kafka副本同步时HW和LEO

原创 已于 2025-03-31 18:52:22 修改 · 317 阅读 · 0 ·
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#kafka #分布式

于 2025-03-31 18:51:48 首次发布
州周
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【技海登峰】Kafka漫谈系列（二）Kafka高可用副本的数据同步与选主机制
这里是阿安的博客
02-04 461
【技海登峰】Kafka漫谈系列（二）Kafka高可用副本的数据同步与选主机制：本文主要介绍了Kafka副本Replica的数据高可用机制与实现原理，包括副本同步与副本选主等；并详细介绍了ISR、OSR、LEO、HW、LeaderEpoch等核心概念的含义。
Kafka副本同步机制，HW和Leader Epoch
Deep__Abyss的博客
09-03 1441
如果采用HW做log文件截断，可能会因为Follower和Leader之间的HW更新延迟，而导致数据丢失或者数据不一致。因此kafka引入了Leader Epoch作为裁log文件的方法。leader epoch实际上时当前leader告知follower，从哪次leader变动的offset开始，follower不知情，然后follower需要根据这个offset，把自己不知情部分的log文件重新同步。
什么是 Kafka 的 HW 和 LEO？
My_wife_QBL的博客
07-18 1496
Apache Kafka 是一个高性能、分布式的消息队列系统，广泛用于实时数据流处理。在 Kafka 的架构中，HW（High Watermark）和 LEO（Log End Offset）是两个关键概念，它们用于管理消息的生产和消费，确保数据的一致性和可靠性。本文将详细解释 HW 和 LEO 的定义、功能以及它们在 Kafka 中的作用。定义：功能：作用：定义：功能：作用：同步过程：消费过程：故障恢复：副本配置：监控和调优：故障预防：Kafka 中的 HW（High Watermark）和 LEO（Log
Kafka 副本机制（包含AR、ISR、OSR、HW 和 LEO 介绍）
王多鱼的梦想
01-26 2263
Kafka 的副本机制是其高可用性和容错性的核心之一，它确保在发生故障时数据不会丢失，同时允许系统继续提供服务。副本机制通过将每个分区的数据复制到多个 Broker 上，保证了即使某个 Broker 宕机，数据仍然可以通过其他 Broker 访问。
详解Kafka的LEO和HW机制
xuweilin的博客
01-24 1095
Kafka 通过 LEO 和 HW 机制，结合 ISR 动态管理，实现了数据的一致性和高可用性。LEO 跟踪了每个副本的写入进度，而 HW 确保了只有完全提交的消息才能被消费者消费。这种机制既保证了数据的强一致性，又通过异步复制提高了系统的吞吐率。
Kafka 入门到起飞 - 什么是 HW 和 LEO？何时更新HW和LEO呢？
FightingITPanda的博客
08-16 2347
高水位可以理解为一个`横切面`，存储的也是`Offset`(位移)值，木水桶原理
介绍kafka里面的LEO和HW
xuweilin的博客
07-02 885
LEO和HW是Kafka实现高可靠、高可用的核心机制。LEO跟踪每个副本的写入进度，而HW定义了数据可见性和持久化的边界。理解这两个概念对于正确配置Kafka集群、诊断同步问题以及优化生产消费性能都至关重要。在实际应用中，需要根据业务需求在可靠性和性能之间找到平衡点，合理设置acks、min.insync.replicas等参数，并建立完善的监控机制。
Kafka 之 HW 与 LEO
程序猿进阶
04-23 6033
HW（High Watermark）：俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个 offset 之前的消息。分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO（Log End Offset）：俗称日志末端位移，而 ISR 集合中最小的 LEO 即为分区的 HW，对消费者而言只能消费 HW 之前的消息。 LEO：该副本底层 log文件下一条要写入的消息的位移，例如 LEO=10则当前文件已经写了了10条消息，位移是[0,10)。HW：所有分区已提交的的位移，一般HW&
Kafka HW&LEO概念入门
鸭梨的博客
01-27 943
HW HW （High Watermark）俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个offset之前的消息。 LEO LEO （Log End Offset），标识当前日志文件中下一条待写入的消息的offset。上图中offset为9的位置即为当前日志文件的 LEO，LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO ，而 ISR 集合中最小的 LEO 即为分区的 HW，对消费者而言只能消费 HW
Kafka-服务端-副本同步-源码流程
qq_35040959的博客
07-01 1147
num.replica.fetchers 单个broker的拉取线程，默认1replica.fetch.response.max.bytes 单次最多拉取多少数据，默认10MBreplica.fetch.max.bytes 单次单分区最多拉取多少数据，默认1MB。
Kafka中HW和LEO增长的原理是什么?流程是怎样的?
mengzhongtian的博客
12-08 984
我们知道kafka中hw可以用来管理消费者能访问到的最新的数据的位置, 并且当kafka leader节点挂掉后, follower节点会把hw以后的数据都清理掉, 从hw位置开始从新选举出来的leader节点同步数据, 那么HW增长的原理是怎样的呢? 带着这个疑问, 看完以下内容就能明白! 1. LEO (log end offset)是干啥的? 每个副本(leader/ follower)都有一个leo, 表示的是这个副本最新的数据最大的偏移量, 不包含当前数据 leo存储在...
