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【Elasticsearch】ES选主流程分析
Raft协议 Raft是分布式系统中的一种共识算法，用于在集群中选举Leader管理集群。Raft协议中有以下角色： Leader（领导者）：集群中的领导者，负责管理集群。 Candidate（候选者）：具有竞选Leader资格的角色，如果集群需要选举Leader，节点需要先转为候选者角色才可以发起竞选。 Follower（跟随者 ）：Leaderkafka查看主题
[root@master bin]# ./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.1.101:9092 --describe --topic testTopic: test TopicId: fTJwpLYfQXqsP0Xv_q5tHg PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 3 Configs: segment.bytes=1073741824 Topic: test Partition: 0 Leader: 3 Repli如何保证消息队列的高可用？
如何保证消息队列的高可用？ 面试官心理分析 如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。 要是你傻乎乎的就干用了一个 MQ，各种问题从来没考虑过，那你就杯具euaka zookeeper nacos 的原理区别
1.SpringCloud Alibaba 微服务架构（十四）- Nacos集群部署原理解析 https://thinkingcao.blog.csdn.net/article/details/109776410 2. raft算法以及nacos中的实现 学习资料：https://blog.csdn.net/microGP/article/details/114261089 nacos是基于raft算法是实现的，raft算法是分布tidb 驱逐节点leader
1.检查schedul-limit参数 show config where type='pd' and name like '%schedule-limit';schedule.hot-region-schedule-limit 4schedule.leader-schedule-limit 4schedule.merge-schedule-limit 8schedule.region-schedule-limit 2048schedule.replica-schezookeeper总结
zk是分布式协调服务。架构角色，分为leader follower observer。follower参与选举。observer提供读操作。 特点： 1、高可用，主从架构，官方测试主节点挂了，200ms完成恢复，也就是主节点选举对外提供服务。 2、高并发，三个节点的主从结果可以支持10万左右的读。 3、保证顺序一致性：单主节点写zookeeper:
1.zk的主要作用： 1.zk+dubbo 注册数据的时候 生产者和消费者节点下url 为临时节点。 其余如配置文件等节点都是持久节点。 2.作为分布式锁中间件。 3.分布式job，主节点运行job 2.zk 节点： 1.持久化节点 一旦创建，永久存在，哪怕客户端跟zk断开，除非手动删浅谈 Raft 分布式一致性协议｜图解 Raft
前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。 其中将配合引入Raft协议的种种概念：选主、一致性、共识、安全等，通篇阅读之后，将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议。 一在字节跳动干软件测试5年，7月无情被辞，想给划水的兄弟提个醒
前段时间，一个认识了好几年在大厂工作做软件测试的朋友，年近30了，却被大厂以“人员优化”的名义无情被辞，据他说，有一个月散伙饭都吃了好几顿…… 在很多企业，都有KPI考核，然后在此基础上还会弄个“末位淘汰”( 或者叫“人员优化”)。 互联网大厂残酷现状在此，无法避免，为了助力朋友们Kafaka基础架构
Kafka定义 KafKa传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。 2.8以后的最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform）,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用kafka 生产者（下）
保证数据的可靠性、数据的传递语义、幂等性、事务 生产者-数据的可靠性 ACKS 0: 生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1: 生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。 应答完成后，还没开始同 步副本，Leader挂了，新的Leader不会 收到Hello的信息， 因为生产者已经 认为Kafka入门
Kafka 消息队列扫盲 消息队列顾名思义就是存放消息的队列，队列我就不解释了，别告诉我你连队列都不知道是啥吧？ 所以问题并不是消息队列是什么，而是 消息队列为什么会出现？消息队列能用来干什么？用它来干这些事会带来什么好处？消息队列会带来副作用吗？ 消息队列为什么会出现？ 消息队列算是作Kafka数据分区和消费者的关系，kafka的数据offset读取数据流程，Kafka内部如何保证顺序，结合外部组件如何保证消费者顺序
