根据客户端日志显示consumer在尝试joingroup的过程中收到了服务端COORDINATOR状态不正常的信息，怀疑是服务端负责这个consumer-group的broker在coordinator...为了尽快回复offset元信息，把问题节点的offset partition全都重新分配到其他节点，在重分配的过程中发现新的副本会不断的删除同步过来的过期数据最后结束后整个分区的大小只有几十M，于是坚定了原来分区大小不正常的判断...，于是把整个集群每个服务挨个查了一遍，果然在另一台看似正常的机器上同样发现了一个很大的offset分区，jstack了一下，发现kafka-log-cleaner-thread这个线程已经没了！...重启该服务后发现问题分区的日志也开始正常删除。可惜的是由于服务日志只保留了最近7天的，kafka-log-cleaner-thread的错误日志已经找不到了，这个有待后续复现确认。...结论：kafka的offset数据每个group会根据hash取模的方式发到一个固定的_consumer_offsets分区中，_consumer_offsets分区的leader负责对应groupid
例如，如果要每分钟获取IoT设备生成的事件数，则会希望使用数据生成的时间（即嵌入在数据中的 event-time），而不是 Spark 接收到数据的时间。...例如，一个在 12:04 生成的 word 在 12:11 被接收到。application 会使用 12:04 而不是 12:11 去更新 12:00 - 12:10的 counts。...虽然其中一些可能在未来版本的 Spark 中得到支持，还有其他一些从根本上难以有效地实现。例如，不支持对输入流进行排序，因为它需要跟踪流中接收到的所有数据，这从根本上是很难做到的。...如果返回 false，process 不会在任何行上被调用。例如，在部分失败之后，失败的 trigger 的部分输出分区可能已经被提交到数据库。...基于存储在数据库中的元数据，可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以避免再次提交它们。 每当 open 被调用，close 也会被调用（除非 JVM 因为意外退出）。
上的实体化视图日志已经有序列 ORA-12150: TNS: 无法发送数据 ORA-12151: TNS: 从网络层收到错误的包类型 ORA-12152: TNS: 无法发送中断消息 ORA-12153...: TNS: 未连接 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 ORA-12155: TNS: 在 NSWMARKER 包中收到错误的数据类型 ORA-12156: TNS: 试图从错误状态中重置线路...元数据 BIN 功能错误 ORA-13453: GeoRaster 元数据层错误 ORA-13454: GeoRaster 元数据无效 ORA-13455: GeoRaster 元数据 TRS 错误...ORA-14527: 允许分区关键字列使用 ROWID 数据类型 ORA-14528: 在删除表优化的过程中出现模拟的崩溃 ORA-14529: 在有利于交换的分区上执行 ctas 的过程中复制 Hakan...-14612: 模板中的 lob 列 的 lob 段名 重复 ORA-14613: 尝试从父级名称 和模板名称 生成名称, 但由于合成的名称过长而失败 ORA-14614: 列表值 \’\’ 在子分区
12:00 - 12:10意思是在12:00之后到达12:10之前到达的数据，比如一个单词在12:07收到。这个单词会影响12:00 - 12:10, 12:05 - 12:15两个窗口。...三，处理延迟的数据和高水位 现在考虑假如消息到达应用延迟的情况。例如，假如一个word是在12:04产生，但是在12:11被接收到。...但是，为了运行这个查询几天，系统必须限制其积累的内存中间状态的数量。这意味着系统需要知道何时可以从内存状态中删除旧聚合，因为应用程序不会再为该聚合接收到较晚的数据。...要与他们一起工作，我们还支持追加模式，只有最后的计数被写入sink。 请注意，在非流数据集上使用watermark是无效的。 由于watermark不应以任何方式影响任何批次查询，我们将直接忽略它。...虽然一些操作在未来的Spark版本中或许会得到支持，但还有一些其它的操作很难在流数据上高效的实现。例如，例如，不支持对输入流进行排序，因为它需要跟踪流中接收到的所有数据。因此，从根本上难以有效执行。
