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- 本文主要介绍Kafka的存储结构和常见运维操作。
- 本文简要介绍如何配置Kafka,让Kafka集群暴露Prometheus风格的监控指标,实现Kafka的可观测性
- kafka如何保证消息的顺序性
- Kafka 作为一个消息系统,其中很大的一个用途就是作为业务上的解耦,而它实现的模式就是经典的生产者消费者模式。
- 每个consumer group 都会选择一个broker作为自己的coordinator,它是负责监控整个消费组里的各个分区的心跳,以及判断是否宕机,和开启rebalance
- 事务可以保证读写操作的原子性,要么全部成功,要么全部失败,即使该生产或消费跨多个<Topic, Partition>。尤其对于Kafka Stream应用而言,典型的操作即是从某个Topic消费数据,经过一系列转换后写回另一个Topic,保证从源Topic的读取与向目标Topic的写入的原子性有助于从故障中恢复。
- 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的。简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度
- 在 Broker 启动时,每个 Broker 都会启动一个 GroupCoordinator 服务,但只有 __consumer_offsets 的 partition 的 leader 才会直接与 Consumer Client 进行交互,也就是其 group 的 GroupCoordinator,其他的 GroupCoordinator 只是作为备份,一旦作为 leader 的 Broker 挂掉之后及时进行替代
- 分区与复制
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- 使用ansible自动切换kafka集群模式
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- 本文介绍了kafka在实际应用中如何保证消息的顺序性问题
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