。
    因为broker - partition的对应关系可能会发生变化,所以10分钟刷新一次。(metadata.class存储了topic/partition和broker的映射关系)

    从Partition消费消息

    Consumer指定Partition

    TopicPartition topicPartition=new TopicPartition(topic,0);	  //指定0分区
    kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(topicPartition));  // 可接收多个指定
    

    消息分配策略

    range(默认):在同一topic中,按partition和consumer的数量分配。

    	缺陷:
    		订阅多个topic时,分配不均。
    

    roundRobin(轮询):整合所有topic的partition,按字典排序,最后将partition轮询给各个消费者。

    	缺陷:
    		组内consumer订阅不同分区时,分配不均。
    		组内一consumer宕机,会导致所有分区重新轮询分配,严重浪费资源。
    

    stickyAssignor(粘性)

    	优势:
    		相比roundRobin,stickyAssignor更加平均。
    		组内一consumer宕机,将其分区分配给其他consumer,其他consumer原有的分区保持不动,
    

    消息分配策略的触发条件

    1. group新增/剔除consumer
    2. Topic新增Patition
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  • kafka partition offset的保存时间及重置 1. 问题背景 后端业务流程设计上有两个进程会以生产者和消费者角色操作kafka,每次操作会指定kafka topic下的指定partition,一段时间没用这个功能后,再次使用是发现消费...

    在这里插入图片描述

    kafka partition offset的保存时间及重置

    1. 问题背景

    后端业务流程设计上有两个进程会以生产者和消费者角色操作kafka,每次操作会指定kafka topic下的指定partition,一段时间没用这个功能后,再次使用是发现消费进程从指定partition中取出的数据不是生产者新写入的数据;

    即存在重复消费问题

    2. 问题排查

    • 查看被消费的topic的数据情况
      topic
    • 查看使用的消费组在当前数据的消费情况
      consumer

    此时消费进程还在开着,可以看到 CURRENT-OFFSET 还在增长,但 CURRENT-OFFSET 的值小于生产者进程写入的总量(写入了2千万+数据),且数据总量 LOG-END-OFFSET 大小在2亿左右,所以判断消费者消费数据时的 offset 被重置到最小值了

    3. 问题原因

    已经排查出了是消费数据时的历史 offset 被重置为最小值

    • 首先需要了解consumer从kafka读取数据的流程:

    consumer初始化时会从broker取commit offset作为初始fetch offset来取消息,之后会继续在fetch offset上按顺序正确的往后取消息。
    fetch offset在初始化之后就不需要用户理会,由consumer自行管理维护。 consumer的commit作为松散的支线可以在任意时间点执行,commit的意义在于尽可能及时的把消费处理的结果刷回broker去,以备consumer重启初始化或通过adminClient读取使用,所以习惯上成功消费一条就commit一次。一般来说commit offset会落后fetch offset一些,另外即使一次commit失败了也没关系,只要后序commit成功就能掩盖。

    • 查看kafka官方文档关于log和offset的保存时间配置项:
      • log.retention
        log_retention
      • offset.retention
        offset_retention
        可以看到,配置文件中的log保存时间和offset保存时间都是默认7天
    • offset.retention.minutes
      offset.retention.minutes 表示超过配置的时间(10080minutes=7days)没有进行 commit 的更新,服务端就会删除 consumercommit offset , 当 consumerbroker 获取 commit offset 时,还没有提交过offset或是已经被删除,就返回0。
    • consumer auto.offset.reset
      • 创建consumer时可在default.topic.config配置项中配置auto.offset.reset策略,支持 smallestlatest 两个选项(可查看官方文档说明)
      • consumer初始化时发现commit offset已经被删除,取到了0去fetch消息,这时会超出broker的留存消息范围,触发consumeroffset reset。如果auto.offset.reset=smallest 就会从留存的7天内的最小位消息开始消费(重复消费了大量log)。如果auto.offset.reset=lastest 就会从最新消息开始消费(消息丢失)。

