kafka Partitionen neu ausbalancieren

1. Was ist Partition Rebalancing in Kafka?
2. Wie gehst du mit Kafka Rebalance um??
3. Wie lange dauert das Ausbalancieren von Kafka??
4. Wie entscheidet Kafka über die Partitionierung??
5. Wie vermeiden Sie ein Ausbalancieren??
6. Was ist der Zweck von Kafka-Partitionen??
7. Was ist Herzschlag in Kafka?
8. Ist Kafka staatenlos??
9. Was ist Abonnent in Kafka?
10. Welche Ereignisse werden das Verbraucher-Rebalancing in Kafka auslösen??
11. Welche Beziehung besteht zwischen Themen und Partitionen??
12. Wie Verbrauchergruppen in Kafka arbeiten?

Was ist Partition Rebalancing in Kafka?

Rebalancing ist der Prozess, bei dem eine Gruppe von Consumer-Instanzen (die zur selben Gruppe gehören) koordiniert, um einen sich gegenseitig ausschließenden Satz von Partitionen von Themen zu besitzen, die die Gruppe abonniert hat.

Wie gehst du mit Kafka Rebalance um??

Wenn ein Verbraucher startet, sendet er eine erste FindCoordinator-Anfrage, um den Kafka-Broker-Koordinator zu erhalten, der für seine Gruppe verantwortlich ist. Anschließend wird das Neuausgleichsprotokoll durch Senden einer JoinGroup-Anforderung initiiert.

Wie lange dauert das Ausbalancieren von Kafka??

Die Neuausrichtung der Kafka-Verbraucher dauert lange (von 3 Sekunden bis 5 Minuten)

Wie entscheidet Kafka über die Partitionierung??

Kafka-Themenpartitionen

Ein Datensatz wird auf einer Partition gespeichert, während der Schlüssel fehlt (Standardverhalten). Standardmäßig ist der Datensatzschlüssel der Schlüssel, mit dem bestimmt werden kann, an welche Partition ein Kafka-Produzent den Datensatz sendet. Grundsätzlich verwendet Kafka Partitionen, um ein Thema für Producer-Schreibvorgänge auf viele Server zu skalieren.

Wie vermeiden Sie ein Ausbalancieren??

Dennoch sollten wir unnötige Neuausrichtungen vermeiden. Nach unserer Erfahrung ist es am besten, nicht zu viel mit der Sitzung zu spielen.Auszeit.ms und Herzschlag.Intervall.ms wenn nicht nötig. Es ist jedoch vollkommen in Ordnung, max.Umfrage.Intervall.ms oder verringern Sie die Anzahl der Datensätze über max. Umfrage.

Was ist der Zweck von Kafka-Partitionen??

Kafka-Themenpartition

Auf diese Weise können mehrere Verbraucher gleichzeitig aus einem Thema lesen. Partitionen ermöglichen die Parallelisierung von Themen, indem die Daten auf mehrere Broker in ein bestimmtes Thema aufgeteilt werden. In Kafka wird die Replikation auf Partitionsebene implementiert.

Was ist Herzschlag in Kafka?

Der Heartbeat-Thread ist dafür verantwortlich, Heartbeat-Nachrichten an Kafka zu senden, über die Lebensdauer der Verbraucher zu informieren und die Lebensdauer des Remote-Koordinators zu überwachen. Der Heartbeat-Thread führt nur dann etwas aus, wenn die Gruppe stabil ist. Wenn es nicht stabil ist, deaktiviert sich der Thread selbst und wartet, bis die Gruppe wieder stabil ist.

Ist Kafka staatenlos??

Eine Kafka Streams Stateful Recap

In Kafka gibt es zwei Arten von Operationen: staatenlos und staatenlos. Wenn eine Kafka-Nachricht zustandslos ausgeführt wird, kann sie völlig unabhängig von jeder anderen Nachrichtenverarbeitung ausgeführt werden. Dies macht die Operationen schnell und leicht.

Was ist Abonnent in Kafka?

Verbrauchergruppen sind ein weiteres Schlüsselkonzept und erklären, warum Kafka flexibler und leistungsfähiger ist als andere Messaging-Lösungen wie RabbitMQ. ... Wenn im Gegensatz dazu jeder Verbraucher zu einer anderen Verbrauchergruppe gehört, werden alle Nachrichten in jedem Client konsumiert. Dies wird als "Publish-Subscribe" -Modell bezeichnet.

Welche Ereignisse werden das Verbraucher-Rebalancing in Kafka auslösen??

Kafka - Partition Rebalancing verstehen

• (1) Ein neuer Verbraucher tritt einer Verbrauchergruppe bei. Ein Partitions-Rebalance wird ausgelöst, wenn wir der Gruppe einen neuen Consumer hinzufügen. ...
• (2) Ein bestehender Verbraucher wird heruntergefahren. Ein Partitionswiederausgleich wird ausgelöst, wenn ein Consumer herunterfährt oder abstürzt. ...
• (3) Das Thema wird geändert.

Welche Beziehung besteht zwischen Themen und Partitionen??

Anatomie eines Kafka-Themas

Kafka-Themen sind in mehrere Partitionen unterteilt. Mit Partitionen können Sie ein Thema parallelisieren, indem Sie die Daten in einem bestimmten Thema auf mehrere Broker aufteilen. Jede Partition kann auf einem separaten Computer platziert werden, damit mehrere Verbraucher parallel aus einem Thema lesen können.

Wie Verbrauchergruppen in Kafka arbeiten?

Kafka-Verbraucher, die derselben Verbrauchergruppe angehören, teilen sich eine Gruppen-ID. Die Konsumenten in einer Gruppe teilen dann die Themenpartitionen so fair wie möglich untereinander auf, indem sie festlegen, dass jede Partition nur von einem einzelnen Konsumenten aus der Gruppe konsumiert wird.