KafkaS3源连接器：如何避免节点宕机时的数据丢失？
社区干货
Kafka@记一次修复Kafka分区所在broker宕机故障引发当前分区不可用思考过程 | 社区征文
怀疑是Kafka某个节点有问题-失联-假死?## 思考过程从这个表象来看,某台机器有过宕机事件,宕机原因因环境而异,但Kafka的高可用性HA我们是耳熟能详的,为啥我们搭建的Kafka集群由多个节点组成,但其中某个节点宕掉... 这样当任意一台节点丢失,kafka集群仍会正常工作Working...)。## 解决方案当然,把这个宕掉的节点拉起来,查看该分区的信息leader:xxxx Isr:xxxx,保障生产者线程也能正常将数据入发送到Kafka中,消费者线程正常订阅...
Kafka 消息传递详细研究及代码实现|社区征文
所有的 Kafka 服务器节点任何时间都能响应是否可用、是否 topic 中的 partition leader,这样生产者就能发送它的请求到服务器上。producer 只会将数据 push 给 partition 中的 leader,而 follower 需要自己去 lea... 消息最易丢失acks = 1:producer 等待 leader 将记录写入本地日志后,在所有 follower 节点反馈之前就先确认成功。若 leader 在接收记录后,follower 复制数据完成前产生错误,则记录可能丢失acks = all:leader 节...
字节跳动新一代云原生消息队列实践
BMQ 与 Kafka 架构最大的不同在于 BMQ 是 **存算分离的架构** ,相较于 Kafka 将数据存储在本地磁盘,BMQ 将数据存储在了分布式的存储系统。在 BMQ 内部,主要有四个模块:Proxy,Broker,Coordinator 和 Controller。我... 任意两台存储节点的异常都不会影响新写入的数据,因为只要存活的存储节点可以支持写入流量,新写入的数据就可以选择剩余健康的存储节点写入。对于已经存入的数据,两台存储节点宕机会导致同时存在这两台机器上的 Segm...
数据一致性离不开的checkpoint机制 |社区征文
为了保证读写的效率,一般我们都会通过异步的方式来写数据,即先把数据写入内存,返回请求结果,然后再将数据异步写入。但是如果异步写入之前,系统宕机,会导致内存中的数据丢失。 **(write back)** 当系统出现故障重启... [数据保存](https://loser-wang.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/blog/kafka%E9%AB%98%E6%B0%B4%E4%BD%8D/hw/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%931.png) 如果发生**数据库系统故障**可通过运行日志来恢复。根据运行日志记录的...
特惠活动
KafkaS3源连接器：如何避免节点宕机时的数据丢失？
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KafkaS3源连接器：如何避免节点宕机时的数据丢失？
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Kafka 生产者最佳实践
推荐在使用消息队列 Kafka版进行消息生产与消费之前,阅读以下使用建议,提高接入效率和业务稳定性。 消息顺序性火山引擎 Kafka 实例的消息在同一分区中可以保证数据的先入先出。即写入同一分区的消息,若消息 A 先于... 数据可靠性依次上升。推荐您直接使用可靠性最高的配置方式。对于分布式系统,因网络或者主节点切换等问题,可能存在偶现的发送失败问题。您可以通过 retries 参数配置写入失败的重试次数,重试次数默认为长整型的最大...
流式导入
在 ByteHouse 中,您可以直接通过 Kafka 或 Confluent Cloud 流式传输数据。Kafka 数据导入任务将持续运行,读取 Topic 中的消息。ByteHouse 的 Kafka 任务可以保证 exactly once ,您的数据在消费后即可立即访问。同时可以随时停止数据导入任务以减少资源使用,并在任何必要的时候恢复该任务。ByteHouse 将在内部记录 offset,以确保停止/恢复过程中不会丢失数据。当前已经支持的 Kafka 消息格式为: JSON Protobuf 支持的 Kafka/Conf...
常见问题
使用 Kafka 客户端进行生产消费,出现报错(超时、元数据丢失),如何解决? TimeoutException常见于网络不通,可通过 telent 命令测试。如果网络正常且确认配置正确可提工单排查。 Leader is not available常见于 Topic 创建中、服务升级中,如果持续报错可能是 Topic 未创建或者服务端问题。服务端问题请提工单排查。 为什么无法删除实例?删除实例之前需要先删除实例中的 Topic 和 Consumer Group。 为什么扩容实例时,长时间处于 扩容...
数据管理 FAQ
其他粒度的TTL可以通过 client 连接 ByteHouse 手动添加。 Q2:在使用社区版 ClickHouse 时,出现了 Kafka 数据导入节点后数据分配倾斜问题,ByteHouse 是否可以避免该问题,以及如何设置?可能由于社区版 Kafka 引擎动态分配 Partition 导致。ByteHouse 改造后的 HaKafka 引擎是根据 Partition 静态分配的,可以避免该问题。 Q3:通过 JDBC 进行 insert select 方式写入时,如果出现写入失败情况,是否会存在数据丢失?建议使用 HaUniqueM...
多可用区部署 Kafka 实例
避免故障域不对等的问题。 跨可用区部署的实例可能会出现 2ms~3ms 的网络延迟,单请求时延相较于单可用区会略有上升。 客户端使用同步方式调用接口的情况下,实例的吞吐性能可能会下降,需要考虑预留一定的性能空间、升配到更高的计算规格或改为异步调用接口。 跨可用区部署网络脑裂场景下,如果客户端 ack 未设置为 -1,可能出现脏数据截断的情况。 设置跨可用区部署消息队列 Kafka版支持跨可用区部署 Kafka 实例,即支持多 AZ。跨可...
字节跳动新一代云原生消息队列实践
BMQ 与 Kafka 架构最大的不同在于 BMQ 是 **存算分离的架构** ,相较于 Kafka 将数据存储在本地磁盘,BMQ 将数据存储在了分布式的存储系统。在 BMQ 内部,主要有四个模块:Proxy,Broker,Coordinator 和 Controller。我... 任意两台存储节点的异常都不会影响新写入的数据,因为只要存活的存储节点可以支持写入流量,新写入的数据就可以选择剩余健康的存储节点写入。对于已经存入的数据,两台存储节点宕机会导致同时存在这两台机器上的 Segm...
什么是消息队列 Kafka版
消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka 构建的分布式消息中间件服务,具备高吞吐、高可扩展性等特性,提供流式数据的发布/订阅和多副本存储机制,广泛应用于日志压缩收集、流式数据处理、消息解耦、流量削峰去谷等... 传统数据处理流程中先收集数据,然后将数据放到数据库中供查询和分析的处理架构已无法满足。消息队列 Kafka版配合 Flink 等流计算引擎,可以根据业务需求对实时数据进行计算分析,快速响应分析结果到下一节点。 流量削...
修改参数配置
或因数据不均衡导致某个 Broker 的磁盘使用率达到清理水位时,无论消息是否超过消息保留时长,都会按服务端存储消息的时间先后顺序删除该节点的部分历史消息,直至磁盘水位恢复,避免磁盘使用率过高导致 Kafka 实例异常... 修改实例的消费位点保留时长将引发实例滚动重启,请确认业务侧已配置了自动重连等策略。 修改最大消息大小(MessageMaxByte)之前,请确认新的消息大小和生产与消费客户端配置相匹配,否则可能会出现消息丢失的情况。 ...
创建实例
应用接入消息队列 Kafka版之前,需要在控制台创建 Kafka 实例。消息队列 Kafka版提供多种实例规格,对应不同的计算能力和存储空间,您可以根据实际业务需求选择不同的实例规格。本文介绍创建 Kafka 实例的操作步骤。 ... 存储类型 Kafka 实例数据存储的云盘类型。可设置为 ESSD_FlexPL 或 ESSD_PL0。相比 ESSD_PL0,ESSD_FlexPL 拥有更高的 IOPS 性能,在消息高吞吐以及大量堆积等场景下性能更加稳定。关于不同存储类型的性能说明,请...
