kafka集群节点数据一致性理解

最新推荐文章于 2025-04-06 08:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-06 08:00:00 发布 · 468 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#kafka #分布式 #java

Kafka通过ISR（In-SyncReplicas）确保数据一致性，只有当消息被ISR中的所有副本写入后才向生产者确认。ISR列表包含与leader保持同步的副本，当副本失去同步则从列表中移除。这样保证了消费者从ISR读取的数据与leader一致，且在副本间切换时避免数据丢失。

ISR中所有的副本在任意时刻都与leader的数据是一致的，这是Kafka提供的数据可靠性保证之一

当生产者向Kafka发送消息时，只有当消息被ISR列表中的所有副本都成功地写入后，才会向生产者返回成功的响应。这意味着ISR列表中的所有副本都已经成功地复制了消息，因此它们的数据是一致的。当消费者从ISR副本中读取消息时，它们也可以保证读取到与leader副本相同的数据

每个broker节点的topic数据是否一致就看isr列表即可，只要是在isr列表中的broker节点，数据都是一致的

查看apex主题的详细信息，其中包含topic id、isr列表、partition分区等信息

bin/kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 10.1.60.114:9092 --topic apex

 ISR列表是指与leader副本保持同步的副本列表。当分区的某个副本与leader副本同步时，它就会被添加到ISR列表中。当分区的某个副本与leader副本失去同步时，它就会从ISR列表中删除

在Kafka中，ISR副本是与leader副本保持同步的副本，它们的数据是一致的。当一个ISR副本被选举为新的leader时，它会从上一个leader副本处继续消费消息，因此不会出现重复消费的情况