    4. comsumer 重置 commit offset

    业务设计中有时需要调整 commit offset 的位置

    from confluent_kafka import Consumer, TopicPartition
    
    def reset_offset(bootstrap_server:str, group_id:str,
                     topic:str, partition:int, new_offset:int=None):
        """
        重置commit offset, 不指定offset时重置到HW(high watermark)
        @param bootstrap_server: kafka server
        @param group_id: 
        @param topic: 
        @param partition: 
        @param new_offset: 
        @return: 
        """
        if not new_offset:
            consumer = Consumer({
                "bootstrap.server": bootstrap_server,
                "group.id": group_id,
                "enable.auto.commit": False,    # 是否自动提交offset
                "default.topic.config": {
                    "auto.offset.reset": "smallest"     # 有smallest和latest可选
                }
            })
            consumer.subscribe([topic])
            tp = TopicPartition(topic=topic, partition=partition)
            committed = consumer.committed([tp])
            print("committed: {}".format(committed[0].offset))
            watermark_offsets = consumer.get_watermark_offsets(tp)
            print("watermark_offsets: {}, {}".format(watermark_offsets[0], watermark_offsets[1]))
            new_offset = int(watermark_offsets[1]) - 1
        print("new_offset: {}".format(new_offset))
        tp_new = TopicPartition(topic, partition, new_offset)
        consumer = Consumer({
            "bootstrap.server": bootstrap_server,
            "group.id": group_id,
            "enable.auto.commit": True,    # 这里打开自动提交,让consumer提交offset到HW
            "default.topic.config": {
                "auto.offset.reset": "smallest"     # 有smallest和latest可选
            }
        })
        consumer.assign([tp_new])   # assign为从指定的offset开始消费
        consumer.poll()
        print("reset commit offset finish, bootstrap.server:{}, topic:{}, partition:{}, group.id:{}, new offset: {}"\
              .format(bootstrap_server, topic, partition, group_id, new_offset))
    
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  • 本文主要针对Flink1.0中关于Flink Sink的并行度和KafkaPartition的关系,官网见: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/connectors/kafka.html#kafka-producer-partitioning-scheme By ...

    本文主要针对Flink1.0中关于Flink Sink的并行度和KafkaPartition的关系,官网见:

    https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/dev/connectors/kafka.html#kafka-producer-partitioning-scheme

    By default, if a custom partitioner is not specified for the Flink Kafka Producer, the producer will use a FlinkFixedPartitioner that maps each Flink Kafka Producer parallel subtask to a single Kafka partition (i.e., all records received by a sink subtask will end up in the same Kafka partition).
    
    A custom partitioner can be implemented by extending the FlinkKafkaPartitioner class. All Kafka versions’ constructors allow providing a custom partitioner when instantiating the producer. Note that the partitioner implementation must be serializable, as they will be transferred across Flink nodes. Also, keep in mind that any state in the partitioner will be lost on job failures since the partitioner is not part of the producer’s checkpointed state.
    
    It is also possible to completely avoid using and kind of partitioner, and simply let Kafka partition the written records by their attached key (as determined for each record using the provided serialization schema). To do this, provide a null custom partitioner when instantiating the producer. It is important to provide null as the custom partitioner; as explained above, if a custom partitioner is not specified the FlinkFixedPartitioner is used instead.

    按照官网说明,当用户构造参数中没有自定义Partitioner,则使用FlinkFixedPartitioner ,极端情况下会出现Kafka Partition Skew

    环境:

    Flink1.10、kafka_2.11-1.1.1、jdk8

    生产者:

    创建kafka topic:指定3副本,3个partition,topic:message-test

    kafka_2.11-1.1.1/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper flu02:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 3 --topic message-test

    消息生成:nc-lk,手动提交数据,这里直接使用1-100的数字(直接在execl中复制即可)

    生产者使用Flink-Sink,代码如下:

    public class KafkaProducer {
        private static final Random RANDOM = new Random();
        // 这里的key务必注意要让flink hash分散开,而不是计算出来的值相同
        private static final String[] keys = "a b f".split("\\W+");
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            DataStreamSource<String> text = env.socketTextStream("flu03", 2020);
    
    
            FlinkKafkaProducer<String> myProducer = new FlinkKafkaProducer<String>(
                    "message", new KafkaSerializationSchema<String>() {
                @Override
                public ProducerRecord<byte[], byte[]> serialize(String element, @Nullable Long timestamp) {
    
                    int i = RANDOM.nextInt(keys.length);
                    String key = keys[i];
    
                    System.out.println("key? " + key + " ,value:" + element);
    
                    return new ProducerRecord("message-test", key, element);
                }
            // 注意这里最后一个数字,是kafkaProducerPoolSize,记作C
            }, initKafkaConfig(), FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE,1);
            // 设置并行度,记作 P
            text.addSink(myProducer).setParallelism(1);
    
            env.execute("kafka producer");
        }
    
        private static Properties initKafkaConfig() {
            final Properties properties = new Properties();
            properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "flu02:9092,flu03:9092,flu04:9092");
            properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
            properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
            //properties.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,MessageProducerInterceptor.class.getName());
            properties.put(ProducerConfig.CLIENT_ID_CONFIG, "hangz-factory");
            properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
            properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
            return properties;
        }
    }

