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Kafka ISR 副本同步机制

ISR（in-sync replica） 就是 Kafka 为某个分区维护的一组同步集合，即每个分区都有自己的一个 ISR 集合，处于 ISR 集合中的副本，意味着 follower 副本与 leader...一条 Kafka 消息，只有被 ISR 中的副本都接收到，才被视为“已同步”状态。这跟 zk 的同步机制不一样，zk 只需要超过半数节点写入，就可被视为已写入成功。...，leader 的 remote LEO 的值相对于 follower LEO 值，滞后一个 follower RPC 请求，remote LEO 决定 leader HW 值的大小，详情请看「图解：Kafka...这也就意味着，leader 副本永远领先 follower 副本，且各个 follower 副本之间的消息最新位移也不尽相同，Kafka 必须要定义一个落后 leader 副本位移的范围，使得处于这个范围之内的...假设现在某个 Kafka 集群追求高吞吐量，那生产者的 batch.size 就会设置得很大，每次发送包含的消息量很多，使消息发送的吞吐量大大提高，如果此时 min.insync.replicas=1，

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    Kafka副本与ISR设计(I)

    因此Kafka内部维护了一组具有资格的follower副本，他们统称ISR。 ISR中的副本会被剔除，也会有新增。...关键的概念点 下图主要讲述了Kafka日志中重要概念，下图的相关概念事关生产、消息消费、ISR以及副本同步机制。 ?...只有所有处于ISR中副本都更新了自己LEO以后，leader的HW才会右移表示写入消息成功。...ISR ISR其实就是Kafka内部维护的具有竞争上岗的一组与leader同步follower的副本集合。...考虑以下这个情况，kafka在的生产者的生产速率不是平稳的，会有高峰会有低峰，在高峰的时候，由于消息大量聚集产生，导致ISR中的消息与Leader的消息差超过了该数值，因此ISR中的副本将会被踢出。

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    Kafka “不丢消息” ISR 机制解析

    Kafka 交付语义、producer中都提到了消息提交给broker中，基本就不会丢消息了，而这个不丢消息主要是依赖于broker 中的ISR机制。...什么意思呢，就是说当按照参数标准成功完成消息备份（成功同步给follower replica后）才会更新HW的值，代表消息理论上已经不会丢失，可以认为“已提交”。...第一个问题很简单，跟上节奏就加入ISR，跟不上节奏就踢出ISR。...0.9.0.0 之后提供了一个更加适合的方式来解决这个问题，采用Kafka 落后于消费进度的时间长度来判断是否踢出ISR，这样有效的避免了在突发流量偶然落后于leader 被不合理的踢出ISR的情况，如果长时间落后于...下一篇关于LEO & HW值的存储及更新策略

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    Kafka-Leader分区(AR +ISR + OSR)

    作者介绍：简历上没有一个精通的运维工程师，下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。 我们上一章介绍了中间件：Zookeeper，本章将介绍另外一个中间件：Kafka。...由 Kafka 动态分配，确保副本分布在不同的 Broker 上（避免单点故障）。副本数量由 replication.factor 配置决定（默认 1，生产环境建议 ≥3）。 2....选举机制：当 Leader 失效时，Kafka 控制器（Controller）从 ISR 中选举新的 Leader。...Leader 更新 HW（所有 ISR 副本已复制的最大偏移量）。 消费者只能读取到 HW 之前的消息。...(3) 故障恢复示例 场景：Leader 宕机，ISR 中有副本 A 和 B。 恢复：Kafka 控制器从 ISR（A 或 B）选举新 Leader。

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    Kafka常见错误整理（不断更新中）

    1、UnknownTopicOrPartitionException org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This...报错内容：leader不可用 原因分析：原因很多 topic正在被删除 正在进行leader选举 使用kafka-topics脚本检查leader信息 进而检查broker的存活情况 尝试重启解决 3...、NotLeaderForPartitionException org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This server...(kafka.network.Processor) 报错内容：连接关闭 原因分析：如果javaApi producer版本高，想在客户端consumer启动低版本验证，会不停的报错 无法识别客户端消息...consumer是非线程安全的 8、NetWorkException [kafka-producer-network-thread | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector

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    Kafka “不丢消息” ISR LEO&HW解析