Kafka源码分析（二二）——Broker：副本同步——Follower侧整体流程
smart_an的专栏
06-11 800
本章，我站在Follower副本的角度对副本同步的整个流程进行了讲解。Broker启动后，会在创建多个后台线程——，负责副本的同步。ReplicaFetcherThread是按照Broker维度创建的，一批Leader分区在同一个Broker上的Follower分区共用一个ReplicaFetcherThread；ReplicaFetcherThread拉取消息时，本质还是作为Producer发送请求，走的还是Kafka自定义的一套NIO通信框架；Follower拉取到消息后，按照日志子系统。
Kafka服务端NIO操作原理解析
liangsheng_g的专栏
08-05 746
Kafka服务端NIO操作解析：Kafka利用Java NIO实现高性能网络通信，核心是通过Selector监听多个Channel事件（连接、读写）。服务端流程包括：创建ServerSocketChannel并绑定端口，设置为非阻塞模式，注册到Selector监听ACCEPT事件；当客户端连接时，创建SocketChannel并注册READ事件；通过ByteBuffer处理数据读写。相比BIO，NIO能单线程处理大量连接，显著提升吞吐量。Kafka在此基础上实现了更高效的自定义网络层，但基本原理与此类似。本
八股——Kafka相关
wuxuanok的博客
08-04 849
消息队列核心作用与Kafka架构解析 摘要： 消息队列主要实现系统解耦、异步通信和流量削峰三大功能。Kafka作为高性能消息队列，其集群架构包含生产者、Broker集群（含Leader/Follower副本）和消费者组。Kafka通过分区顺序I/O、零拷贝技术和页缓存优化实现超高吞吐，根本原因在于其仅进行两次数据拷贝（优于RocketMQ的三次）。消息可靠性通过生产者ACK确认、Broker副本同步和消费者手动提交三重保障。顺序消费则需依赖分区机制，通过相同Key确保消息进入同一分区，并由单线程消费该分区实
Apache Kafka核心组件详解
算法小生
07-30 1007
Apache Kafka 的核心组件——Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer、Consumer Group、Zookeeper（传统模式）、KRaft（新模式）、Offset、Replication 和 Controller——共同构成了一个高效、可靠的分布式消息系统。KRaft 模式的引入标志着 Kafka 架构的重大升级，通过移除 Zookeeper 依赖，简化了部署和运维，同时显著提升了性能和扩展性。
Kafka 是什么？
专注于技术分享
08-03 504
Kafka 是一个开源的分布式事件流处理平台。Kafka 的设计目标是为处理实时数据流提供一个统一的、高吞吐量、低延迟的平台。从本质上讲，可以将 Kafka 理解为一个高度可靠且可扩展的“日志”或“记录簿”，用于记录在不同系统和应用程序之间发生的“事件”。凭借其高性能和可扩展性，Kafka 被广泛应用于各种场景，超过 80% 的财富 500 强公司都在使用它。总而言之，Kafka 不仅仅是一个消息队列，它更是一个功能强大的分布式事件流平台，为构建数据驱动的实时应用程序提供了坚实的基础。
kafka 是一个怎样的系统？是消息队列（MQ）还是一个分布式流处理平台？
专注于技术分享
08-03 529
你把信投进去，收信人取走信件后，信箱就空了。它的主要功能是“传递”。新的记录（事件）被源源不断地添加进来，并且按照时间顺序整理归档（持久化日志）。任何有权限的人（消费者）都可以随时来查阅这些档案（非破坏性读取）。张三可以来查阅昨天的档案，李四可以同时来查阅上周的档案（多消费者独立消费）。图书馆还提供了复印机（Kafka Connect）和阅览室/研究工具（Kafka Streams），让你不仅能查阅，还能在馆内直接对这些档案进行处理和分析。因此，
pyspark中的kafka的读和写案例操作
最新发布
不辉放弃的博客
08-05 359
本文介绍了PySpark操作Kafka进行数据读写的完整实现方案。主要内容包括：1）通过spark-sql-kafka依赖包实现集成；2）分别演示流处理和批处理两种方式读取Kafka数据，涵盖数据转换（二进制转字符串、JSON解析）等关键操作；3）展示流式和批量写入Kafka的实现方法，强调数据格式转换和必要参数配置；4）详细说明关键参数如bootstrap.servers、offset设置、检查点位置等注意事项；5）提供运行环境准备和版本匹配建议。该方案完整覆盖了PySpark与Kafka交互的核心场景和
linux查看kafka的消费组里是否有积压
red_sky_blue的专栏
08-05 70
摘要：当Flink消费Kafka数据时出现页面展示延迟，需检查Kafka消费组是否存在数据积压。通过分析Flink任务消费情况和Kafka数据状态，发现消费组数据已实时消费完毕，表明消费能力与生产速度匹配，系统运行正常。
Kafka深度解析：面试重点与消息队列原理
"该资源是一份关于面试问题的文档，主要涉及Kafka的相关知识，包括ISR、OSR、AR的概念，HW、LEO等的含义，消息顺序性、分区器、序列化器、拦截器的工作原理，以及Kafka生产者客户端的结构、消费组和消费者的关系、...
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