Kafka-分割槽leader選舉

阿新 • • 發佈：2021-12-15

　　分割槽 leader 副本的選舉由控制器負責具體實施。當建立分割槽（建立主題或增加分割槽都有建立分割槽的動作〉或分割槽上線（比如分割槽中原先的 leader 副本下線，此時分割槽需要選舉個新的leader 上線來對外提供服務）的時候都需要執行 leader 的選舉動作，對應的選舉策略為OfftlinePartitionLeaderElectionStrategy 這種策略的基本思路是按照 AR 集合中副本的順序查詢第一個存活的副本，並且這個副本在 ISR 集合中。一個分割槽 AR 集合在分配的時候就被指定，並且只要不發生重分配的情況，集合內部副本的順序是保持不變的，而分割槽的 ISR 集合中副本的順序可能會改變。

　　注意這裡是根據 AR 的順序而不是 ISR 的順序進行選舉的。舉個例子叢集中有個節

broker0 broker1 broker2 在某時刻具有 3個分割槽且副本因子為3的主題 topic-leader的具體資訊如下

　　

Kafka-分割槽leader選舉

　　分割槽 leader 副本的選舉由控制器負責具體實施。當建立分割槽（建立主題或增加分割槽都有建立分割槽的動作〉或分割槽上線（比如分割槽中原先的 leader 副本下線，此時分割槽需要選舉個新的leader 上線來對外提

Kafka中leader選舉機制unclean.leader.election.enable作用

1、leader選舉機制，就是從副本佇列中選擇一個副本作為leader。這裡需要理解兩個概念，一個是副本佇列（ISR）這個佇列是一個動態佇列

zookeeper知識必懂，從原始碼解讀leader選舉原理

zookeeper叢集角色 leader：叢集leader，負責處理事務請求，處理查詢請求 follower：叢集follower，同步leader節點資料，轉化事務請求到leader，處理查詢請求，參與選舉投票

Zookeeper之Leader選舉過程

Leader在叢集中是一個非常重要的角色，負責了整個事務的處理和排程，保證分散式資料一致性的關鍵所在。既然Leader在ZooKeeper叢集中這麼重要所以一定要保證叢集在任何時候都有且僅有一個Leader存在。

kafka 分割槽重新分配指令碼

注：適用於kafka叢集線上擴縮容；分割槽重新分配 cat kafka_partition_reassignment.sh #!/bin/bash

zookeeper原理之Leader選舉原始碼分析

Zookeeper 的一致性 Zookeeper 的來源對於 zookeeper 的一致性問題，有很多朋友有疑問，我這邊再幫大家從來源層面梳理一遍一致性的問題。上篇，我們講到了 zookeeper 的來源，是來自於 google chubby。為了解決在分

kafka分割槽策略

每一條下訊息ProducerRecord由主題名稱、可選的分割槽號、可選的鍵和值組成分割槽策略

zookeeper原理之Leader選舉完成之後的處理邏輯

通過 lookForLeader 方法選舉完成以後，會設定當前節點的 PeerState，要麼為 Leading、要麼就是 FOLLOWING、或者 OBSERVING到這裡，只是表示當前的 leader 選出來了，但是 QuorumPeer.run 方法裡面還沒執行完，我們再

kafka分割槽及消費組概念

分割槽和消費組是kafka提高效能的主要方式，其理念為多元件協作，共同完成資料讀寫任務，兩者的相關原理及關係如下：

Kafka 分割槽討論

目錄 2.4.1 副本機制同步節點定義：宕機如何恢復 2.4.2 Leader選舉如何選舉？

Kafka 分割槽

一、副本機制 Kafka在⼀定數量的伺服器上對主題分割槽進⾏複製。當叢集中的⼀個broker宕機後系統可以⾃動故障轉移到其他可⽤的副本上，不會造成資料丟失。

javaclient操作kafka&springboot整合kafka&kafka分割槽

1. javaclient 測試kafka 1. 配置kafka 允許遠端推送修改config/Kraft/server.properties 檔案，，將地址變為伺服器公網IP地址。

Java kafka如何實現自定義分割槽類和攔截器

生產者傳送到對應的分割槽有以下幾種方式：（1）指定了patition，則直接使用；(可以查閱對應的java api,有多種引數)

Kafka控制器選舉原理

目錄1. Kafka控制器介紹2. Kafka控制器選舉原理3. 總結4. 參考文獻 1. Kafka控制器介紹

KafKa生產者-分割槽

　　生產者（producer）採用推（push）模式將訊息釋出到broker，每條訊息都被追加（append）到分割槽（patition）中，屬於順序寫磁碟（順序寫磁碟效率比隨機寫記憶體要高，保障kafka吞吐率）。訊息傳送時都被髮送到一

Flink 從 0 到 1 學習之（16）Flink DataStream之Kafka資料寫入HDFS，並分割槽到Hive

因業務要求，我們需要從Kafka中讀取資料，變換後最終Sink到業務的訊息佇列中，為保證資料的可靠性，我們同時對Sink的結果資料，進行儲存。最終選擇將流資料Sink到HDFS上，在Flink中，同時也提供了HDFS Connector。下

kafka 自定義分割槽

1：POM檔案 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId>

kafka重置指定分割槽的消費offset

技術標籤：kafkakafka bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server weblogic:9092--group t --reset-offsets --topic test:0 --to-offset 2--execute

Kafka學習筆記之分割槽Partition和副本Replicator的區別

0x00 概述本篇主要介紹kafka的分割槽和副本，因為這兩者是有些關聯的，所以就放在一起來講了，後面順便會給出一些對應的配置以及具體的實現程式碼，以供參考~

kafka-之bin內部指令碼的使用（包括分割槽重分配、消費者組消費情況、索引檔案檢視）

技術標籤：Kafka kafka-之/bin/內部指令碼的使用（包括分割槽重分配、消費者組消費情況、索引檔案檢視）