另外一个比较不寻常的决定是,我们不把消息存储在 Kafka 应用层的内存,而是依赖文件系统的 page cache。带来的一个巨大的好处,在于避免维护两份缓存——消息只会存在 page cache。还有另外一个好处在于,即使 Kafka 崩溃重启,page cache 的缓存依然有效。又由于 Kafka 不会在自己的进程中持有消息内容,在基于虚拟机实...
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结论 确定topic的一个合适的partition数目很重要,太少了, producer或者consumer会出现读写平静,太多了,会引起其他问题 引用:https://www.jianshu.com/p/8c07039437d0 原文:https://www.confluent.io/blog/how-choose-number-topics-partitions-kafka-cluster/...
Kafka将会自动在其他数据副本中选择出一个leader,用于接收客户端的请求。这个过程由kafka controller节点broker自动完成,主要是从Zookeeper读取和修改受影响partition的一些元数据信息。在当前的kafka版本实现中,对于zookeeper的所有操作都是由kafka controller来完成的(serially的方式)。 在通常情况下,当一个broker有计划地停...
How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster 如何确定Topic需要多少个Partitions 一般情况是数据吞吐决定,这里的吞吐的单位是MB/s,这里暂时不考虑kafka服务端的单partition的吞吐瓶颈,而是考虑Producer和Consumer两端的吞吐 Producer 生产者的吞吐和以下几个配置有关: ...
* (replication-factor), 对于个10台broker，replication-factor=2的集群，单机partition的数目不应该超过 2000个~确定Topic的一个合适的Partition数目很重要，太少了， producer或者consumer会出现读写平静，太多了，会引起其他问题 How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster ...
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consu...
随着时间的推移,集群内的topic数量越来越多,数据量也越来越大。Kafka的Partition实际上是个物理概念,它最终对应着物理机器文件系统中的一个目录,单机存储容量实际上就限制了Partition容量的上限。这时就需你能够增加最多的broker到集群中并且按比例地在线迁移已有partition的子集到新的broker上,同时因为这个方法只是迁移...
kafka topic的partitions为1时,存取的数据,只会在kafka集群中的一台机器上面,时间一长,必然会造成,资源不均衡。 1,修改topic partitions数量 查看复制打印? [root@bigserver2 kafka]# ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper bigserver1:2181,bigserver2:2181,testing:2181 --alter --topic track_pc --partitions...
首先要明白,在kafka中,单个partition是kafka并行操作的最小单元,在producter和broker端,向每一个分区写入数据是完全可以并行的,此时,可以通过加大硬件资源的利用率来提升系统的吞吐量,例如对数据进行压缩,在consumer端,kafka只允许单个partition的数据被一个consumer线程消费,因此,在consumer端,每个consumer group内部的consu...