Kafka 复制

2025 年 5 月 14 日 | 阅读 14 分钟

Kafka 复制是 Apache Kafka 架构中的一个关键方面，旨在确保分布式 Kafka 集群中的数据可用性、容错性和持久性。即使在代理发生故障的情况下，它在维护数据完整性和可访问性方面也发挥着至关重要的作用。

Kafka 复制的关键目标

容错性
Kafka 复制确保数据不会在集群的一个或多个代理发生故障时丢失。通过在不同的代理上保留数据的多个副本（副本），Kafka 提供了一种健壮的机制来处理代理故障而不会丢失数据。
高可用性
复制允许 Kafka 在某些代理宕机时继续提供数据。这种高可用性是通过拥有每个分区的多个副本实现的，因此如果分区的领导者（负责处理读写请求的代理）宕机，另一个代理可以接替成为新的领导者。
耐用性
数据持久性是 Kafka 的一项关键功能，写入 Kafka 的数据保证会在整个集群中持久化。复制确保即使在硬件或网络故障的情况下，数据也能保持完整并可以恢复。

Kafka 中的复制概念和术语

Kafka 复制涉及几个关键概念和术语，它们对于理解数据如何在 Kafka 集群中存储、管理和实现容错至关重要。下面是对这些概念的解释，以及说明它们实际工作方式的示例程序。

1. 主题 (Topic)

Kafka 中的主题是生产者发布记录的类别或馈送名称。主题是分区的，这意味着主题中的数据分布在多个分区中，每个分区都可以复制。

程序示例：创建主题 您可以使用 Kafka 命令行工具创建具有指定数量分区和复制因子的主题。

# Create a topic with 3 partitions and a replication factor of 2
kafka-topics.sh --create --topic my-topic --partitions 3 --replication-factor 2 --bootstrap-server localhost:9092

2. 分区 (Partition)

分区是主题的划分，它允许 Kafka 将数据分布到多个代理。每个分区都是记录的有序、不可变序列，它是 Kafka 中并行处理的基本单元。

程序示例：向特定分区发送消息 生产者可以将消息发送到主题内的特定分区。

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // Sending a message to partition 0
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", 0, "key", "value");
        producer.send(record);
        
        producer.close();
    }
}

3. 领导者 (Leader)

对于每个分区，一个代理被指定为领导者。领导者负责处理分区的_所有_读写请求。复制分区的其他代理称为副本。

领导者选举： Kafka 自动管理分区的领导者选举。如果领导者代理发生故障，将从同步副本中选举新的领导者。

4. 副本 (Follower)

副本是复制领导者分区的代理。副本不处理客户端请求；它们仅用于复制数据，并在当前领导者发生故障时接替成为领导者。

5. 副本 (Replica)

副本是存储在代理上的分区的副本。Kafka 为每个分区维护多个副本，以确保数据的持久性和可用性。

程序示例：描述主题以查看副本 您可以通过描述主题来查看其分区和副本。

# Describe the topic to see the leader and replicas for each partition
kafka-topics.sh --describe --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092

此命令将输出关于分区的信息，包括哪些代理是领导者，哪些是副本。

6. 同步副本 (In-Sync Replicas, ISR)

同步副本 (ISR) 是与领导者完全同步的副本集。这些副本已复制领导者的所有数据，这使它们有资格在当前领导者发生故障时成为新的领导者。

程序示例：监视 ISR Kafka 提供指标来监视 ISR 状态，确保副本能够跟上领导者。

# Describe the topic to see the ISR status for each partition
kafka-topics.sh --describe --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092

ISR 对于确保领导者故障时数据不丢失至关重要。如果副本由于滞后或故障而不同步，它将从 ISR 中移除。

7. 复制因子 (Replication Factor)

复制因子决定了在代理之间维护每个分区的副本数量。较高的复制因子可提供更好的容错能力，但需要更多资源。

程序示例：创建具有复制因子的主题 创建主题时，您可以指定复制因子。

# Create a topic with a replication factor of 3
kafka-topics.sh --create --topic my-topic --partitions 3 --replication-factor 3 --bootstrap-server localhost:9092

8. 生产者 (Producer)

生产者是将记录发送到 Kafka 主题的客户端。生产者可以指定要将数据发送到哪个分区，或者允许 Kafka 自动分发数据。

程序示例：简单生产者 这是一个发送消息到主题的简单 Kafka 生产者。

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // Sending a simple message
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key", "value");
        producer.send(record);

        producer.close();
    }
}

9. 消费者 (Consumer)

消费者是从 Kafka 主题读取记录的客户端。消费者订阅主题并从分区读取消息，通常在一个消费者组内。

程序示例：简单消费者这是一个从主题读取消息的简单 Kafka 消费者。

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;

public class KafkaConsumerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic"));