Kafka 集群节点数据的一致性理解
WdzDevops的博客
09-19 313
ISR（In-Sync Replica）机制：Kafka 引入了 ISR 的概念，用于表示与领导者保持同步的追随者副本。副本同步机制确保了数据在领导者与追随者之间的一致性，而 ISR 机制则保证只有可靠的副本参与数据的读写。在 Kafka 集群中，数据的一致性是一个重要的概念，它确保了在分布式环境下，各个节点之间的数据副本保持一致性。当领导者发生故障时，其中一个追随者会被选举为新的领导者，保证消息的可靠性和持久性。通过 Kafka 的副本机制和 ISR 机制，保证了集群节点数据的一致性。
zookeeper集群 + kafka集群
2201_75549363的博客
09-20 1641
Zookeeper是一个，专门为分布式应用提供高效可靠的协调、同步、配置管理和故障恢复等功能。它的设计目的是简化分布式系统的管理，保证多个节点之间的数据一致性和协调工作。Zookeeper 提供了类似文件系统的层次化命名空间，用来存储和管理元数据，确保分布式应用的高可用性和强一致性。
kafka集群副本同步问题排查
battybaby的博客
01-05 2843
kafka失效副本是什么，具有哪些应对措施，在某节点故障情况下kafka集群副本状态监控情况，如何确认集群副本已恢复正常，故障期间会对下游消费有什么影响
kafka 集群_大数据Kafka集群部署
weixin_39632379的博客
12-03 204
大数据培训Kafka集群部署1 环境准备1.1 集群规划hadoop102 hadoop103 hadoop104zk zk ...
通过kafka学习数据一致性
wangkai6666的博客
02-18 1652
Kafka通过分区与副本机制、ISR机制、消息提交确认、原子性操作和容错处理等手段，确保数据一致性。这些设计使得Kafka能够在分布式环境中实现高吞吐量、持久化存储、可扩展性和高可靠性等特性从而满足各种复杂场景下的数据一致性需求。
kafka学习：broker数据处理
woailuo626的专栏
11-18 525
kafka学习：broker数据处理 文章目录 由于历史原因，我们公司用的还是比较老的kafka版本0.10.1.0，最近由于项目需要，学习了kafka的使用，学习过程中了解到的一些知识记录下，以便日后查阅； broker端网络处理模型 acceptor: 一个acceptor负责所有新连接； processors: acceptor对应多个process thread， 每个process...
18 kafka生产者-数据重复问题--数据去重
weixin_39563769的博客
04-09 831
kafka的事务
聊聊Kafka(八)Kafka的一致性
01-08 990
Kafka的一致性概念Follower副本何时更新LEOFollower副本何时更新HWLeader副本何时更新LEOLeader副本何时更新HW值HW和LEO正常更新案例HW和LEO异常案例Leader Epoch使用 概念 水位标记 水位或水印（watermark）一词，表示位置信息，即位移（offset）。Kafka源码中使用的名字是高水位，HW（high watermark）。 副本角色 Kafka分区使用多个副本(replica)提供高可用。 LEO和HW 每个分区副本对象都有两个重要的属性：L
大数据面试必备：Kafka多集群数据同步与跨集群复制实现原理详解
qq_58299462的博客
04-06 1144
在Kafka中，实现多集群的数据同步通常使用的是Kafka官方提供的工具——MirrorMaker。MirrorMaker是一个高效且可靠的跨集群复制工具，它可以将一个Kafka集群中的数据实时复制到另一个Kafka集群中。基本原理是通过消费源集群中的数据并将其生产到目的集群中。
kafka保证数据一致性机制
Piratesa的博客
10-30 1782
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数 ...
kafka数据的准确性和一致性保证
weixin_40809627的博客
04-15 1411
数据可靠性 kafka作为商业级消息中间件，消息的可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。 topic 分区副本数 在 Kafka 0.8.0 之前，Kafka 是没有副本的概念的，那时候人们只会用 Kafka 存储一些不重要的数据，因为没有副本，数据很可能会丢失。但是随着业务的发展，支持...
kafka
u013913482的博客
11-16 707
kafka分析
kafka中topic发生混乱
weixin_30525825的博客
01-09 194
当时创建topic时，所有zookeeper相关都没有加/kafka 问题： topic发生混乱 解决： 先关闭kafka的服务 $ {KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh 再去zookeeper的zkCli.sh中删除不相关的，只留hbase和zookeeper 转载于:https://www.cnblogs.com/gaojiaxu...
kafka之broker 保存消息
qq_43193797的博客
01-23 570
1 broker 保存消息 物理上把 topic 分成一个或多个 patition（对应 server.properties 中的num.partitions=3配置） 每个 patition 物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该 patition 的所有消息和索引文件），如下： 2 分区分配 在创建主题时， Kafka 首先会决定如何在 broker 间分配分区。 假设你有 6...
聊聊 Kafka：Kafka 如何保证一致性
riemann_的博客
06-06 6180
本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去剖析Kafka 是如何保证一致性的~
kafka架构与原理 ，消息的可靠性与一致性幂等性，数据存储、zookeeper、使用场景
.
03-03 3221
Kafka常用命令之kafka-topics.shhttps://blog.youkuaiyun.com/qq_29116427/article/details/80202392 Kafka概述 Kafka作为一个商业级消息中间件 ，发布和订阅记录流，它类似于一个消息队列 先了解下Kafka的基本原理，然后通过对kakfa的存储机制、复制原理、同步原理、可靠性和持久性保证等等一步步对其可靠性进行分析...
kafka集群介绍
unschooledrat的博客
05-03 3001
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 Zookeeper 协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写，消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
KAFKA启动报错：【CLUSTER ID】不匹配的问题
lisai的专栏
11-02 1434
找到目录下的meta.properties，更新cluster.id，修改成报错信息中的Cluster ID。解决：查看server.properties中log.dirs。
有关kafka主节点无法启动
qq_50859962的博客
11-07 1501
kafka无法正常启动 最近新配置是kafka，在第一次启动时,第一台机器报错 ERROR [KafkaServer id=1] Fatal error during KafkaServer startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServer) java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.zookeeper.ZooKeeper.multi(Ljava/lang/Iterable;Lorg/apache/zookee
kafka的节点怎么保持一致性
最新发布
08-05
Kafka 是一个分布式流处理平台，其节点间的数据一致性主要依赖于其副本机制和日志管理策略。Kafka 中的每个分区（Partition）都有一个副本集（Replica Set），其中包含一个领导者副本（Leader Replica）和多个跟随者副本（Follower Replicas）。数据一致性的维护主要通过以下机制实现： 1. **领导者副本与跟随者副本的同步** 领导者副本负责处理所有来自生产者和消费者的请求，而跟随者副本则从领导者副本拉取数据以保持同步。跟随者副本定期从领导者副本获取最新的日志段（Log Segment），并追加到自己的日志中。这种机制确保了副本之间数据的一致性。 2. **高水位标记（High Watermark）** Kafka 使用高水位标记来表示已经成功复制到大多数副本的日志位置。只有达到高水位标记的数据才会对消费者可见。这种方式确保了即使在领导者副本发生故障时，消费者读取到的数据仍然是完整的和一致的。 3. **副本管理器（Replica Manager）** Kafka 的副本管理器负责管理每个副本的状态，包括领导者副本和跟随者副本之间的同步。它会监控副本的滞后情况，并在副本无法及时同步时触发重新分配。 4. **日志压缩（Log Compaction）** 日志压缩是一种确保每个键的最新值保留在日志中的机制。通过日志压缩，Kafka 可以减少存储开销，同时保持数据的最终一致性。 5. **ISR（In-Sync Replica）机制** ISR 是指与领导者副本保持同步的副本集合。只有 ISR 中的副本才能参与领导者选举。当领导者副本发生故障时，Kafka 会从 ISR 中选举一个新的领导者副本，以确保数据的一致性和可用性。 6. **ZooKeeper 的协调作用** Kafka 使用 ZooKeeper 来管理集群的元数据，包括分区的领导者副本信息和副本状态。ZooKeeper 提供了分布式协调服务，确保了 Kafka 集群中节点间的一致性。 ### 示例代码：Kafka 生产者配置 以下是一个 Kafka 生产者的配置示例，展示了如何通过配置确保数据一致性： ```java Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); // 确保所有副本都确认收到数据 props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value"); producer.send(record); producer.close(); ``` 在上述配置中，`acks=all` 表示生产者会等待所有副本确认收到数据后才认为消息发送成功，从而确保了数据的一致性。 ### 总结 Kafka 通过副本机制、高水位标记、日志压缩、ISR 机制以及 ZooKeeper 的协调作用，实现了节点间的数据一致性。这些机制共同确保了 Kafka 在分布式环境下的高可用性和可靠性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值