kafka为了保证同一类型的消息顺序性(FIFO),一个partition只能被同一组的一个consumer消费,不同组的consumer可以消费同一个partition。但是一个consumer可以消费多个partition 消费者多于partition Topic: T1只有1个partition Group: G1组中启动2个consumer 消费者数量为2大于partition数量1,此时partition和消费者进程对应关系...
一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费。Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka把这个offsert保...
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系。 partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名...
kafka中的topic可以细分为不同的partition,一个topic可以将消息存放在不同的partition中。 leader和follower 每个partition可以设置一个leader和多个follower。kafka的消息没有设置读写分离,每个消息发送时,都是发送至对应的partition的leader-paertion,follower-partition主要是为了备份数据而存在,当leader-partition出现故障时,...
当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力,步骤如下: 1、 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3 2、 加入group中,有如下consumer: C1,C2 3、 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3 ...
Topic和Partition的划分关系说明 假设集群中部署了K个Kafka节点,每个节点上配置的磁盘个数为N,每块磁盘大小为M,集群共有n个Topic(T1,T2…Tn),并且其中第m个Topic的每秒输入数据总流量为X(Tm) MB/s,配置的副本数为R(Tm),配置数据保存时间为Y(Tm)小时,那么整体必须满足: 假设单个磁盘大小为M,该磁盘上有n个...
Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且有容错性的消费者机制。一个组里面有多个消费者实例,这些消费者共享一个ID,称为Group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(Subscribed Topics)的所有分区(Partition) 下面通过图来解释分组和分区的关系
多个消费者可以组成一个消费者组(consumer group),每个消费者组都有一个组id!同一个消费组者的消费者可以消费同一topic下不同分区的数据,但是不会组内多个消费者消费同一分区的数据!!! 图示是消费者组内的消费者小于partition数量的情况,所以会出现某个消费者消费多个partition数据的情况,消费的速度也就不及只处理...
Topic、partition、replica的关系如下图: topic下会划分多个partition,每个partition都有自己的replica,其中只有一个是leader replica,其余的是follower replica。 消息进来的时候会先存入leader replica,然后从leader replica复制到follower replica。只有复制全部完成时,consumer才可以消费此条消息。这是为了确保意外发生时,数...