Kafka中Follower挂了怎么办

原创 已于 2023-12-08 09:43:25 修改 · 59 阅读 · 0 ·
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#kafka #分布式

于 2023-12-04 20:43:07 首次发布

小刘不刘
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Kafka 副本 Follower 故障处理机制
My_wife_QBL的博客
07-18 491
Apache Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统，通过副本机制来保证数据的可靠性和高可用性。在 Kafka 中，每个分区都有一个 Leader 副本和若干个 Follower 副本。Leader 副本负责处理所有的读写请求，而 Follower 副本则从 Leader 同步数据。当 Follower 副本出现故障时，Kafka 有一套完善的机制来处理这些故障，以确保系统的稳定性和数据的一致性。本文将详细阐述 Kafka 如何处理 Follower 副本的故障。
大数据面试必备：Kafka中的Leader与Follower：副本机制协同工作详解
qq_58299462的博客
04-01 1488
在Kafka中，Leader和Follower是副本机制中两个关键的角色。每个分区都由一个Leader和若干个Followers组成。Leader负责处理所有的读写请求，而Followers则单纯从Leader那里同步数据。这种结构确保了数据的高可用性和容错性。
Kafka中Leader挂了，Follower挂了，然后再启动，数据如何同步？
nihaoajgpy的博客
08-02 645
由于数据同步的时候先进入Leader，随后同步给Follower，假如Follower挂掉了，Leader和其他的Follower继续往前存储数据，挂掉的节点从ISR集合中剔除，此时挂掉的Follower又重启了，他会先从上次挂掉的节点的HW开始同步数据，直到追上最后一个Follower为止，会重新回归到ISR。2）为保证多个副本之间的数据一致性，其余的Follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的Leader同步数据。HW(高水位线) 演示：所有副本中，最小的LEO。
kafka的leader和follower
m0_62645012的博客
06-08 2247
在Linux中强制杀掉该Kafka的进程，然后观察leader的情况。kafka的leader负责读写，follower不能读写数据(确保每个消费者消费的数据是一致的)，kafka一个topic有多个分区leader，一样可以实现负载均衡。如果kafka是居于ZK进行选举，ZK的压力比较大，例如某个节点崩溃，这个节点上不仅仅只有一个leader，是有不少的leader需要选举，通过ISR可以快速选举。kafka会再创建topic的时候尽量让分配分区的leader在不同的broker中，就是负载均衡。
Kafka中节点故障挂了怎么办？
liu_zhi_tao的博客
12-04 1065
在讲这个之前，首先介绍两个概念每个副本的最后一个offset，LEO就是最新的offset+1所有副本中最小的LEO.如果follower挂了，首先会从isr中退出，在这期间Leader和Follower继续接收数据，等到follower恢复之后，首先找到hw,并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向Leader进行同步。其实这里有个问题，就是为什么要将log文件高于HW部分截取掉，不直接向Leader进行同步，因为Leader始终是数据比较多的？
Apache Kafka中Follower如何与Leader同步数据
wr_java的博客
07-24 1417
重要名词解释： log end offset (logEndOffset)，表示log中最后的message的offst位置. high watermark (HW)，表示Partition各个replicas数据间同步且一致的offset位置，即表示allreplicas已经commit位置，每个Broker缓存中维护此信息,并不断更新。 Kafka中replication复制数据 Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。完全同步复制要求All Alive Follower.
