Kafka集群partition replication自动分配分析

最新推荐文章于 2024-11-03 17:37:31 发布
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分类专栏： 数据平台-基础架构
本文详细解析了Kafka集群中分区副本的默认自动分配机制，包括分配规则与算法，并通过实例展示了不同Broker数量下分区的具体分布情况。

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1. Kafka集群partition replication默认自动分配分析

下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication；数据Producer流动如图所示：

(1)


(2)当集群中新增2节点，Partition增加到6个时分布情况如下：


副本分配逻辑规则如下：

转自 ：李志涛

大数据技术Kafka详解 ③ | Kafka集群操作与API操作
dvlinker的技术专栏
01-03 1万+
本文详细介绍Kafka的集群与API操作。
Kafka理论之Partition & Replication
【逸辰杳】的博客
12-15 8378
基于分区和副本集的相关知识，初步了解Kafka的数据存储、同步原理
Kafka进阶之Replication
zybb166的博客
12-21 2133
Replication这个词相信大家都不会陌生，在很多分布式系统中，我们都需要Replication来保证Availability和Durability，Kafka也不例外，它也是利用Replication来保证某个节点发生问题的时候仍然能够保证数据不丢失并正常工作。本文就来详细聊一聊Kafka中的Replication。 概念 我们在前面提过Kafka的数据是根据topic来组织的，每个topic可以有很多个partition，每个partition可以有多个replica。这些replica都保存在
关于Kafka Replication机制
abc33880238的博客
03-11 475
Replication Kafka的replication复制机制是其可靠性的保证，即为每个分区数据提供多个副本。 每个Kafka topic包含有多个分区，分区是kafka存储数据的基本单位。一个分区只能存储在同一个硬盘上。 Kafka保证每一个分区内的消息的顺序，无论这个分区是在线(available)的还是离线的(unavailable)。 ...
Replication in Kafka
weixin_30408675的博客
11-25 131
Replication简介 Kafka中的Replication功能是为了给每个partition提供备份，当某个Broker挂掉时可以迅速实现故障切换（failover)。我们可以在创建或修改topic时指定replica factor，来设定备份数目。请阅读如下实例来准确理解该参数作用：如果一个Topic A的replica factor为3，则该topic的每一个parti...
Kafka partition和replication
chuxue1989的专栏
07-23 1263
这里集群broker:s1 s 2 s3 topic:test6 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、s3各有一个分区。 副本 副本的概念就是kafka的高可用性，比如s1节点宕机了，那么...
关于Kafka Topic分区和Replication分配的策略
m0_51390969的博客
07-14 837
/定义kafka集群配置//创建Admin管理员对象//定义Topic属性// 分区0，Leader副本在3上，第二个副本在1上。//创建Topictest4不过在手动分配时，确实需要了解每个broker的负载情况，以便做出更优的分配策略。你可以使用Kafka的类来获取集群的状态信息。
三、Kafka集群
ALLWE的博客
11-03 1716
高并发、高可用、动态扩展。主备数据架构、双活节点、灾备数据中心。如果是服务的地理范围过大也可以使不同的集群节点服务不同的区域，降低网络延迟。
zookeeper集群+kafka集群
Hai990218的博客
08-05 1881
zookeeper就是保存集群的元数据面试题：kafka的消息堆积如何解决？原因：消费者出现了延迟或者处理能力太差，导致消息堆积。解决办法：1.减少kafka持久化的保存时间2.修改主题的分区数，扩大分区的数量，提高消费者获取的通道3.可以指定多个消费者共同工作，处理消息的积压（代码完成）
Kafka Replication
shenyan008的专栏
03-29 1634
Kafka Replication High-level Design Replica placements Initial placementIncrementally add brokers onlineTake brokers offline Data replicationRelated workSynchronous replication WritesReadsFa
Kafka中ISR、Partition、Replication 图文概述
kkkarsenal的博客
09-18 703