    前言 上一篇介绍的ISR的不丢消息的种种备份及冗余机制的所有的核心逻辑都是围绕着HW值、LEO值来展开的，如何合理的更新和存储显得尤为重要。...LEO： 存储： 在Kafka 中是存在两套follower信息的，一套存放在follower所在的broker的缓存上（local LEO），另一套LEO值保存在leader副本所在的broker 缓存上...前面提到了，在producer 产生消息并且LEO成功更新时，HW的值可能会尝试更新（这需要根据ISR的同步策略来确定），然后还有leader在处理FETCH的请求时也会尝试更新。...另外还有就是follower时、某个副本被提出ISR时都会尝试更新对应的HW值。...源码可以简单看一下Kafka.server.checkpoints.LeaderEpochCheckpointFile 检查点实现。

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    副本与ISR设计--Kafka从入门到精通（十四）

    Broker消息设计--Kafka从入门到精通（十三） 一、副本与ISR设计 首先kafka本质就是个备份日志，利用多份相同的数据来提供冗余机制保证高可用。...引入ISR机制。...ISR(in-sync replicas)，就是kafka动态维护副本的机制，每个topic分区都有自己的ISR列表，isr中所有副本都和leader保持数据同步，也包含leade，只有isr中副本才有选举资格...在以下四种情况，leader会尝试更新自己的hw值。 1、副本称为leader时：当某个副本成为分区的leader副本，kafka会尝试更新分区hw值。 2、Broker崩溃导致副本被踢出ISR。...满足两个条件才可以更新： 1、处于ISR中。 2、副本LEO落后leader LEO的时长不大于replica.lag.time.ms（默认10s）。

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    说一说你对 Kafka 中 ISR 的理解

    1、ISR 是什么 首先，ISR 的全称叫做：In-Sync Replicas （同步副本集）, 我们可以理解为和 leader 保持同步的所有副本的集合。...这就是 ISR 的作用：是通过副本机制实现消息高可靠，服务高可用时，不可缺少的一环；这也是为什么讲到副本不得不提到 ISR 的原因。...而 kafka 的 ISR 可以允许生产消息时，根据自己的业务场景自行配置想要达到的效果： （1）acks=0：fire and forget，也就是我发了就算完了，后续成不成功我都不管，这种设置下消息的高可靠性几乎没有保障...那么 kafka 提供了参数：min.insync.replicas 这个参数可以配置最少 ISR 中需要多少个副本，才能继续提供写服务。...最后，我们回答这个小节的问题：ISR 机制的存在是 kafka 为了平衡可靠性和可用性，不指定提供高可靠或者高可用的服务，而是将决定权交给了使用者，让使用者通过参数来控制，到底要实现什么程度的高可靠与高可用

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    日均千亿消息量的 Kafka 集群频繁发生 ISR 变化，原因竟是...

    发现某个节点日志出现 ISR 频繁收缩又扩张的现象，接着查看其他节点，发现只有某个节点会出现这种现象，在 ZMS 中再次查看各个节点的 major GC 情况： ?...排查解决问题 既然是增加了那么多客户端连接，那是不是由于 Kafka Broker 处理请求不过来，导致请求阻塞，超时后被断开了，因此才会出现 ISR 变化的同时还会出现连接断开的日志？...如上，要理解 Kafka 的网络线程模型可以看下 Kafka 的 kafka.network.SocketServer 类注释（不得不说 Kafka 源码在注释方面做得非常棒，值得学习）： ?...直至目前写完文章，集群现在依然是稳如老狗，集群各个节点没有再发生过 ISR 频繁变化，连接频繁断开的现象了。...下次看到日志由出现频繁断开连接，以及 ISR 频繁发生变化，就需要注意下是否是 Broker 的网络线程出现阻塞了。

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    ZooKeeper生态整合与扩展：深度解析Kafka中的Controller选举与ISR管理

    这些epoch信息与ISR列表一同存储在ZooKeeper中，并在节点变更时通过原子操作更新。...实践中观测到，当每秒元数据更新请求超过5000次时，ZooKeeper的写入延迟从毫级跃升至秒级，直接影响Kafka Controller的选举效率和ISR列表的更新时效性。...Watcher通知机制的压力激增 Kafka依赖ZooKeeper的Watcher机制监听节点变化（如/controller节点变更或ISR列表更新）。...Kafka Controller由于监听的/controller节点版本冲突，触发重复选举，进而频繁更新ISR列表。部分分区因Leader切换导致生产者写入失败。...通过Curator，开发者可以更高效地实现高可用性和一致性，减少代码冗余和错误风险。

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