Kafka Leader和Follower故障处理细节
feizuiku0116的博客
06-22 1103
1.Follower发生故障 2.Leader发生故障
Kafka-follower同步leader数据
lu070828的博客
11-12 1379
为每一个分区创建一个线程去leader拉取数据，如果这些分区的leader指向同一个broker，那么使用同一个线程。//每一个分区制作一个拉取器////为每一个分区拉取器创建一个线程，并启动起来// 如果多个分区的leader在一个broker上，那么重复使用fetcher线程，减少连接数//向线程添加分区时，会删除失败的分区//....//依次向leader所在的broker发送拉取请求try {//发送拉取请求} catch {、、....//处理拉取到的数据。
网易三面：说说Kafka的Follower是如何拉取Leader消息的？
JavaEdge全是干货的技术号
01-08 2671
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法，就掌握了拉取线程的处理逻辑。串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程（即ReplicaFetcherThread线程），从Leader副本获取消息并处理的流程了。 AbstractFetcherThread#doWork doWork，AbstractFetcherThread的核心方法，线程的主逻辑运行方法： AbstractFet
Kafka【十】副本（follower）从领导者（leader）同步数据的流程
小小默：进无止境
09-05 2147
Kafka中，分区的某个副本会被指定为 Leader，负责响应客户端的读写请求。分区中的其他副本自动成为 Follower，主动拉取（同步）Leader 副本中的数据，写入自己本地日志，确保所有副本上的数据是一致的。Kafka创建主题时，会根据副本分配策略向指定的Broker节点发出请求，将不同的副本节点设定为Leader或Follower。
kafka中follower一般不参与读写，follower一般用来备份leader的数据，这句话对不对
11-04
嗯，用户这次聚焦于Kafka副本机制的核心问题——“follower一般不参与读写，只用来备份leader的数据”这句话的正确性。看来用户对分布式系统的数据一致性设计有深入研究的需求。 从技术细节看，这句话基本正确但...
kafka 副本同步-如果follower fetch不到数据怎么办
m0_46449152的博客
03-22 493
1、follower发送fetch请求到leader，leader无数据更新时，加入时间轮（100ms）延迟调度 给follower发送空响应 （节约网络资源） 2、leader有数据更新时，会唤醒 时间轮马上执行给follower发送空响应 follower接收到空响应后会继续向leader 发送fetch请求 KafkaApi.handle case ApiKeys.FETCH => handleFetchRequest(request) replicaManager.fetchMessages
霸王餐用户行为埋点：Kafka Connect+ClickHouse实时OLAP分析
12-11 464
吃喝不愁”App需对用户点击、下单、分享等行为进行毫秒级追踪与分析，以支撑运营决策与推荐策略。
kafka和其他消息队列的区别
最新发布
qq_52531977的博客
12-13 781
摘要： Kafka与其他消息队列（RabbitMQ、RocketMQ等）的核心差异源于设计目标不同。Kafka定位为高吞吐分布式日志系统，侧重持久化存储与批量处理，通过分区扩展、顺序写磁盘和零拷贝实现百万级TPS，适配大数据流处理；而RabbitMQ等侧重即时消息投递，提供灵活路由、低延迟（微秒级）和事务支持，适合业务解耦。RocketMQ则平衡吞吐与可靠性，支持金融级场景。选型需权衡吞吐、延迟、功能（如事务/回溯）及生态适配（如Kafka整合Flink）。关键区别在于Kafka是“存储优先”，其他MQ是“
Kafka 客户端 Offset Explore 配置
u011962508的博客
12-13 325
Offset Explore 配置
Kafka 参数配置与启动详解
深耕后端、偏爱架构，用代码与设计构建可靠系统
12-09 835
Kafka核心参数配置指南 本文系统介绍了Kafka三大类核心参数的配置与优化：Broker参数（如副本数、ISR管理、日志保留策略）、生产者参数（如确认机制、批量发送、压缩）和消费者参数（如偏移量提交策略）。重点解析了ISR（同步副本集）相关参数对消息可靠性的影响，包括min.insync.replicas和副本滞后检测机制。同时提供了配置文件的指定方式和各参数的调优建议，帮助实现高吞吐量、低延迟且可靠的消息处理。生产环境建议合理设置副本数、启用幂等性、关闭非ISR选举，并根据业务需求调整日志保留策略。
Seata事务集成Kafka，实现事务一致性
qingwei201314的专栏
12-09 585
将kafka消息暂存至ThreadLocal中，seata事务完成后，再发送消息至kafka，如果seata事务失败，不发送消息。三、将消息暂存至ThreadLocal。二、写一个创建kafka生产端的对象。一、 写一个注解拦截类。
kafka--基础知识点--17--如何保证顺序消费
