kafka 主从同步入门

最新推荐文章于 2025-02-13 15:57:48 发布
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#kafka #ISR #主从同步 #HW #LEO

概念

就是follwer同步leader的信息

过程

怎么同步?

1 生产者写入消息,leader更新LEO
2 leader通知follwer来取消息,follwer开始fetch数据
3 follwer同步的速度是不一样的,有的快,有的慢,以所以follwer最小的offset为准,leader会更新HW值
4 所有的follwer都跟上了leader,leader会再次更新HW
5 leader负责读写,follwer阻塞以等待新的消息

在这里插入图片描述

follwer跟不上节奏怎么办?

如果follower“落后”太多或者失效，leader将会把它从ISR中删除。

参考

kafka副本同步机制

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目录一、消息队列介绍二、 一、消息队列介绍 在没有使用消息系统以前，我们对于许多的传统业务，以及跨服务器传递消息的时候，会采用 串行方式或者并行方法； 串行方式如下：用户注册实例：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。 并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。 以上三个任务完成之后，响应给客户端，与串行的差别是并行的方式可以缩短程序整体处理的时间。 消息系统： 消息系统 负责将数据从一个应用程序传送到另一个应用程序，因此应用程序可以专注于数据，但是不必
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文章目录前言1. 消息数据主从同步的流程2. 消息数据主从同步源码分析2.1 元数据变动的发布2.2 变动元数据的消费应用2.3 主从副本的消息数据同步 前言 Kafka 3.0 源码笔记(9)-Kafka 服务端元数据的主从同步 中笔者在文章的末尾提到了元数据主从同步完成后，元数据的变动被 broker 模块监听处理后才能对集群产生影响，本文实际上就是以创建 Topic 功能为引子，从消息数据分区副本主从同步的场景来分析这个过程。结合 Kafka 的整个设计实现来看，创建 Topic 后，整个消息生产消费
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因此，如果分区数量固定，消费者数量的上限就是分区的数量。这种方式更类似于Leader-Follower模式，而不是传统意义上的主从模式，因为在Kafka中，每个Broker（Kafka的服务器节点）都可能成为某个Partition的Leader，也可能是Follower，这取决于你如何配置和使用你的Kafka集群。需要注意的是，一个Partition在一个消费者组中，一次只能被一个消费者消费，所以消费者组中的消费者数量不能超过总的Partition数量，否则多余的消费者将会闲置。
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相关名词 LEO:每个分区中最后一条消息的下一个位置（offset），分区的每个副本都有自己的LEO HW(high watermarker:高水位线):核心思想为所有HW之前的数据都是已经备份的，当所有节点都备份成功，Leader会更新HW。 ISR(in-sync-replicas):正在同步的副本集合，一个时间范围，例如10s内，改时间范围通过replica.lag.time.max.ms控制 副本没有发送fetch(同步数据)的请求 发送了请求但是在该时间范围内没有赶上Leader的数
阿里巴巴Canal入门教程：MySQL增量同步与订阅
Canal在此基础上，监听主服务器的binary log事件，解析出增量数据，并将其分发给订阅者，如Kafka、HDFS等。 Canal的工作原理可以分为以下几个关键部分： 1. **Canal Server**：这是一个运行实例，通常对应一个JVM...
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