生成请求和获取请求都必须发送到分区的leader的副本，如果broker接收到特定分区生成的请求，并且该分区的leader位于另外一个broker上，那么发送生成请求的客户机将得到一个错误的响应，即"not...服务器响应指定topic中存在哪些分区，每个分区的副本以及哪个副本的leader。元数据请求可以发送到任何broker，因为所有broker都有包含此信息的元数据缓存。...另外，如果客户端收到一个请求的"not a leader"错误，它将在尝试再次发送请求之前刷新他的元数据，因为错误表明客户端正在使用过时的信息并正在向错误的broker发送请求。 ?...当包含分区的主副本的broker收到该分区生成请求时，他将首选运行几个验证： 发送数据的用户对topic有写权限吗？...因此，我们向元数据请求和响应添加了一个新版本，现在，0.9.0.0的客户端发送版本0的元数据请求（因为版本1在0.9.0.0中不存在），而broker无论是0.9.0.0还是0.10.0.0都知道如果进行响应
读者可能有所疑问，在一般的二阶段提交中，协调者需要收到所有参与者的响应后，才能判断此事务是否成功，最后才将结果返回给客户。...当 TC 服务接收到了来自客户端的分区上传请求，此时它才会认为此次事务开始了，然后它会更新分区列表，更新此次的事务开始时间为当前时间，并且会将更新后的元数据，持久化到事务 topic。...事实上 Kafka 集群中运行着多个 TC 服务，每个TC 服务负责事务 topic 的一个分区读写，也就是这个分区的 leader。...它会生成每个分区的请求，然后放到一个队列里，后台线程会负责将这些请求发送出去。当收到所有分区的响应后，它还负责更改事务的状态，并且负责持久化一条事务成功的消息。...，就会从元数据中删除掉。
例如，如果要每分钟获取 IoT devices （设备）生成的 events 数，则可能希望使用数据生成的时间（即数据中的 event-time ），而不是 Spark 接收到它们的时间。...请注意， 12:00 - 12:10 表示数据在 12:00 之后但在 12:10 之前抵达。现在，考虑在 12:07 收到一个 word 。...如果未指定，则系统将在上一次处理完成后立即检查新数据的可用性。 如果由于先前的处理尚未完成而导致触发时间错误，则系统将尝试在下一个触发点触发，而不是在处理完成后立即触发。...如果返回 false ，那么 process 不会在任何行上被调用。例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...基于存储在数据库中的 metadata （元数据）， writer 可以识别已经提交的分区，因此返回 false 以跳过再次提交它们。
避免频繁连接尝试：在代码中使用连接池，避免频繁地连接和断开连接。这可以减少不必要的连接错误，并提高连接的稳定性。错误处理和重试机制：在你的代码中实现错误处理和重试机制。...存储在broker上的消息按照主题（topic）进行分类，并按照分区（partition）进行分组存储。这样，每个分区的数据都可以进行水平扩展，以实现更高的吞吐量和容量。...分区管理：Kafka的主题可以被分为多个分区，每个分区都是有序且持久化存储的。Broker负责管理这些分区，并跟踪每个分区的各种元数据信息，如消费者偏移量和可用副本数。...Broker会接收消息并写入对应的分区中，并确保消息被成功复制给其他副本。生产者请求处理涉及消息的验证、写入磁盘和确认等步骤。消费者请求处理：消费者通过向broker发送拉取请求来获取消息。...结论"NoBrokersAvailableError" 错误表示无法连接到 Kafka 集群的 broker 节点。这可能是由于无效的连接配置、网络连接问题或 Kafka brokers 宕机所致。
控制器上保存了最全的集群元数据信息，其他所有 broker 会定期接收控制器发来的元数据更新请求，从而更新其内存中的缓存数据。...元数据请求 生产请求和响应请求都必须发送给领导者副本，如果 broker 收到一个针对某个特定分区的请求，而该请求的首领在另外一个 broker 中，那么发送请求的客户端会收到非分区首领的错误响应；...如果针对某个分区的请求被发送到不含有领导者的 broker 上，也会出现同样的错误。...事实上，客户端会使用一种 元数据请求 ，这种请求会包含客户端感兴趣的主题列表，服务端的响应消息指明了主题的分区，领导者副本和跟随者副本。...比如，新的 broker 加入后，会触发重平衡，部分副本会移动到新的 broker 上。这时候，如果客户端收到 不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。
