一、leader和follower 在Kafka中，每个topic都可以配置多个分区以及多个副本。每个分区都有一个leader以及个或者多个follower。在创建topic时，Kafka会将每个分区的leader均匀地分配在每个broker上。使用Kafka时，是感觉不到leader和follower存在的。1、Kafka中的leader负责处理读写操作，而follower只是负责副本数据的同步；2、...
1. 分区(Partition)的leader 和 follower 简介:在Kafka中每一个大的topic被分为多个区(并且在不同的主机上,分布式嘛!!)以及多个副本(副本机制,数据的安全性考虑)。 每个分区都有一个leader以及0个或者多个follower,在创建topic时,Kafka会将每个分区的leader均匀地分配在每个broker上。所有的读写操作都是由leader处...
在kafka集群中分区的副本分布是做到尽量的均匀分配到各个节点中,以此来保证每台机器的读写吞吐量是均匀的,但是出现某些broker宕机,会导致leader都集中在几台broker中,造成读写压力过大,并且就算恢复了宕机的broker,原来的leader也会变成follower并无法分担压力,造成集群负载不均衡。 1.5.1 Leader Partition自动平衡 为了...
我们正常使用kafka是感觉不到leader、follower的存在的。但其实,所有的读写操作都是由leader处理,而所有的follower都复制leader的日志数据文件,如果leader出现故障时,follower就会被选举为leader。所以,可以这样说: Kafka中的leader负责处理读写操作,而follower只负责副本数据的同步 如果leader出现故障,其他follower会被重新选...
由于Kafka集群依赖zookeeper集群,所以最简单最直观的方案是,所有Follower 都在ZooKeeper上设置一个Watch,一旦Leader宕机,其对应的ephemeral znode会自动删除,此时所有Follower都尝试创建该节点,而创建成功者 (ZooKeeper保证只有一个能创建成功)即是新的Leader,其它Replica即为 Follower。
Partition作用 1)对topic的负载均衡能力 2) 提高读写并发量 3)方便在集群中扩展 Leader:指partition的leader Follower:leader的备份,副本,数据冗余,follower与leader必定不在同一个broke上, 消息的生产、消费只连接leader,不会连接Follower 一个partition只能被一个consumer group中的一个consumer消费 ...
在 Kafka 的分布式系统中，每个分区（Partition）都有多个副本，其中一个副本被选举为当前分区的 Leader，负责读写数据，其他副本则作为 Follower 进行备份。如果 Leader 出现宕机或网络异常等情况，则需要重新选举新的 Leader。因此，在 Kafka 中，LeaderPartition 选举规则是非常关键的一部分，决定了整个系统的可用性和...
Kafka集群实际上并没有严格意义上的主从模式。Kafka的设计是基于分布式的,每个Topic都会切分为多个Partition,每个Partition都有一个Leader和多个Follower。 所有的读写操作都是通过Leader来进行的,Follower则负责从Leader同步数据。如果Leader宕机,那么就会从Follower中选举一个新的Leader。
leader:分区从属的broker为分区leader follower:分区副本从属的broker为分区follower 分区副本是分区的冗余,生产者发布消息都leader,消费者从leader或follower读取数据 【消息保留】 broker默认消息保留策略:保留一段时间(如:3天),保留一定字节数(如:1GB) 保留策略针对topic级别配置 ...
消费者从分区的 Leader 副本或 Follower 副本读取消息,但通常情况下会从 Leader 副本读取消息。 综上所述,Replica、Leader 和 Follower 三者共同组成了 Kafka 集群的核心架构,确保了 Kafka 的数据可靠性、高可用性和性能扩展能力。深入理解这些概念对于正确配置和优化 Kafka 集群至关重要。