kafka高可用原理？
broker启动会尝试向zookeeper创建临时节点：/controller，第一个broker选举成功成为集群的controller，其余节点都会在/controller注册watcher监控controller状态；当controller挂掉，所有broker感知到，重新尝试选举controller
controller节点通过zookeeper监控各broker状态，如果由broker挂掉，controller负责从其负责的leader分区的isr列表中选举一个作为新的leader
kafka副本和leader选举
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Sentinel发现分为发现从服务器和发现其他sentinel服务两类： Sentinel实例可以通过询问主实例来获得所有从实例的信息 Sentinel进程可以通过发布与订阅来自动发现正在监视相同主实例的其他Sentinel，每个 Sentinel 都订阅了被它监视的所有主服务器和从服务器的 __sentinel__:hello 频道， 查找之前未出现过的 sentinel进程。 当一个 Sent
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在切换中，配置文件是会被动态修改的，例如当发生主备切换时候，配置文件中的master会被修改为另外一个slave。这样，之后sentinel如果重启时，就可以根据这个配置来恢复其之前所监控的redis集群的状态。 在sentinel切换过程中有三大步骤： 判断是否下线（老主是否真的咽气驾崩） 每个sentinel在监控的时候，每秒对主进行一次ping命令，如果多次ping的响应时间超过了配置文件中
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我想在我的生态系统中建立一个高可用性的kafka-zookeper。我有2个数据中心，每个数据中心有3台物理服务器。 服务器1-第一个Kafka经纪人 服务器2-第二个Kafka代理 服务器3-第三个Kafka Broker 所以一个具有 3 个代理的 Kafka 集群 Zookepeer集成-3个物理服务器中的3个zookeeper实例 配置与DC1相似 现在我的问题是- 通过执行上述设置，我们
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本文向大家介绍kafka高性能原因是什么？相关面试题，主要包含被问及kafka高性能原因是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 零拷贝、利用操作系统页缓存、磁盘顺序写 kafka零拷贝原理 分区、分段、建立索引 生产者、消费者批处理
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一、Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用，Zookeeper 集群的节点数最好是奇数，最少有三个节点，所以这里搭建一个三个节点的集群。 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zookeeper，这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.
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这里的高可用分为两类，客户端集群和服务端集群。都是采用冷备模式，因为对于 binlog 数据消费来说，并行处理将会带来数据顺序错乱的问题，当然你可以通过一些复杂的机制去实现，这里不做说明。集群部署需要 Zookeeper。 服务端集群 在 conf/canal.properties 文件中修改 zookeeper 地址 canal.zkServers=127.0.0.1:2181 集群中每个实例