转载，原文 http://github.com/zqhxuyuan/2016/01/13/2016-01-13-Kafka-Picture/ 原文也是部分翻译外文，作者任何忧伤,都抵不过世界的美丽，有很多质量过硬的文章。 原文关于最后一部分 replica 的讲解是基于老版本的kafka（具体哪个版本我也不记得了，应该是0.10.x之前），文章最后也有指出新版的区别。 From Quorum to ISR Every write operation goes to all replicas, but on
Kafka Replication & Leader election
Kuzury
09-10 946
Kafka从0.8开始提供partition级别的replication，replication的数量可在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置。default.replication.factor = 1      在Replication与leader election配合提供了自动的failover机制。replication对Kafka的吞吐率是有一定
进击消息中间件系列（十）：Kafka 副本（Replication）机制
民工哥的博客
08-04 472
点击下方名片，设为星标！回复“1024”获取2TB学习资源！前面介绍了 Kafka服务器 Broker、生产者 Producer、消费者 Consumer、控制器 Controller、主题与分区、API的使用相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 Kafka 副本（Replication）机制相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！所谓的副本机制（Repli...
kafka原理系列之（三）replication机制(复制原理)和ISR机制（同步机制）
sheep8521的博客
04-25 8419
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kafka replication, high watermark
刘正阳的专栏
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kafka replication复制(replication)是分布式系统中常用的保证数据可靠性服务可靠性的方案，一般数据会写入到 leader节点，leader将数据按顺序复制给follower，如果leader故障，则follower会重新选举出新的leader， 新的leader因为有复制的数据，可以对外继续提供服务。例如raft、zookeper、mysql、redis等都使用了复制。kafka，同样也使用复制保证数据可靠性，在创建topic时可以指定topic的replica
【Kafka系列 05】Kafka 副本机制详解
Hyatt的博客
01-18 2174
Kafka 是有主题概念的，而每个主题又进一步划分成若干个分区。副本的概念实际上是在分区层级下定义的，每个分区配置有若干个副本。所谓副本（Replica），本质就是一个只能追加写消息的提交日志。根据 Kafka 副本机制的定义，同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列，这些副本分散保存在不同的 Broker 上，从而能够对抗部分 Broker 宕机带来的数据不可用。
Kafka集群集群的功能分析
最新发布
01-01
### Kafka集群功能详解 #### 1. 数据发布与订阅 Kafka允许应用程序作为生产者向主题(Topic)发送消息，消费者可以从这些主题中读取消息。这种模式使得多个消费者可以订阅同一个主题并独立消费数据[^1]。 #### 2. 高吞吐量的消息处理能力 通过分区(Partitioning)，Kafka能够实现水平扩展，从而支持每秒数百万条记录的传输速率。每个Topic被划分为若干个Partition，不同Partition之间相互独立工作，这不仅提高了系统的并发性能还增强了容错性。 #### 3. 持久化日志存储 所有写入到Kafka Topic的数据都会按照一定策略保存在磁盘上形成持久化的提交日志(Commit Log)。即使发生机器宕机或其他异常情况也不会丢失已经成功提交的日志信息。此外，还可以设置保留时间来控制历史数据的有效期限。 #### 4. 可靠性的保障机制 借助于副本(Replication)技术，Kafka实现了跨节点间的数据冗余备份。当某个Broker失效时，其他拥有相同Partition副本的Brokers会接管服务请求，确保整个集群的服务连续性和可靠性不受影响。同时，在Zookeeper的支持下完成Leader选举过程以决定哪个Follower晋升为新的Leader继续提供读写操作。 #### 5. 动态伸缩特性 随着业务需求的增长或减少，可以通过增加/移除Broker实例的方式轻松调整Kafka集群规模而无需停机维护。新加入的Broker自动参与负载均衡并将部分现有Partition迁移过来分担压力；相反地，对于即将退役的老设备则逐步转移走上面承载的任务直至完全退出为止[^2]。 ```python from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') consumer = KafkaConsumer('my-topic', bootstrap_servers='localhost:9092') for message in consumer: print(f"Received {message.value.decode()}") ```
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