Apache Kafka Raft 是一种共识协议，它的引入是为了消除 Kafka 对 ZooKeeper 的元数据管理的依赖，被社区称之为 Kafka Raft metadata mode，简称 KRaft 模式。本文介绍了KRaft模式及三节点的 KRaft 集群搭建。 1 KRaft介绍 KR
https://zhuanlan.zhihu.com/p/628039102 # Apache Kafka系列文章 1、kafka（2.12-3.0.0）介绍、部署及验证、基准测试 2、java调用kafka api 3、kafka重要概念介紹及示例 4、kafka分区、副本介绍及示例 5、kafk
# Kafka学习之四_Grafana监控相关的学习 ## 背景 ``` 想一并学习一下kafaka的监控. 又重新开始学习grafana了: 下载地址: https://grafana.com/grafana/download https://prometheus.io/download/ htt
# kafka学习之五_多个磁盘的性能验证 ## 背景 ``` 周末在家学习kafka 上午验证了grafana+kafka_exporter的监控 下午想着验证一把性能相关. kafka学习之三里面,有成套的脚本. 我这边想起来之前还有一个机器, 是四个单盘HDD, 我可以直接进行使用和验证. `
一.Broker 端参数 Broke存储信息配置 log.dirs:非常重要，指定Broker需要使用的若干文件目录路径，没有默认值必须亲自指定。log.dir：他只能表示单个路径，补充上一个参数用。 如何设置： 只要设置log.dirs，不要设置log.dir线上环境一定要为log.dirs配置多
一.Topic级别参数 Topic的优先级: 如果同时设置Topic级别参数和全局Broker参数，那么Topic级别优先 消息保存方面： retention.ms:规定Topic消息保存时长。默认是7天。一旦设置将覆盖掉Broker端的全局参数值。 retention.bytes:规定为该Topi
一.操作系统-Linux Kafka是JVM系的大数据框架kafka由Scala语言和Java语言编写而成，编译之后的源代码就是普通的".class"文件 使用Linux kafka客户端底层使用Java的selector，selector在Linux上的实现机制是epoll，由于在windows上
Kafka 性能优化与问题深究 一．Kafka深入探究 1.1 kafka整体介绍 1. 1.1 Kafka 如何做到高吞吐、低延迟的呢？ Kafka是一个分布式高吞吐量的消息系统，这里提下 Kafka 写数据的大致方式：先写操作系统的页缓存（Page Cache）,然后由操作系统自行决定何时刷到磁
攻击者可以使用基于 SASL JAAS 配置和 SASL 协议的任意 Kafka 客户端，在对 Kafka Connect worker 创建或修改连接器时，通过构造特殊的配置，进行 JNDI 注入。 影响范围：2.3.0 <= Apache Kafka <= 3.3.2 解决办法：升级到3.4版本
1.简介 由于zookeeper慢慢的成了kafka的瓶颈，kafka提出了去zookeeper化的概念，并在2.8版本之后版本都包含了kraft模式，也就是不需要使用zookeeper了，目前这种模式还不成熟，企业中使用kafka还是推荐使用zk+kafka的方式，否则可能会出现意想不到的错误。
news文章来源： Kafka-Kraft 模式架构部署 Kafka网址：https://kafka.apache.org/ PS：因环境原因此文档内端口都有修改！ 1.去官网下载二进制包 PS：3.4.0是目前最新的版本！需要jdk1.8及以上版本启动。 [root@k8s-node1 ~]# w
介绍 SASL/PLAIN 是一种简单的 username/password安全认证机制，本文主要总结服务端开启该认证后，命令行客户端进行配置的操作流程。 配置 增加jaas.properties 在kafka的config目录下增加jaas.properties文件指定认证协议为SASL_PLAI
一、Kafka Tool使用 1、添加cluster 2、开启SASL_PLAINTEXT 如果kafka 开启SASL_PLAINTEXT认证（用户名和密码认证） 3、高级设置 如果设置的是SASL Plaintext，则必须将sasl.mechanism客户端属性更改为PLAIN。可以在“高级”
https://www.cnblogs.com/luckyhui28/p/12001798.html 目录 acks max.request.size retries和retry.backoff.ms connections.max.idele.ms linger.ms receive.buffer
Kafka对于producer发来的消息怎么保证可靠性？ 每个partition都给配上副本，做数据同步，保证数据不丢失。 副本数据同步策略 和zookeeper不同的是，Kafka选择的是全部完成同步，才发送ack。但是又有所区别。 所以，你们才会在各种博客看到这句话【kafka不是完全同步，也不
`https://blog.csdn.net/daima_caigou/article/details/109101405` 前言 kafka是常用MQ的一种，站在使用者的角度来看待，kafka以及所有的MQ应该是这样的： （注意箭头的方向） 这个一点问题都没有，即使你站在MQ的开发者的角度，这个图
《深入理解Kafka：核心设计与实现原理》是基于2.0.0版本的书 在这本书中，终于看懂了笔者之前提过的几个问题 准备知识 1、leader里存着4个数据：leader_LEO、leader_HW、remote_LEO集合、remote_HW集合 2、follower里只保存自身的：follower
https://www.cnblogs.com/youngchaolin/p/12641463.html 目录 LEO&HW基本概念 LEO&HW更新流程 LEO HW 更新流程示例分析 引言 记录下和kafka相关的LEO和HW的内容，文中很多理解参考文末书籍还有某前辈。 回到顶部 LEO&HW基
前言 之前的博客里说了，Kafka的消息同步是一种ISR机制，本质上是“完全同步”的一种优化。 都在说，消息被ISR中所有副本都写入才算写入成功。但是这样未免定的太死板了，所以，Kafka给出了我们选择。 这个选择就是ack机制 生产者参数 request.required.acks 是produc
https://juejin.cn/post/6958997115012186119 消息队列使用场景 队列，在数据结构中是一种先进先出的结构，消息队列可以看成是一个盛放消息的容器，这些消息等待着各种业务来处理。 消息队列是分布式系统中重要的组件，kafka就可以看做是一种消息队列，其大致使用场景：