    上面代码中CP两处需要不断修改,来查看partition接收的消息个数。

    消费者:

    // 使用异步同步结合消费数据
    public class ASyncAndSyncCommitConsumer {
        private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(ASyncAndSyncCommitConsumer.class);
    
        public static void main(String[] args) {
            // 用count记录:partition 以及 partition接收到的数量
            Map<Integer,Long> count = new HashMap<>(16);
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(loadProp());
            consumer.subscribe(Collections.singletonList("message-test"));
            try {
                for (; ; ) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
    
                    records.forEach(record -> {
    
                        Long value = count.getOrDefault(record.partition(), 0L);
                        count.put(record.partition(),value+1);
                        LOGGER.info("record.key()={}, record.offset()={}, record.partition()={}, record.timestamp()={}, " +
                                "record.value()={}, count:{}", record.key(), record.offset(), record.partition(), record.timestamp(), record.value(),count.toString());
    
                    });
                    consumer.commitAsync();
                }
            }catch (Exception e){
                LOGGER.error("Unexpected error",e);
            }finally {
                try {
                    consumer.commitSync();
                }finally {
                    consumer.close();
                }
            }
        }
    
        private static Properties loadProp() {
            Properties properties = new Properties();
            properties.put("bootstrap.servers", "flu02:9092,flu03:9092,flu04:9092");
            properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
            properties.put("group.id", "test_group-1");
            properties.put("auto.offset.reset", "latest");
            // 非自动提交offset
            properties.put("enable.auto.commit", "false");
            return properties;
        }
    }

    测试:

    看下kafka topic状态:kafka_2.11-1.1.1/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper flu02:2181/kafka --topic message-test

    正常。

    启动服务端接收消息:nc -ik 2020复制粘贴1000个数字。

    测试结果:

    消费者打印示例:

    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2435, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892721, record.value()=64, count:{0=324, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2436, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892744, record.value()=66, count:{0=325, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2437, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892744, record.value()=69, count:{0=326, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2438, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892744, record.value()=71, count:{0=327, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2439, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892745, record.value()=76, count:{0=328, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2440, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892745, record.value()=86, count:{0=329, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2441, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892745, record.value()=88, count:{0=330, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2442, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892745, record.value()=90, count:{0=331, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2443, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892746, record.value()=91, count:{0=332, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2444, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892746, record.value()=92, count:{0=333, 1=307, 2=359}
    [29/04/20 05:18:08:008 CST] main  INFO consumer.ASyncAndSyncCommitConsumer: record.key()=f, record.offset()=2445, record.partition()=0, record.timestamp()=1588151892746, record.value()=94, count:{0=334, 1=307, 2=359}

    多次测试结果:

    并行度为1,默认kafkaProducersPoolSize=1:   -->{0=35, 1=28, 2=37},测试第二次:{0=334, 1=307, 2=359}
    并行度为1,默认kafkaProducersPoolSize=3:   -->{0=39, 1=24, 2=37} 
    并行度为1,默认kafkaProducersPoolSize=4:   --> {0=33, 1=31, 2=36}
    
    并行度为3,默认kafkaProducersPoolSize=1:   --> {0=36, 1=37, 2=27}
    并行度为3,默认kafkaProducersPoolSize=3:   --> {0=209, 1=198, 2=193}
    并行度为3,默认kafkaProducersPoolSize=5:   --> {0=235, 1=231, 2=234}
    
    并行度为4,默认kafkaProducersPoolSize=1:   --> {0=249, 1=226, 2=225}
    并行度为4,默认kafkaProducersPoolSize=3:   --> {0=327, 1=347, 2=326}
    并行度为4,默认kafkaProducersPoolSize=4:   --> {0=332, 1=328, 2=340}

    结论:

    默认使用:round-robin,而没有使用类似:FlinkFixedPartitioner 

    这里并没有对线程进行测试,在使用的过程中,尽量让sink的并行度和kafka的partition一致,是 比较理想的状态。

    初略调试了源码:可以看到比较关键的

    FlinkKafkaProducer,默认当partition为null并没有使用FlinkFixedPartitioner 。

    在Flink内部有两阶段提交:TwoPhaseCommitSinkFunction等等

     

    错误之处,请大佬指出,感激!

