Kafka - Broker失败，因为所有日志目录都失败了_关闭broker，因为所有日志目录都已失败 - 腾讯云开发者社区

机器之心专栏作者：杨靖锋为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT？...为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？我们应该在哪些任务上使用 GPT-3.5 或 ChatGPT？...为什么所有公开的对 GPT-3 的复现都失败了？这里，我称之为 “失败”，是指训练得出模型有接近 GPT-3 或者更大的参数量，但仍无法与 GPT-3 原始文献中报告的性能所匹配。...而所有的公开模型（例如：OPT-175B 和 BLOOM-176B）都在一定程度上 “失败” 了。但是我们仍然可以从这些 “失败” 中吸取一些教训。...这可能是因为所有回答问题所需的知识都已经包含在给出的文本中，并不需要 LLM 中的额外知识。总结一下，上面的这些任务可以被归为以下类别之一： 1.

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探秘 Kafka 的内部机制原理

当一个broker歇菜后，所有leader在该broker上的partition都会重新选举，选出一个leader。...因为新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，所以要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是所有ISR中都有的最新一条记录。...因为：消息的seq比broker的seq大超过时，说明中间有数据还没写入，即乱序了。消息的seq不比broker的seq小，那么说明该消息已被保存。...其中第2、3点作为一个事务，要么全成功，要么全失败。这里得益与offset实际上是用特殊的topic去保存，这两点都归一为写多个topic的事务性处理。...日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。 log.retention.bytes partion最大的容量，超过就清理老的。

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震惊了！原来这才是 Kafka！（多图+深入）

因为新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，所以要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是所有ISR中都有的最新一条记录。...因为：消息的seq比broker的seq大超过时，说明中间有数据还没写入，即乱序了。消息的seq不比broker的seq小，那么说明该消息已被保存。 ?...其中第2、3点作为一个事务，要么全成功，要么全失败。这里得益与offset实际上是用特殊的topic去保存，这两点都归一为写多个topic的事务性处理。 ?...日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。 log.retention.bytes partion最大的容量，超过就清理老的。...按大小清理这里也要注意，Kafka在定时任务中尝试比较当前日志量总大小是否超过阈值至少一个日志段的大小。如果超过但是没超过一个日志段，那么就不会删除。

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史上最详细Kafka原理总结 | 建议收藏

所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka...broker又会一起去Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker...一个邪恶的想法：如果所有节点都down掉了怎么办？Kafka对于数据不会丢失的保证，是基于至少一个节点是存活的，一旦所有节点都down了，这个就不能保证了。...所有的followers都复制leader的日志，日志中的消息和顺序都和leader中的一致。followers向普通的consumer那样从leader那里拉取消息并保存在自己的日志文件中。...一个备份数量为n的集群允许n-1个节点失败。在所有备份节点中，有一个节点作为lead节点，这个节点保存了其它备份节点列表，并维持各个备份间的状体同步。下面这幅图解释了Kafka的备份机制： ?

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微服务架构 ——Kafka消息队列

如下图所示： image.png 传统方式传统方式具有如下缺点： 1.假设库存系统访问失败，则订单减少库存失败，导致订单创建失败 2.订单系统同库存系统过度耦合 image.png 引入消息队列...也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其后续操作了。由此实现了订单系统与库存系统的应用解耦。...架构简化如下：引入消息队列，日志处理日志采集客户端：负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列； Kafka消息队列：负责日志数据的接收，存储和转发；日志处理应用：订阅并消费kafka...等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干consumer group，以及一个Zookeeper集群。...这样设计的劣势是无法让同一个consumer group里的consumer均匀消费数据，优势是每个consumer不用都跟大量的broker通信，减少通信开销，同时也降低了分配难度，实现也更简单。

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快速入门Kafka系列(7)——kafka的log存储机制和kafka消息不丢失机制

---- 1. kafka的log-存储机制 1.1 kafka中log日志目录及组成 kafka在我们指定的log.dir目录下，会创建一些文件夹；名字是【主题名字-分区名】所组成的文件夹...这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。...同步：发送一批数据给kafka后，等待kafka返回结果 1、生产者等待10s，如果broker没有给出ack相应，就认为失败。...响应码；ack的响应有三个状态值 0：生产者只负责发送数据，不关心数据是否丢失，响应的状态码为0（丢失的数据，需要再次发送） 1：partition的leader收到数据，响应的状态码为1 -1：所有的从节点都收到数据...说明：如果broker端一直不给ack状态，producer永远不知道是否成功；producer可以设置一个超时时间10s，超过时间认为失败。

