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，
在Kafka中一个分区日志其实就是一个备份日志，kafka利用多个相同备份日志来提高系统的可用性。这些备份日志其实就是所谓的副本。...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。 ?...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。
在丢消息这方面，Kafka 算是有着不小的优势，只要去正确使用，Kafka 基本是不会产生丢失的，并且能做到精确一次处理。...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。...ISR （in-sync replica）也就是这组与leader保持同步的replica集合，我们要保证不丢消息，首先要保证ISR的存活（至少有一个备份存活），并且消息提交成功。...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
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...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。...ISR新老版本的消息同步策略基本都在这里了，大家对于整个消息的保存策略、内部消息同步策略、消息交付语义的保证应该有了一定程度上的认知啦。
ISR，中断服务程序或中断处理程序，就是用来响应中断的。当硬件触发中断时，ISR就会立即执行。 在大多数架构里，所有中断使用同一个栈。...这个中断栈是在系统启动时初始化，其尺寸由宏ISR_STACK_SIZE定义。...下文是默认值，可以在BSP中再重新定义 CPU ISR_STACK_SIZE AM29XXX 10000 COLDFIRE 1000 I960 1000 MC680X0 1000 MIPS 5000 PPC...使用命令isrShow()，可以查看已安装的所有ISR ?...define IVEC_TO_INUM(intVec) (intVec) #define INUM_TO_IVEC(intNum) ((VOIDFUNCPTR *)intNum) 例如上图中isr5
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...ISR副本集合：包含leader副本和所有follower副本集合。...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。
ISR列表: 所有同partiton leader数据同步的Replica集合; 在不允许partition leader脏选举的情况下, partition leader只能从ISR列表中选取; 根据...ISR的定义可知, ISR列表的成员是有可能动态变化的, 集合可能被扩充, 也可能被收缩; ISR列表的维护由每个Partition的leader replica负责; ---- ISR列表收缩 ReplicatManager...lastCaughtUpTimeMsUnderlying, 表明当前的复本在这个FetchRequest请求返回后就进行同步跟上了leader的步伐; 有关响应FetchRequest请求的具体分析可参考Kafka...ISR列表扩容 ISR扩容操作位于Partition::maybeExpandIsr中: val leaderHWIncremented = inWriteLock(leaderIsrUpdateLock...变化广播到整个集群, 这里作了限制; Kafka源码分析-汇总
引子 AR（Assigned Replication）： 分区中的所有副本统称为AR（Assigned Replicas） ISR（In-Sync Replicas）：同步副本集合...ISR是指当前与主副本保持同步的副本集合。...当主副本发生故障时，Kafka会从ISR中选举一个新的主副本来接管工作。因此，ISR的大小对于分区的可用性和性能至关重要。...如果ISR太小，那么当主副本故障时，选举新的主副本可能会导致数据丢失或延迟；如果ISR太大，那么同步数据的成本会变得很高，影响分区的性能。
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
一，基本思路 读过这篇文章的同学必然会对本篇文件较为熟悉，因为该篇讲的副本同步，实际上也是基于SimpleConsumer的，而且是维护了Broker...二，重要类介绍 1，kafkaServer 代表一个kafka Broker的生命周期。...除了所有的必要启动和停止一个kafka node的功能 2，ReplicaManager 管理副本的动作，比如，启动副本为leader或者Follower，停止副本，从leader同步数据等。...的副本同步过程，思路基本跟kafka的java高级消费者api一样。...本文牵涉到一个重要的概念就是ShrinkIsr，弄懂这个概念，首先是要理解什么事isr列表和如何判断一个副本是否应该被移除isr列表。
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。
编写ISR最基本的原则就是:尽可能短。代码少是一方面，更重要的是ISR里不能调用可能阻塞或延迟的操作。...因为ISR不在常规任务上下文中运行，并且没有TCB，而是所有ISR共享一个栈(ISR_STACK_SIZE)。因此，ISR不能调用可能阻塞的函数。...ISR还可以调用VxWorks的一些机制来将消息打印到系统控制台：logMsg()、kprintf()和kputs()。 ISR不能调用使用浮点协处理器的机制。...如果ISR必须要使用浮点指令，则需要使用fppArchLib中的函数显式保存和还原浮点协处理器的寄存器。 ISR中调用C++语句时要特别小心。...ISR可以向管道发送消息。如果管道已满，则丢弃该消息 信号。ISR可以向任务发送信号，从而导致其信号处理程序的异步调度 VxWorks Event。
分区ISR集合中的每个副本都会维护自身的LEO，而ISR集合中最小的LEO即为分区的HW，对消费这而言只能消费HW之前的消息。...所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括Leader）组成ISR（In- Sync Replicas），ISR集合是AR集合中的一个子集。...如果ISR中的副本数少于min.insync.replicas配置的数量时，客户端会返回异常：org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin...false：只有在ISR中存在的replica才有成为leader的可能。...要保证数据写入到Kafka是安全的，高可靠的，需要如下的配置： topic的配置：replication.factor>=3,即副本数至少是3个；2<=min.insync.replicas<=replication.factorbroker
