如何决定kafka集群中topic,partition的数量，这是许多kafka用户经常遇到的问题。本文列举阐述几个重要的决定因素，以提供一些参考。 分区多吞吐量更高 一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。在producer和broker方面，写不同的分区是完全并行的。因此一些昂贵的操作比如压缩，可以获得更多的资源，因为有多个进程。在c
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2024-03-03 15:52:08
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1. Kafka的分区数是不是越多越好？1.1 分区多的优点Kafka使用分区将topic的消息打算到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程
本系列主要讲解kafka基本设计和原理分析，分如下内容：基本概念消息模型kafka副本同步机制kafka文件存储机制kafka数据可靠性和一致性保证kafka leader选举kafka消息传递语义Kafka集群partitions/replicas默认分配解析Kafka集群partitions/replicas默认分配解析kafka在创建topic，需要指定分区数和副本的数量，本节探讨分区、副本
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2024-03-27 09:54:43
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一、本文要讲如何结合业务敲定kafka的机器分配数目！消费者分区分配策略副本分配到broker上的算法：二、正文1：如何结合业务敲定kafka的机器分配数目！原则一：需要遵循的前提是，单数原则，就是zookeeper和broker的节点数目最好是单数，用于多数服从选举！原则二：公约数原则！什么叫公约数原则？假设topic的分片副本指定为：10shard*3rep。怎么来确定机器的数目？设当机器数目
在Kafak中国社区的qq群中，这个问题被提及的比例是相当高的，这也是Kafka用户最常碰到的问题之一。本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨。希望对大家有所帮助。 怎么确定分区数？ “我应该选择几个分区？”——如果你在Kafka中国社区的群里，这样的问题你会经常碰到的。不过有些遗憾的是，我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题。其实这也不奇怪
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2023-06-17 16:33:30
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Kafka分区器send 方法里面有一块是指定计算消息该发往哪个分区的流程：/**
* 步骤三：
* 根据分区器选择消息应该发送的分区。
*
* 因为前面我们已经获取到了元数据
* 这儿我们就可以根据元数据的信息
* 计算一下，我们应该
1 [yun@mini01 config]$ pwd
2 /app/kafka/config3 [yun@mini01 config]$ vim server.properties4 ############################# Server Basics #############################5 # 每一个broker在集群中的唯一标示★★★6 # 比如mini
3.1.1写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。3.1.2 分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition 我们可以看到，每个Parti
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2024-03-22 09:44:38
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kfk默认的生产者分区、与消费者分区生产者 本身kafka有自己的分区策略的，如果未指定，就会使用默认的分区策略：Kafka根据传递消息的key来进行分区的分配，即hash(key) % numPartitions。如果Key相同的话，那么就会分配到统一分区。生产者发送消息时整个分区路由的步骤如下： 判断消息中的partition字段是否有值，有值的话即指定了分
Kafka的分区，相当于把一个Topic再细分成了多个通道（对应 多个线程）部署的时候尽量做到一个消费者（线程）对应一个分区。如何确定Kafka的分区数，key和consumer线程数，以及不消费问题解决怎么确定分区数？
Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed messaging system"，即一个高吞吐量的分布式消息引擎。那么怎么达到高
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2023-10-26 21:00:22
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# SparkSQL的默认分区数设置
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark成为了一个巨大的数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习和大规模数据处理等领域。SparkSQL作为Spark的一个重要组成部分，提供SQL查询和与DataFrame的结合，使得大数据的操作更加简单和高效。而在处理数据时，合理的分区数设置至关重要，能够显著提高计算性能和资源利用率。本文将介绍SparkSQL
介绍主题、分区与副本的关系，副本类型以及ISR同步列表和相关水位值。
主题、分区与副本基本概念主题、分区和副本的关系主题是一个逻辑概念，代表了一类消息，实际工作中我们使用主题来区分业务，而主题之下并不是消息，而是分区，分区是一个物理概念，它是磁盘上的一个目录，目录中是保存消息的日志段文件。分区的目的是为了提高吞吐量，实现主题的负载均衡，一个主题至少有一个
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2024-03-11 17:52:52
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1.Kafka中所有消息是通过Topic为单位进行管理，每个Kafka中的Topic通常会有多个订阅者，负责订阅发送到改Topic中的数据。Kafka负责管理集群中每个Topic的一组日志分区数据。生产者将数据发布到相应的Topic，可以选择不同的分发策略，选择将哪个记录分发送到Topic中的哪个Partition。例如可以round-robin方式完成此操作，然而这种仅是为了平衡负载。也可以根据
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2024-03-19 17:56:46
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分区数的上限一味地增加分区数并不能使吞吐量一直得到提升，并且分区数也并不能一直增加，如果超过默认的配置值，还会引起 Kafka 进程的崩溃。可以试着在一台普通的 Linux 机器上创建包含10000个分区的主题，比如在下面示例中创建一个主题 topic-bomb：# bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/ kafka --create --t
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2024-03-11 09:29:54
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11.Kafka 新建的分区会在哪个目录下创建在启动 Kafka 集群之前，我们需要配置好 log.dirs 参数，其值是 Kafka 数据的存放目录，这个参数可以配置多个目录，目录之间使用逗号分隔，通常这些目录是分布在不同的磁盘上用于提高读写性能。当然我们也可以配置 log.dir 参数，含义一样。只需要设置其中一个即可。如果 log.dirs 参数只配置了一个目录，那么分配到各个
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2024-03-22 08:35:39
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Topic PartitionsTopic 就是数据主题，一个逻辑概念，可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。Topic下的数据会被进一步分配到分区中（partitions），Partition 是最小的存储单元，掌握着一个 Topic 的部分数据。每个 Partition 都是一个单独的 log 文件，每条记录（
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2023-09-30 19:32:33
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熟悉 Kafka的同学肯定知道，每个主题有多个分区，每个分区会存在多个副本，本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的。大家可能在网上看过这方面的知识，网上对这方面的知识是千变一律，都是如下说明的：为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的算法如下：将所有存活的N个Bro
Kafka实战中，自定义分区器（Partitioner）是实现特定消息分发逻辑的重要手段，它允许开发者控制消息如何被分配到主题（Topic）内的不同分区。默认情况下，Kafka提供了一个基于哈希或轮询的分区器，但如果业务需求涉及到更复杂的分区策略，如确保消息顺序、均匀分布特定类型的消息或者根据特定键值进行定制化分区，就需要实现自定义分区器。以下是一个完整的实战指南，包括自定义分区器的动机、实现步骤
背景面试一个时，面试官问了一个问题，Kafka如何做到顺序消息。我回答只给Kafka的Topic创建一个分区，发送到该Topic的消息在Kafka中就是有序的。面试官又问，如果Topic有多个分区呢？我回答消息发送者在发送消息的时候，指定分区进行发送，可以在发送消息时，每次指定相同的Key。但是面试官说这样做不到，我后面去查了资料，是可以做到的，我当时也没有反驳，毕竟我是一个求职者，跟面试官产生冲
基础篇主题： 主题是一个逻辑上的概念，它还可以细分为多个分区，一个分区只属于单个主题，很多时候也会把分区称为主题分区（Topic-Partition）。同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量（offset）。offset 是消息在分区中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺