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kafka中 DescribeLogDirs请求参数引起的一个问题

某天，测试人员找到我，反馈说CI的kafka用例失败了，麻烦定位一下。 "麻烦先找下我们的小马甲——公共服务"，这句话还没发出去，对方已经先把环境信息给发了过来。...测试："不，所有的topic，都会超时！" 再次查看了服务端的日志，发现完全没有任何错误信息，连个告警的信息都没有。我：“你能再运行下这个用例吗？...":0,"isFuture":false}]}]}]} 唉，神奇了，调用没有报错，也正确返回了结果，为啥CI用例就失败了呢？...于是，进一步分析了下相关的参数： --bootstrap-server: 指定kafka broker的地址（必需的参数） --describe: 描述指定brokers的指定（topic分区）目录信息...至于为什么会超时，分析了下"KafkaAdminClient"的源码，主要逻辑为：对于请求中的每个BrokerID，都需要从元数据请求中找到对应的broker信息，然后分别向这些broker建立连接，并真正发送请求

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Kafka的日志复制机制

replication 的目的是为了提供服务的高可用，即使有些节点出现了失败，Producer可以继续发布消息，Consumer可以继续接收消息。...需要等 leader 和 fellower 都写入成功才算消息接收成功，在有n个节点的情况下，最多可以容忍n-1节点失败。 Kafka使用的是主从复制的方式来实现集群之间的日志复制。...在 Kafka 集群中，将副本均匀地分配到不同的服broker上。每个副本都在磁盘上维护一个日志。发布的消息按顺序附加到日志中，每条消息都通过日志中的单调递增offset来标识。...leader 不能总是等待所有副本的写操作完成。这样为了保证数据一致性而降低我们服务的可用性是不可行的，这是因为任何跟随者副本可以失败和领导者不能无限地等待。...初始状态所有的副本都处于ISR中，当一个消息发送给leader的时候，leader会等待ISR中所有的副本告诉它已经接收了这个消息，如果一个副本失败了，那么它会被移除ISR。

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linux部署kafka_linux无法启动kafka

虽然公司有运维，但也不能啥都靠他们，万一哪天环境出问题了，你不能一上来就找运维吧，丢脸脸~ 今天分享一套从零开始搭建一套kafka集群的笔记，我几乎帮你踩了所有的坑，你只需按步骤来，有手就行...服务） log.dirs：日志文件存放目录 zookeeper.connect：zk集群ip:端口修改的时候注意，这个文件很大，你忍一下 //server1 broker.id=1 listeners.../bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server3.properties jps看下启动成功没如果没有kafka进程，说明启动失败了，具体原因可以在...logs目录下的kafkaServer.out文件看日志测试来到kafka安装目录 cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.0 创建个topic先 ...." 再次启动，如果还提示内存不足清下机器缓存 sync echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches 如果不是以上原因，就只能根据启动日志来灵活解决了其它kafka常用命令

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Kafka系列之高频面试题

如果log.dirs参数只配置一个目录，那么分配到各个Broker上的分区肯定只能在这个目录下创建文件夹用于存放数据。如果log.dirs参数配置多个目录，Kafka会在哪个文件夹中创建分区目录呢？...生产者发送的消息首先写入领导者副本，然后通过副本同步机制复制到追随者副本，只有在所有副本都成功写入后才认为消息提交成功消息确认机制：即上文的ACK机制去重 Kafka不能完全保证消息的重复发送和投递...图片 ZooKeeper Kafka各Broker在启动时都要在ZK上注册，由ZK统一协调管理。如果任何节点失败，可通过ZK从先前提交的偏移量中恢复，因为它会做周期性提交偏移量工作。...的设计是把所有的消息都写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但实际上，使用硬盘并没有带来过多的性能损失。...副本同步情况ISR 分区的日志大小和滞后情况生产者指标：生产者的消息发送速率和失败率请求的延迟时间消费者指标：消费者的消费速率和失败率消费者延迟（消费滞后） ZooKeeper指标： ZK节点的状态和会话数

