kafka副本数据不同步ISR缺失处理

最新推荐文章于 2025-09-04 22:01:40 发布
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#kafka #分布式

leader会维持一个与其保持同步的replica集合，该集合就是ISR，每一个leader partition都有一个ISR，leader动态维护, 要保证kafka不丢失message，就要保证ISR这组集合存活（至少有一个存活），并且消息commit成功。Partition leader 保持同步的 Partition Follower 集合, 当 ISR 中的Partition Follower 完成数据的同步之后，就会给 leader 发送 ack。如果Partition follower长时间(replica.lag.time.max.ms) 未向leader同步数据，则该Partition Follower将被踢出ISR。Partition Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 Partition Leader。

副本数据的同步，由kafka内置的同步线程来自动处理，一般不需要人工干预！
如果出现副本一直不同步：
1、查看是不是broker问题，重启broker
2、增大同步线程数：num.replica.fetchers,默认为1
3、查看Partition的leader 节点的broker，是否出现性能瓶颈：磁盘IO，网络IO等

sunxunyong
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九师兄
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1.背景 使用kafka命令查询消费组信息的时候正常的情况如下 # topic信息如下 [lcc@lcc ~/soft/kafka/kafka_2.11-0.10.0.0]$ bin/kafka-topics.sh --topic topic_lcc --zookeeper localhost:2181 --describe Topic:topic_lcc PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs: Topic: topic_lcc Partition:
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kafka ISR丢失(抖动)—— Kafka副本同步leader能力参数
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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之分区副本与ISR
cainiao1412的博客
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Kafka分区、副本同步协议与ISR机制底层原理
qq_40552871的博客
04-08 813
ISR（In-Sync Replicas）即同步副本集，是Kafka中用于保障数据可靠性和副本可用性的重要机制。它是一个动态的副本集合，包含了与Leader副本保持同步的副本。保障数据可靠性：ISR机制确保了只有与Leader副本保持同步的副本才能被选为新的Leader副本。当Leader副本出现故障时，ISR中的副本可以快速接管，继续提供数据读写服务，从而保证了数据的高可用性和可靠性。例如，在一个包含3个副本的分区中，ISR集合可能包含2个副本。
kafka10-kafka生产者消息可靠性：acks和最小同步副本参数
m0_63833709的博客
07-07 1708
ISR: 包含 Leader 副本和一些 Follower 副本，这些 Follower 副本已经复制了 Leader 副本上的所有数据，并且在一定的参数限制内保持与 Leader 的同步。
Kafka集群数据完整性保障：有效防止数据丢失
2408_88802129的博客
01-11 973
确保Kafka集群数据完整性，防止数据丢失，需要从生产者、Broker和消费者三个层面进行综合考量和实践。通过启用确认机制、重试机制、幂等性生产者、数据复制与同步、日志清理策略、手动提交偏移量、幂等性处理、死信队列以及监控与告警等措施，可以有效降低数据丢失的风险，提升Kafka集群的稳定性和可靠性。同时，随着Kafka版本的更新迭代，不断关注并应用新的特性和优化措施，也是保障数据完整性的重要一环。
Kafka在电商领域的应用：实时订单处理系统设计
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在当今电商行业的激烈竞争中，实时性已成为核心竞争力。本文深入探讨Apache Kafka作为分布式流处理平台，如何彻底变革电商订单处理系统的架构范式。通过第一性原理分析，我们将解构订单处理的本质需求，构建基于Kafka的高性能、弹性扩展的实时订单处理架构。从理论基础到实践落地，本文提供了完整的知识框架：从Kafka的核心设计原理，到电商订单流的建模方法；从单节点实现到全球分布式部署；从性能优化到故障恢复策略。
Kafka失效副本详解
勇心在馨
03-18 1315
Kafka从0.8.x版本开始引入副本机制，这样可以极大的提高集群的可靠性和稳定性。不过这也使得Kafka变得更加复杂起来，失效副本就是所要面临的一个难题。Kafka中的每个分区（partition）都会分配多个副本（replica），具体的副本数量由Broker级别参数default.replication.factor（默认大小为1）指定，也可以在创建topic的时候通过 --replicat...
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01-08 875
Kafka leader副本选举与消息丢失场景讨论
微信公众号：大数据从业者
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KafKa - 分区副本消息同步策略 及 消息丢失问题
小毕超博客
06-03 1998