每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件 server.properties 中进行配置，或者由程序自动生成。...三、数据请求 3.1 元数据请求机制 在所有副本中，只有领导副本才能进行消息的读写处理。...由于不同分区的领导副本可能在不同的 broker 上，如果某个 broker 收到了一个分区请求，但是该分区的领导副本并不在该 broker 上，那么它就会向客户端返回一个 Not a Leader for...为了解决这个问题，Kafka 提供了元数据请求机制。 首先集群中的每个 broker 都会缓存所有主题的分区副本信息，客户端会定期发送发送元数据请求，然后将获取的元数据进行缓存。...如果在定时请求的时间间隔内发生的分区副本的选举，则意味着原来缓存的信息可能已经过时了，此时还有可能会收到 Not a Leader for Partition 的错误响应，这种情况下客户端会再次求发出元数据请求
控制器上保存了最全的集群元数据信息，其他所有 broker 会定期接收控制器发来的元数据更新请求，从而更新其内存中的缓存数据。...Kafka 是离不开 ZooKeeper的，所以这些数据信息在 ZooKeeper 中也保存了一份。每当控制器初始化时，它都会从 ZooKeeper 上读取对应的元数据并填充到自己的缓存中。...元数据请求 生产请求和响应请求都必须发送给领导者副本，如果 broker 收到一个针对某个特定分区的请求，而该请求的首领在另外一个 broker 中，那么发送请求的客户端会收到非分区首领的错误响应；如果针对某个分区的请求被发送到不含有领导者的...事实上，客户端会使用一种 元数据请求 ，这种请求会包含客户端感兴趣的主题列表，服务端的响应消息指明了主题的分区，领导者副本和跟随者副本。...比如，新的 broker 加入后，会触发重平衡，部分副本会移动到新的 broker 上。这时候，如果客户端收到 不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。
，主要用于在hive中修改了表的元数据，需要同步到impalad，例如create table/drop table/alter table add columns等。...catalogd接收到该请求之后执行invalidateTable操作，将该表的缓存清除，然后重新生成该表的缓存对象，新生成的对象只包含表名+库名的信息，为新生成的表对象生成一个新的catalog版本号...如果catalogd尚未完成表的元数据加载或者statestored未广播完成，并且接下来请求到impalad-A（之前执行INVALIDATE METADATA的节点），此时impalad在执行语义分析的时候能够检测到表的元数据不完整...version=1），则该impalad中缓存的关于该表的元数据是执行INVALIDATE METADATA之前的，因此根据旧的元数据处理该查询（可能因为文件被删除导致错误）。...impalad收到catalogd的返回值，返回值是更新之后该表的缓存数据，impalad会将该数据更新到自己的缓存中。因此接受请求的impalad能够将当前元数据缓存。
如果表定义或者表中的数据被更新，则集群中所有的Impala Daemon必须接收最新的元数据以替换旧的元数据，然后对这个表的查询才是正确的 。...请求 catalogd收到该请求：对指定了partition的请求，执行reloadPartition操作，获取该分区最新的元数据并刷新；对未指定partition的请求，执行reloadTable操作...，获取全部分区最新的元数据并刷新。...Daemon获取到表table，对catalogd发起resetMetadata请求 catalog收到该请求，执行invalidateTable操作，清除所有与table相关的元数据缓存，重新读取Metastore...中的 元数据，并生成新的缓存。
0.前言 前阵子团队里出了个大故障，本质是因为其他语言实现的client有问题，非常频繁的请求大量元数据，而Kafka服务端这边也没有做什么限制，导致Kafka Broker宕了。...在相关的复盘报告中，复盘方提到了我这边的监控程序（用于观察线上实时作业的堆压）会频繁的去获取一些元数据，也是在间接的增加Kafka集群的压力，建议修改成消费__consumer_offsets的方式。...，kafka的元数据是保存在的zk里的。...然后根据请求中的分区信息，将分区分为授权和未授权的分区。对于授权的分区，尝试从ZooKeeper中获取消费偏移量，并根据结果生成相应的分区数据。如果出现异常，则生成一个包含无效偏移量的分区数据。...Q3：获取元数据会导致集群压力，认真的嘛？我怎么记得Kafka发消息前都会检查一次当前topic的元数据 A：我们这里的获取元数据特指seek到kafka log的对应位置去获取end offset。