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记一次 Kafka 重启失败问题排查

接下来运维在 kafka-manager 查不到 broker0 节点了处于假死状态，但是进程依然还在，重启了好久没见反应，然后通过 kill -9 命令杀死节点进程后，接着重启失败了，导致了如下问题：...按我自己的理解描述下： Kafka 在启动的时候，会检查 kafka 是否为 cleanshutdown，判断依据为 ${log.dirs} 目录中是否存在 .kafka_cleanshutDown 的文件...有意思的来了，导致开机不了并不是这个问题导致的，因为这个问题已经在后续版本修复了，从日志可看出，它会将损坏的日志文件删除并重建，我们接下来继续看导致重启不了的错误信息： ?...解决思路分析矛盾点都是因为 broker0 重启失败导致的，那么我们要么把 broker0 启动成功，才能恢复 A 主题 34 分区。...因为我们已经将 unclean.leader.election.enable 设置为 true 了）；发送端发送 acks=1（确保发送时有一个副本是同步成功的，但这个是否有必要，因为可能会造成性能损失

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记一次Kafka集群的故障恢复Kafka源码分析-汇总

Kafka 集群部署环境 kafka 集群所用版本 0.9.0.1 集群部署了实时监控: 通过实时写入数据来监控集群的可用性, 延迟等; ---- 集群故障发生集群的实时监控发出一条写入数据失败的报警..., broker和broker, broker和controller之间的通讯也受影响; 这也解释了为什么实时监控先报警然后又马上恢复了: 不和这样不被支持的request同批次处理就不会出现问题...去到__conuser_offsets partition相应的磁盘目录查看,发生有2000多个log文件, 每个在100M左右; kaka 的log compac功能失效了, 这个问题在之前的文章里有过介绍...: Kafka运维填坑, log compact相关介绍可以参考 Kafka的日志清理-LogCleaner 手动加速Loading: 即使log cleaner功能失败, 为了加速loading...__consumer_offset都加载完后, 所有group均恢复了消费; ---- 总结对实时监控的报警一定要足够重视; 更新完jar包, 重启broker时, 三台存储__consumer_offsets

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震惊了，原来这才是Kafka的“真面目”？！

因为新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，所以要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是所有ISR中都有的最新一条记录。...因为：消息的seq比broker的seq大超过时，说明中间有数据还没写入，即乱序了。消息的seq不比broker的seq小，那么说明该消息已被保存。...其中第2、3点作为一个事务，要么全成功，要么全失败。这里得益与offset实际上是用特殊的topic去保存，这两点都归一为写多个topic的事务性处理。...日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。 log.retention.bytes partion最大的容量，超过就清理老的。...按大小清理这里也要注意，Kafka在定时任务中尝试比较当前日志量总大小是否超过阈值至少一个日志段的大小。如果超过但是没超过一个日志段，那么就不会删除。

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kafka学习笔记

如上图所示，一个典型的kafka集群中包含若干producer（可以是web前端产生的page view，或者是服务器日志，系统CPU、memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker...push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。...当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略去删除旧数据。一是基于时间，二是基于partition文件大小。...一般情况下partition的数量大于等于broker的数量，并且所有partition的leader均匀分布在broker上。follower上的日志和其leader上的完全一样。...如果所有的ISR副本都失败了怎么办：此时有两种方法可选，一种是等待ISR集合中的副本复活，一种是选择任何一个立即可用的副本，而这个副本不一定是在ISR集合中。

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常用消息中间件知识点

文章目录消息中间件的应用场景主流 MQ 框架及对比说明 Kafka 优点 Kafka 缺点 RocketMQ Pulsar 发展趋势各公司发展 Kafka Kafka 是什么？...读取时，broker 把请求从本地磁盘转发的 HDFS 不会因为有 lag 的 consumer 对日常读写造成明显的磁盘随机读写由于自己改造，社区新功能引入困难阿里巴巴：开源 RocketMQ...消息日志（Log）保存数据，磁盘追加写（Append-only）避免缓慢的随机I/O操作高吞吐定期删除消息（日志段） Kafka 文件存储机制 https://www.open-open.com...1 异常，半消息发送失败，本地 DB 没有执行，整个操作失败，DB/消息的状态一致（都没有提交） 2 异常/超时生产者以为失败了，不执行 DB broker 存储半消息成功，等不到后序操作，会询问生产者是提交还是回滚...（第6步） 3 DB操作失败：生产者在第 4 步告知 broker 回滚半消息 4 提交/回滚半消息失败：broker 等不到这个操作，触发回查（第 6 步） 5、6、7回查失败：RocketMQ 最多回查