        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
            }
        }
    }
}

示例输出

Kafka 复制架构

Kafka 的复制架构旨在确保分布式 Kafka 集群中的数据持久性、容错性和高可用性。该架构围绕几个关键组件，包括 Kafka 代理、分区、副本、领导者和副本。下面，我们将深入探讨这些组件及其在复制过程中的作用，以及实用的示例。

1. Kafka 代理 (Kafka Brokers)

Kafka 代理是运行 Kafka 软件的服务器，负责接收、存储和提供数据。Kafka 集群由多个代理组成，以分发负载并提供冗余。每个代理都可以托管不同主题的多个分区，并且每个分区都会跨多个代理进行复制。

程序示例：Kafka 代理配置 要配置 Kafka 代理，请修改 server.properties 文件。

# server.properties
broker.id=1
log.dirs=/tmp/kafka-logs
zookeeper.connect=localhost:2181
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600

此配置指定了代理的 ID、日志目录以及与 ZooKeeper 的连接，Kafka 使用 ZooKeeper 来管理代理和领导者选举。

2. 分区和副本

分区是 Kafka 主题的子划分，它是 Kafka 中并行处理和分发的根本单元。每个分区都会跨多个代理进行复制，一个代理充当领导者，其他代理充当副本。

程序示例：创建带分区和副本的主题

# Create a topic with 3 partitions and a replication factor of 2
kafka-topics.sh --create --topic my-replicated-topic --partitions 3 --replication-factor 2 --bootstrap-server localhost:9092

此命令创建一个名为 my-replicated-topic 的主题，包含 3 个分区，每个分区复制到 2 个代理。

3. 领导者和副本

对于每个分区，Kafka 将一个副本指定为领导者。领导者处理该分区的_所有_读写操作。而副本则从领导者那里复制数据，除非它们被提升为领导者，否则它们不处理客户端请求。

领导者选举：领导者选举由 ZooKeeper 管理。如果领导者代理发生故障，ZooKeeper 会自动将副本之一选为新的领导者。

程序示例：模拟领导者故障 虽然无法通过标准 Kafka API 以编程方式使代理失效，但您可以停止代理来模拟故障，并观察 Kafka 如何处理这种情况。

# Stop a Kafka broker (assumes you have a broker running on port 9092)
kafka-server-stop.sh config/server.properties

停止代理后，Kafka 的 ZooKeeper 将从同步副本 (ISR) 中选举新的领导者。您可以使用以下命令来观察领导层的变化：

 
# Describe the topic to see the new leader after failure
kafka-topics.sh --describe --topic my-replicated-topic --bootstrap-server localhost:9092

4. 同步副本 (ISR)

同步副本 (ISR) 是与领导者完全同步的副本集。这些副本拥有与领导者相同的数据，并且在当前领导者发生故障时有资格成为新的领导者。

程序示例：监视 ISR Kafka 提供内置工具来监视分区的 ISR。

 
# Check the ISR for the topic
kafka-topics.sh --describe --topic my-replicated-topic --bootstrap-server localhost:9092

此命令将显示哪些代理在 ISR 中，以及是否有副本掉队。

5. 数据复制过程

Kafka 中的复制过程如下：

数据写入：生产者将数据发送到分区的领导者。领导者将其写入本地日志。
复制到副本：副本异步地从领导者那里复制数据。它们会定期从领导者的日志中获取最新数据。
确认：副本成功复制数据后，会向领导者发送确认。

程序示例：带复制的消息生产和消费 要演示复制过程，您可以生产和消费复制主题中的消息。

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class ReplicatedKafkaProducer {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-replicated-topic", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record);
        }

        producer.close();
    }
}

输出

此程序将消息发送到 my-replicated-topic，这些消息将被复制到配置的代理中。然后，您可以使用消费者从主题读取，确保即使某些代理发生故障，消息也能正确复制并可用。

复制机制

Kafka 的复制机制对于确保分布式 Kafka 集群中的数据一致性、容错性和高可用性至关重要。这些机制涉及 Kafka 代理、分区和副本之间的交互，以维护数据的多个副本并确保它们始终可用，即使在发生故障的情况下也是如此。下面，我们将详细探讨这些机制，并提供示例程序来演示其功能。

1. 复制因子

复制因子是一个关键参数，它决定了 Kafka 主题中每个分区的副本数量。更高的复制因子通过在不同代理之间维护更多的数据副本，提高了容错能力。

程序示例：创建带指定复制因子的主题

# Create a topic with 4 partitions and a replication factor of 3
kafka-topics.sh --create --topic my-topic --partitions 4 --replication-factor 3 --bootstrap-server localhost:9092