目录1、kafka霸道性能之揭开日志底层存储的面纱2、HW？LEO？你俩一起搞事情？3、ISR机制底层如何设计？这是2020年的第一篇文章，新的开始，与君共勉。...前文小白简单的去剖析了肌霸先生kafka的一些肌肉群，但是呢，只是远远地看了几眼，今天我们将深层次的从ISR机制，HW，高水位，LEO，日志存储等绕来绕去的名词去真正的靠近肌肉，大饱眼福，撕开Kafka...还记得之前我们讨论过的【舔一舔 · 肌霸Kafka】，kafka通过ISR机制来保证数据的高可用，不丢失,in sync replicas。...03ISR机制底层如何设计ISR机制是保证数据写入不丢失高可用的核心机制，Kafka是如何为leader Partition维护ISR列表的呢？...老版本的Kafka配置文件有这样一个参数，replica.lag.max.messages，这个参数的意思是，在生产者写入数据，leader Partition维护的ISR列表中所有的follower
kafka提供了命令行工具—kafka-topics.sh. kafka-topics.sh工具介绍 kafka-topics.sh工具也是我们用来创建topic、查看topic详情的工具。...Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 Topic: yqtopic1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0...Topic: yqtopic1 Partition: 3 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 root@ubuntu:/opt/kafka_2.11-1.1.0/bin#...Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 Topic: yqtopic1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0...Partition: 10 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 Topic: yqtopic1 Partition: 11 Leader: 0 Replicas: 0 Isr:
: 3 Isr: 3 Topic: kafka_test Partition: 3 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4 Topic: kafka_test Partition:...4 Leader: 5 Replicas: 5 Isr: 5 Topic: kafka_test Partition: 5 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2 Topic:...: 4 Isr: 4 Topic: kafka_test Partition: 8 Leader: 5 Replicas: 5 Isr: 5 Topic: kafka_test Partition:...9 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2 Topic: kafka_test Partition: 10 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3 Topic:...: 5 Isr: 5 Topic: kafka_test Partition: 13 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2 Topic: kafka_test Partition
二、Kafka安装 解压kafka-0.10.0.0到/opt/kafka路径中，3个主机组成Kafka集群。...log.dirs=/opt/kafka/kafkatmp ##kafka保存数据的位置 zookeeper.connect=hbase:2181,datanode2:2181,datanode3:2181...##zookeeper地址，集群用逗号分隔 num.partitions=1 ##默认情况topic的partion个数 2.启动kafka bin/kafka-server-start.sh -daemon...config/server.properties 创建topic，设置10个partition kafka自带系统工具创建topic bin/kafka-topics.sh --create \ -...四、总结 本文通过搭建Kafka集群，验证了kafka系统中topic broker leader Replicas等概念。 通过手动关闭进程的方式，实现了kafka高可用性、负载均衡。
我们举个例子说明下运维中面对的复杂性，我们都知道 kafka 有个 ISR集合，我先说明下这个概念： kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制： 1. leader会维护一个与其基本保持同步的...kafka的复制机制 kafka 每个分区都是由顺序追加的不可变的消息序列组成，每条消息都一个唯一的offset 来标记位置。...kafka中的副本机制是以分区粒度进行复制的，我们在kafka中创建 topic的时候，都可以设置一个复制因子，这个复制因子决定着分区副本的个数，如果leader 挂掉了，kafka 会把分区主节点failover...了，正是因为如此，kafka客户端的写性能取决于ISR集合中的最慢的一个broker的接收消息的性能，如果一个点性能太差，就必须尽快的识别出来，然后从ISR集合中踢出去，以免造成性能问题。...kafka 中的一个单分区的 topic — foo，复制因子为 3 ，分区分布和 leader 和 follower 如下图，现在broker 2和3 是 follower 而且都在 ISR 集合中。
Kafka Kafka集群leader选举 Kafka创建副本的2种模式——同步复制和异步复制 同步复制流程 异步复制流程 Kafka判断一个broker节点是否存活 Kafka生产者发送消息确认机制(...ack机制) KafkaISR机制 leader如何动态维护ISR Kafka集群leader选举 在kafka集群中，第一个启动的broker会在zk中创建一个临时节点/controller让自己成为控制器...Kafka创建副本的2种模式——同步复制和异步复制 Kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR，在这个集合中的节点都是和leader...既然kafka支持副本模式，那么其中一个Broker里的挂掉，一个新的leader就能通过ISR机制推选出来，继续处理读写请求。...ISR信息存放在zookeeper的topic信息中，由kafka动态维护 leader如何动态维护ISR replica.lag.max.messages 默认值4000 如果某个follower副本落后
Kafka 的副本机制比其他分布式系统要更严格一些。在 Kafka 中，追随者副本是不对外提供服务的。这就是说，任何一个追随者副本都不能响应消费者和生产者的读写请求。...此时，Kafka 会自动收缩 ISR 集合，将该副本“踢出”ISR。倘若该副本后面慢慢地追上了 Leader 的进度，那么它是能够重新被加回 ISR 的。...因为 Leader 副本天然就在 ISR 中，如果 ISR 为空了，就说明 Leader 副本也“挂掉”了，Kafka 需要重新选举一个新的 Leader。...可是 ISR 是空，此时该怎么选举新 Leader 呢？ Kafka 把所有不在 ISR 中的存活副本都称为非同步副本。...Kafka在启动的时候会开启两个任务，一个任务用来定期地检查是否需要缩减或者扩大ISR集合，这个周期是replica.lag.time.max.ms的一半，默认5000ms。
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