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Kafka入门教程其一消息队列基本概念及常用Producer Consumer配置详解学习笔记

如果领导失败，一个追随者将自动成为新的领导者。跟随者作为正常消费者，拉取消息并更新其自己的数据存储。 3.1 Broker Message在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。...5.2 存储系统所有发布消息到消息队列和消费分离的系统，实际上都充当了一个存储系统（发布的消息先存储起来）。Kafka比别的系统的优势是它是一个非常高性能的存储系统。...日志保留时间，因为删除是文件维度而不是消息维度，看的是日志文件的mtime。 log.retention.bytes partion最大的容量，超过就清理老的。...不管这里配置了多少台server, 都只是用作发现整个集群全部server信息. 这个配置不需要包含集群所有的机器信息. 但是最好多于一个, 以防服务器挂掉....设置为’false’(默认值), producer会因为borker失败等原因重试发送, 可能会导致消息重复.

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Kafka 技术文档

都具有不同的group,那这就是"发布-订阅";消息将会广播给所有的消费者....目录: Kafka客户端代码 config目录: Kafka配置文件，其中比较重要的是server.properties，启动Kafka broker需要直接加载这个文件 contrib目录: Kafka...并不是所有的情况都需要“精确的一次”这样高的级别，Kafka允许producer灵活的指定级别。...zero copy Broker维护的消息日志仅仅是一些目录文件，消息集以固定队的格式写入到日志文件中，这个格式producer和consumer是共享的，这使得Kafka可以一个很重要的点进行优化：消息在网络上的传递...这虽然解决了消息丢失的问题，但产生了新问题，首先如果consumer处理消息成功了但是向broker发送响应时失败了，这条消息将被消费两次。

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【深度知识】Kafka原理入门和详解

Sample-api 是一个底层的API，它维持了一个和单一broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。...会重新发送（我们知道Kafka有备份机制，可以通过参数控制是否等待所有备份节点都收到消息）。...一个备份数量为n的集群允许n-1个节点失败。在所有备份节点中，有一个节点作为lead节点，这个节点保存了其它备份节点列表，并维持各个备份间的状体同步。下面这幅图解释了Kafka的备份机制: ?...它同时也简化了代码，因为现在所有的维护缓存和文件系统之间内聚的逻辑都在操作系统内部了，这使得这样做比one-off in-process attempts更加高效与准确。...Kakfa的message log在broker端就是一些目录文件，这些日志文件都是MessageSet按照这种“标准字节消息”格式写入到磁盘的。

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最全Kafka 设计与原理详解【2017.9全新】

Kafka允许用户为每个topic设置副本数量，副本数量决定了有几个broker来存放写入的数据。如果你的副本数量设置为3，那么一份数据就会被存放在3台不同的机器上，那么就允许有2个机器失败。...会重新发送（我们知道Kafka有备份机制，可以通过参数控制是否等待所有备份节点都收到消息）。 ...一个备份数量为n的集群允许n-1个节点失败。在所有备份节点中，有一个节点作为lead节点，这个节点保存了其它备份节点列表，并维持各个备份间的状体同步。下面这幅图解释了Kafka的备份机制: ?...它同时也简化了代码，因为现在所有的维护缓存和文件系统之间内聚的逻辑都在操作系统内部了，这使得这样做比one-off in-process attempts更加高效与准确。...Kakfa的message log在broker端就是一些目录文件，这些日志文件都是MessageSet按照这种“标准字节消息”格式写入到磁盘的。

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Kafka 设计原理

>-，例如，名为test的topic，其有3个partition，则Kafka数据目录中有3个目录：test-0, test-1, test-2，分别存储相应partition...Kafka的replica副本单元是topic的partition，一个partition的replica数量不能超过broker的数量，因为一个broker最多只会存储这个partition的一个副本...Kafka的Zookeeper维护了每个partition的ISR信息，理想情况下，ISR包含了partition的所有replica所在的broker节点信息，而当某些节点不满足以上条件时，ISR可能只包含部分...如果所有replica都宕机了，有两种方式恢复服务：等ISR任一节点恢复，并选举为leader；选择第一个恢复的节点（不一定是ISR中的节点）为leader 第一种方式消息不会丢失（只能说这种方式最有可能不丢而已...都宕机了，就无法保证数据不丢失了，有两种恢复方案，上文已介绍过。

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