o9-46：如果CA中实现了可靠数据报服务或XRC服务，或者TCA中实现了可靠连接服务，则在生成NAK序列错误后，响应方在收到有效的新请求或有效的重复请求之前不得生成ACK或NAK。...o9-54：如果在 CA 中实现了可靠数据报服务或 XRC 服务，或者在 TCA 中实现了可靠连接服务，则在响应方发出 NAK-无效请求之前，必须执行并完成在包含无效操作码的数据包之前收到的任何请求数据包...响应方在检测到无效请求时的行为（除了生成 NAK-无效请求）在第 444 页的“9.9.3 响应方行为”中给出。...请求方在收到 NAK-无效请求时的行为在第 433 页的“9.9.2 请求方错误行为”中给出。...由于响应者可以选择合并确认，因此单个响应数据包实际上可能包含多条请求消息的确认。因此，当请求者收到新的 MSN 时，它会从最早的未完成 WQE 开始评估其发送队列中的 WQE，并依次向前推进。
当节点已经包含传入Gossip消息中存在的值时，选择更高版本值 在本地节点数据集中添加缺失值 在响应中返回对等节点数据集中的缺失值 使用接收到的响应更新对等节点数据集 通常，在节点启动时将整个节点元数据传输通过...每个节点可以维护一个内存中的版本号，通过 Gossip 协议只发送节点元数据的增量更新[6]。 生成时钟是一个递增的表示服务器生成的数字。每当节点重新启动时，生成时钟都会增加。...Gossip 定时器是 Gossip 协议的一个组件，它确保每个节点最终包含有关对等节点的关键元数据，包括网络分区后的节点。每个节点都包含一个与之关联的心跳。心跳状态包含生成和版本号。...子系统信息（如队列深度、配置更改等的关键元数据）甚至请求-响应等信息也可以通过Gossip协议传输。...容易出现计算错误 最终一致性 Gossip 协议本质上是最终一致性的[1]。
Kafka 使用主题来组织数据，每个主题又被分为若干个分区，分区会部署在一到多个 broker 上，每个分区都会有多个副本，所以副本也会被保存在 broker 上，每个 broker 可能会保存成千上万个副本...元数据请求 生产请求和响应请求都必须发送给领导者副本，如果 broker 收到一个针对某个特定分区的请求，而该请求的首领在另外一个 broker 中，那么发送请求的客户端会收到非分区首领的错误响应；如果针对某个分区的请求被发送到不含有领导者的...broker 上，也会出现同样的错误。...事实上，客户端会使用一种 元数据请求 ，这种请求会包含客户端感兴趣的主题列表，服务端的响应消息指明了主题的分区，领导者副本和跟随者副本。...比如，新的 broker 加入后，会触发重平衡，部分副本会移动到新的 broker 上。这时候，如果客户端收到 不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。 ?
] - 添加选项以强制删除流重置工具中的成员 [KAFKA-9177] - 在还原使用者上暂停完成的分区 [KAFKA-9216] - 在启动时强制连接内部主题配置 [KAFKA-9290] - 更新与...中添加领导者时代 [KAFKA-9561] - 主题元数据更改时更新任务输入分区 [KAFKA-9573] - TestUpgrade系统测试在Java11上失败。...6.0+ [KAFKA-9729] - 在SimpleAuthorizer中缩短inWriteLock时间 [KAFKA-9731] - 由于硬件传播，使用领导者选择器提高了获取请求的速度 [KAFKA...[KAFKA-9206] - 消费者应在获取响应中处理“ CORRUPT_MESSAGE”错误代码 [KAFKA-9225] - kafka无法在linux-aarch64上运行 [KAFKA-9298...请求/响应 [KAFKA-9441] - 重构提交逻辑 [KAFKA-9451] - 提交时将消费者组元数据传递给生产者 [KAFKA-9466] - 添加有关新的流EOS更改的文档 [KAFKA-9719
事实上，随机策略是老版本生产者使用的分区策略，在新版本中已经改为轮询了。...消费者实际上是一个长期运行的应用程序，它通过轮询的方式向 Kafka 请求数据。...broker 在收到消费者的数据请求时，如果可用的数据量小于 fetch.min.bytes 指定的大小，那么它会等到有足够的可用数据时才把它返回给消费者。...如果 fetch.max.wait.ms 被设置为 100 毫秒的延迟，而 fetch.min.bytes 的值设置为 1MB，那么 Kafka 在收到消费者请求后，要么返回 1MB 的数据，要么在 100...它的默认值是 latest，意思指的是，在偏移量无效的情况下，消费者将从最新的记录开始读取数据。另一个值是 earliest，意思指的是在偏移量无效的情况下，消费者将从起始位置处开始读取分区的记录。
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