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  • Kafka Partition分发策略

    2018-11-28 19:21:29
    今天突然想起一个问题,当producer往kafka写数据的...通过查看kafka源码,发现Kafka Java客户端有默认的partition分配机制。 实现如下: /** * Compute the partition for the given record. * * @param...
  • 10 Kafka Partition Leader选主机制

    万次阅读 2018-04-28 07:27:03
    Kafka Partition Leader选主机制更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新...
  • Partition(分区)是 Kafka 的核心角色,对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。 掌握好 Partition 就可以更快的理解 Kafka。本文会讲解 Partition 的概念、结构,以及行为方式。 一、Events, ...
  • 通常情况下,kafka集群中越多的partition会带来越高的吞吐量。但是,我们必须意识到集群的partition总量过大或者单个broker节点partition过多,都会对系统的可用性和消息延迟带来潜在的影响。   我们可以粗略地通过...
  • kafka Partition分发策略

    千次阅读 2017-04-30 16:16:13
    为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的PartitionKafka保证在partition中的消息是有序的。Kafka Java客户端有默认的Partitioner。
  • partition:3 replication:2 分区 分区的概念很好理解,就是数据的水平切分,比如上面的配置中把一个主题的数据分成3分进行存储,而且不同分区一般都是在不同的broker中。这个就是kafka的高扩展性。 比如上面s1、s2...
  • 在之前的一篇文章中,笔者介绍了Kafka Consumer Group(消费者组)以及Rebalance(重平衡)的概念: 为了使得Consumer易于组织、可扩展以及更好地容错,Kafka将一个或多个Consumer组织为Consumer Group,即消费者组...
  • kafka partition分配原理探究

    万次阅读 2017-04-06 15:26:31
    kafka partiton 原理
  • Flume+Kafka集成,将不同级别的日志生产到Kafka Topic不同的Partition中 conf文件 #Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # Describe/configure the source a1....
  • Kafka Partition Leader选举机制原理详解

    千次阅读 2020-12-03 23:49:18
    3 Kafka Partition选主机制 3.1 优势 Kafka的Leader Election方案解决了上述问题,它在所有broker中选出一个controller,所有Partition的Leader选举都由controller决定。 controller会将Leader的改变直接通过RPC的...
  • kafka partition(分区)与 group

    千次阅读 2018-01-05 09:41:29
    produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要
  • 通过本模块的学习,能够掌握Kafka的负载均衡、Producer生产数据、Kafka文件存储机制、Kafka自定义partition 课程大纲: 1、 Kafka整体结构图 2、 Consumer与topic关系 3、 Kafka Producer消息分发
  • 为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高,物理上把Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。 每个日志文件都是一个log ent...
  • partition相当于一个大文件呗平均分成多个segment数据文件,每个segment尤两个两个文件构成***.index(索引文件)和***.log(数据文件)组成   直接上两张图就一目了然了   优点: 文件的命名相当于查找的稀疏...
  • 前言:一个topic可以有很多个partition,而这些partition在整个集群中可以直观地看成一个二维坐标系,横轴代表...也就是上一篇文章末尾说的剩下的事情交给kafka内部处理,这一节我们就来分析下kafka内部是如何处理。  
  • 某台kafka服务器负载过高,机器挂掉一段是时间后,kill掉占用内存的进程,然后重启kafka服务,但是一直不能完成启动和数据同步,日志如下fset 0 to broker BrokerEndPoint(11,192.168.207.79,9092)] ) (kafka.server...
  • 1.概述 默认: 【Flink】FlinkConsumer是如何保证一个partition对应一个thread的...kafkaPartition mod 并行度总数 = 分配到并行度中的partition 例子:partition 个数为 6;并行度为 3 图示如下: 如上分析,如果...
  • kafka 指定partition生产,消费

    万次阅读 2018-01-11 13:22:26
    kafka指定partition生产消费 在实际的业务中,特别是涉及到指定任务是否结束,任务对应消息是否消费完毕时,单纯指定topic消费,由kafka自动分配partition已经无法满足我们的实际需求了,这时我们就需要指定...
  • kafka consumer partition分配

    千次阅读 2018-10-19 18:58:07
    成功Rebalance的结果是,被订阅的所有Topic的每一个Partition将会被Consumer Group内的一个(有且仅有一个)Consumer拥有。每一个Broker将被选举为某些Consumer Group的Coordinator。某个Cosnumer Group的...
  • 每个并发有个编号,只会读取kafka partition % 总并发数 == 编号 的分区 如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3 分区 p0 分配给并发 0 : 0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1: 1% 4 =...
  • kafkapartition和offset

    千次阅读 2017-05-02 18:40:19
    kafka快速上手中,留下的问题是关于partition和offset,这篇文章主要解释这个. Log机制 说到分区,就要说kafka对消息的存储.在 官方文档 中. 首先,kafka是通过log(日志)来记录消息发布的.每当产生一个...

空空如也

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