Chasing__Dreams的博客
12-10 314
Kafka本身不保证整个Topic的全局消息顺序，但能保证单个分区(Partition)内的消息是有序的。这就像一个快递站，所有包裹（消息）都先送到总站(Topic)，但总站内部会分给不同的快递员（分区）去送，每个快递员手里的包裹顺序是固定的，但不同快递员之间的顺序就乱了。
PostgreSQL × Debezium × Kafka CDC（Change Data Capture）监控体系
情深深几许
12-09 914
你的上一条回答：payload.ts_ms - payload.source.ts_ms。识别延迟是来源于 DB、Debezium、Kafka 或下游。WAL 激增会导致 Debezium backlog。下游逻辑错误不会影响 Debezium，但会产生延迟。会影响 WAL 写入速度与 Debezium 延迟。Debezium 延迟会导致 WAL 无法被回收。Kafka 的性能直接影响整个 CDC 延迟。若 ISR 不健康，会影响 Kafka 写速度。Kafka 负载高会导致 CDC 暂停/堆积。
kafka的follower分区有啥用
03-08
<think>嗯，用户问的是Kafka的follower分区有什么用处。我需要先回忆一下Kafka的基本架构。记得Kafka的每个topic分成多个分区，每个分区有多个副本，包括一个leader和多个follower。 首先，用户可能知道分区的基本概念，但不太清楚follower的具体作用。应该从高可用性和数据冗余开始解释。Follower的主要作用是作为leader的备份，一旦leader挂掉，follower可以接管，保证服务不中断。这点很重要，因为分布式系统中节点故障是常见的。 然后，数据同步的过程需要说明。Follower会从leader拉取消息，保持数据的一致性。用户可能想知道同步的细节，比如是异步还是同步复制，这时候要提到Kafka的ISR（In-Sync Replicas）机制，说明只有ISR中的follower才能被选为新的leader，确保数据不丢失。 读写分离也是一个点。虽然通常只有leader处理读写，但某些情况下可以配置允许从follower读取，这样能分担负载，不过可能会有些延迟。这部分用户可能感兴趣，特别是关心性能优化的场景。 负载均衡方面，当leader所在节点压力过大时，Kafka可以重新分配leader到其他follower，平衡集群负载。这对集群管理有帮助，用户如果是运维人员的话，这点很实用。 不过要避免过于深入技术细节，保持解释简洁易懂。可能用户是刚接触Kafka，需要基础层面的理解。同时，检查是否有遗漏的重要点，比如follower的存在如何提升整体的容错能力，以及Kafka如何通过副本机制保证数据的持久性。 需要确保用中文表达，结构清晰，分点说明。可能用户的应用场景是在设计高可用系统，或者遇到故障恢复的问题，所以实际例子会有帮助。比如，当leader节点宕机，controller会选举一个follower成为新leader，服务继续运行，用户无感知。 最后，总结一下follower分区的几个关键作用：故障转移、数据冗余、读写分离和负载均衡。这样用户能有一个全面的认识，同时满足不同层次的需求。</think>Kafka的follower分区在分布式架构中扮演着关键角色，主要作用体现在以下几个层面： 1. **高可用保障** - 每个分区的leader负责处理读写请求，follower作为热备份实时同步数据 - 当leader节点故障时，controller会自动从ISR（In-Sync Replicas）列表中选择一个follower晋升为新leader - 示例：假设某分区有3个副本（leader-A, follower-B, follower-C）。当A宕机时，B或C会立即接管服务，整个过程对客户端透明 2. **数据持久化** - follower持续从leader拉取消息（pull模式）进行数据同步 - 只有写入所有ISR副本的消息才会被确认为已提交（committed），避免数据丢失 - 同步策略： ```bash # 生产者确认模式配置（acks） acks=0 # 不等待确认 acks=1 # 仅leader确认 acks=all # 所有ISR副本确认 ✅ 最安全 ``` 3. **负载均衡扩展** - 允许从follower读取数据（需配置`replica.selector.class`） - 在跨机房部署时，就近读取follower副本降低延迟 - 支持动态leader重平衡，避免单节点过载： ```bash kafka-leader-election --election-type preferred-replica-election ``` 4. **容灾恢复机制** - 当宕机节点恢复后，会自动从leader同步缺失数据 - 通过`unclean.leader.election.enable`控制是否允许非ISR副本成为leader（默认禁止，保证数据一致性） **设计权衡**： - 同步副本数越多，可用性越高，但写入延迟也会增加 - 推荐ISR最小副本数配置： ```properties min.insync.replicas=2 # 生产环境常见配置 ``` 通过这种副本机制，Kafka在CAP理论中实现了「高可用」与「分区容忍性」的平衡，同时通过ISR机制保证了强一致性。
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