在开始前需要了解两个概念： 和 ：其中 也叫做复制点，表示副本间同步的位置，如下图所示： 其中 就是消息数最少的那个副本的当前最大的 值为 的值，也是消费者能够消费最大的值。同样在主从复制的时候也是以该值作为分界线向后同步主节点的数据。对于，节点只保存自身的，但是节点除了保存自身的，还会保存节点的。那我们向 kafka 发送一条消息，是怎样进行同步的呢？就以上图为例，假如我们发送了 4 条消息，值 为 首先数据消息会被写入 节点， 增大自己的 值为 15 此时 值还是 11 然后 节
Kafka中的 ISR 机制
旷野历程
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ISR 机制的存在是 kafka 为了平衡可靠性和可用性，不指定提供高可靠或者高可用的服务，而是将决定权交给了使用者，让使用者通过参数来控制，到底要实现什么程度的高可靠与高可用。
Kafka ISR 副本同步机制
后端进阶
11-05 6464
ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader 副本保持同步状态，只有处于 ISR 集合中的副本才有资格被选举为 leader。一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，z...
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专注基础架构领域
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kafka的ISR机制被成为“不丢消息”机制。在说ISR机制前，先讲一下kafka的副本（replica）。 kafka的Replica 1.kafka的topic可以设置有N个副本（replica），副本数最好要小于broker的数量，也就是要保证一个broker上的replica最多有一个，所以可以用broker id指定Partition replica。 2.创建副本的单位是topic的分区，每个分区有1个leader和0到多个follower，我们把多个replica分为Lerder rep
剖析 Kafka 消息丢失的原因
fhey的博客
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Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综合考虑。通过合理的配置和策略，结合监控和及时的应对措施，可以大幅降低消息丢失的风险，确保数据在分布式系统中的可靠传递。
如何检测Kafka在磁盘重新加入和重启outer后是否有数据丢失？
最新发布
11-06
检测Kafka在磁盘重新加入和重启broker后是否有数据丢失，可采用以下方法： #### 1. 对比消息偏移量 在磁盘故障前记录每个分区的最大偏移量，磁盘重新加入和重启broker后，再次获取分区的最大偏移量。通过对比前后的偏移量，如果重启后的偏移量小于故障前的，可能存在数据丢失。以下是使用Python的`kafka-python`库获取分区偏移量的示例代码： ```python from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers='localhost:9092') topic = 'your_topic' partitions = consumer.partitions_for_topic(topic) for partition in partitions: tp = TopicPartition(topic, partition) consumer.assign([tp]) consumer.seek_to_end(tp) end_offset = consumer.position(tp) print(f"Partition {partition} end offset: {end_offset}") consumer.close() ``` #### 2. 消息校验和 在生产者端为每条消息生成校验和（如MD5、SHA-256等），并将校验和一同发送到Kafka。在消费者端消费消息时，重新计算消息的校验和，并与生产者发送的校验和进行对比。如果不一致，则说明消息可能被篡改或丢失。以下是一个简单的Python示例： ```python import hashlib # 生产者端生成校验和 message = b'your_message' checksum = hashlib.sha256(message).hexdigest() # 发送消息和校验和到Kafka # 消费者端验证校验和 received_message = b'your_received_message' received_checksum = hashlib.sha256(received_message).hexdigest() if received_checksum != checksum: print("Message may be lost or corrupted.") ``` #### 3. 监控日志 查看Kafka的日志文件，包括broker日志、controller日志等。日志中可能会记录一些异常信息，如消息写入失败、副本同步错误等，这些信息可以帮助判断是否有数据丢失。同时，也可以通过日志监控工具（如ELK Stack）对日志进行实时监控和分析。 #### 4. 基于ISR机制检查 Kafka的ISR（In-Sync Replicas）机制可以保障数据的一致性。检查每个分区的ISR列表，确保所有副本都处于同步状态。如果某个副本长时间不在ISR列表中，可能存在数据同步问题，进而导致数据丢失。可以使用Kafka的命令行工具或管理界面查看ISR列表： ```bash kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic your_topic ``` #### 5. 业务层面检查 在业务层面，可以通过统计业务数据的数量、金额等指标，对比磁盘故障前后的数据情况。如果发现数据有明显的缺失或异常，可能是Kafka数据丢失导致的。
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