1、kafka数据分区和消费者的关系：1个partition只能被同组的⼀个consumer消费，同组的consumer则起到均衡效果 2、kafka的数据offset读取流程 1.连接ZK集群，从ZK中拿到对应topic的partition信息和partition的Leader的相关信息 2.连接到对应Leader对应的broker 3.consumekafka各个版本的特性
1. kafka-0.8.2 新特性 1.1 异步发送 producer不再区分同步（sync）和异步方式（async），所有的请求以异步方式发送，这样提升了客户端效率。producer请求会返回一个应答对象，包括偏移量或者错误信。 这种异步方地批量的发送消息到kafka broker节点，因而可以减少server端资源的开销。新的produkafka
Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。 消息队列模式 点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）。 布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息）。 名词： Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消zookeeper笔记
一： ZooKeeper是什么 ZooKeeper是一个的分布式协调服务，它是集群的管理者 监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作 分布式应用程序可以基于Zookeeper实现诸如数据发布订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布一周一个中间件-kafka角色篇(节点数据如何同步)
前言 Apache Kafka 最早是由 LinkedIn 开源出来的分布式消息系统，现在是Apache旗下的一个子项目，并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。尤其是做日志中间件。 Kafka是一个分布式系统， 背景 我们公司迁移ActiveMQ消息中间件，为了减少资源开支，引入Kafka这种高性能高吞吐Kafka学习(十) 常用参数说明
# ----------------------系统相关---------------------- # broker的全局唯一编号，不能重复，和zookeeper的myid是一个意思 broker.id=0 # broker监听IP和端口也可以是域名 listeners=PLAINTEXT://172.16.48.163:9092 # 这个配置方式和listeners相同，主要用于Kafka有多个IP地址，比从工程师到技术leader思维升级
身处职场之中，太多话题相围绕，“个人成长”、“管理”或许是讨论的最多的了。 但“个人成长”和“管理”却是大不相同的两件事情，针对“管理”的问题，看过一些书籍，给我的感受就是对一件事的认知、思维方式很重要。 看问题的高度不一样，得到的结论必然不同。 前段时间，看到一篇博文，内容中从工程师到技术leader思维升级
身处职场之中，太多话题相围绕，“个人成长”、“管理”或许是讨论的最多的了。 但“个人成长”和“管理”却是大不相同的两件事情，针对“管理”的问题，看过一些书籍，给我的感受就是对一件事的认知、思维方式很重要。 看问题的高度不一样，得到的结论必然不同。 前段时间，看到一篇博文，内容中Zookeeper分布式一致性协议ZAB源码（5）
Zookeeper分布式一致性协议ZAB 1、什么是ZAB协议 整个Zookeeper就是一个多节点分布式一致性算法的实现，底层采用的实现协议是ZAB。 ZAB协议介绍【虽然是强一致性的，但不是实时强一致性，即顺序一致性（zxid）】 ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）。 Zookeepe服务器宕机了，Kafka 消息会丢失吗？
大家好，我是树哥。 消息队列可谓是高并发下的必备中间件了，而 Kafka 作为其中的佼佼者，经常被我们使用到各种各样的场景下。随着 Kafka 而来得，还有三个问题：消息丢失、消息重复、消息顺序。今天，树哥带大家聊聊消息丢失的问题。 可靠性级别 回到标题提出的问题：我们是否真的能保证 KafKafka - 04数据存储及查询
Kafka - 04数据存储及查询 一、Kafka数据存储 1.1 存储结构 topic在broker上存储方式 创建topic时，指定分区和副本数量 分区目录ttopic2-0， 格式： 主题-分区号 目录下是数据文件，Kafka数据就是message，数据存储在log文件里 .log结尾的就是日志文件， 在Kafka中把数据文件就叫做我的第一次公司团建，超棒！
大家好，我是对白。 昨天是周五，我去参加了公司组织的第一次产研团建，这个团建主要是为了庆祝部门H1某个重要项目圆满完成，于是将项目中涉及到的产品和研发的同事们都拉到了一起，让大家彼此都互相认识一下。 来的小伙伴们大概有几十人，包含前端、后端、QA、算法和产品。其中前端人最少，后4种Kafka网络中断和网络分区场景分析
摘要：本文主要带来4种Kafka网络中断和网络分区场景分析。 本文分享自华为云社区《Kafka网络中断和网络分区场景分析》，作者： 中间件小哥。 以Kafka 2.7.1版本为例，依赖zk方式部署 3个broker分布在3个az，3个zk（和broker合部），单分区3副本 1. 单个broker节点和leader节点网络中断 网络中断