此命令创建一个名为 my-topic 的主题，包含 4 个分区，每个分区复制到 3 个代理。这种设置确保每个分区中的数据在 3 个不同的代理上进行复制，从而提供冗余。

2. 领导者和副本角色

对于每个分区，一个代理充当领导者，而其他代理充当副本。领导者负责_所有_读写操作，而副本则复制领导者的数据以确保一致性。

领导者和副本交互

领导者：领导者处理分区的所有客户端请求（读写）。
副本：副本从领导者复制数据。它们从领导者拉取数据并将其应用于自己的日志。

程序示例：生产消息并观察复制

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record);
        }

        producer.close();
    }
}

在此示例中，生产者将消息发送到主题 my-topic 中每个分区的领导者。然后，领导者将这些消息复制到副本代理。

3. 同步副本 (ISR)

同步副本 (ISR) 是与领导者完全同步的副本集。这些副本已成功复制到最新偏移量。如果副本由于滞后而无法跟上领导者，它将从 ISR 中移除，直到它再次赶上。

程序示例：监视 ISR 和领导者选举

# Describe the topic to see the ISR for each partition
kafka-topics.sh --describe --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092

此命令提供分区的详细信息，包括 ISR。如果副本在一定时间内未能复制数据，它将从 ISR 中移除。

4. 数据复制过程

Kafka 中的数据复制过程包括以下步骤：

数据写入：生产者将数据发送到分区的领导者。领导者将其写入本地日志。
复制到副本：副本会定期从领导者的日志中拉取数据，以将其复制到自己的日志中。
确认：副本成功复制数据后，会向领导者发送确认。

程序示例：模拟领导者故障并观察领导者选举

您可以停止代理来模拟领导者故障，然后观察 Kafka 如何处理领导者选举。

# Stop the broker that is the leader of a partition
kafka-server-stop.sh config/server-1.properties

停止领导者代理后，Kafka 的 ZooKeeper 将自动从 ISR 中选举新的领导者。您可以通过再次描述主题来观察这一点：

# Describe the topic to see the new leader
kafka-topics.sh --describe --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092

此命令将显示哪个代理已被选为每个分区的_新领导者。

5. 复制确认和持久性

Kafka 允许您配置在将消息视为成功写入之前，需要从副本那里获得_什么级别的确认。此配置控制数据的持久性和可用性。

acks=0：生产者不等待任何来自代理的确认。
acks=1：生产者等待领导者确认写入。
acks=all：生产者等待来自所有 ISR 副本的确认，从而确保最高级别的数据持久性。

程序示例：在生产者中配置确认

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Properties;

public class KafkaProducerWithAcks {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all"); // Wait for all replicas to acknowledge

        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my-topic", "key" + i, "value" + i);
            producer.send(record);
        }

        producer.close();
    }
}

示例输出

此生产者配置确保生产者等待来自所有 ISR 副本的确认，从而提供最高级别的数据持久性。

监视和排查 Kafka 复制

监视和排查 Kafka 复制对于维护 Kafka 集群的健康和性能至关重要。它涉及观察复制指标、检测滞后副本等问题，并确保数据在所有同步副本 (ISR) 之间一致复制。下面，我们将探讨监视和排查 Kafka 复制的关键技术和工具，以及示例程序和脚本。

1. 监视关键复制指标

Kafka 提供了一些重要的指标，有助于监视复制过程的健康状况。一些关键指标包括：

ISR (同步副本)：指示已完全赶上领导者的副本。
滞后副本分区：同步副本数量少于总副本数量的分区。
复制滞后：领导者和副本之间的_时间或数据_延迟。

程序示例：使用 Kafka CLI 工具监视复制

您可以使用 Kafka 的命令行工具来监视其中一些关键指标。

# List all topics to check their replication status
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

# Describe a specific topic to view ISR and replication status
kafka-topics.sh --describe --topic my-topic --bootstrap-server localhost:9092

此命令将输出关于主题的详细信息，包括每个分区的 ISR、领导者和副本。

程序示例：检查滞后副本分区

# Check for under-replicated partitions
kafka-topics.sh --describe --under-replicated-partitions --bootstrap-server localhost:9092

此命令列出任何同步副本数量少于指定复制因子的分区，这表明可能存在复制问题。

2. 使用 JMX 指标进行监视

Kafka 通过 Java Management Extensions (JMX) 公开各种指标，可以使用 JConsole、Prometheus 或 Grafana 等工具进行监视。一些关键指标包括：

KafkaServer
=ReplicaManager,name=UnderReplicatedPartitions: 跟踪滞后分区的数量。
kafka.server
=ReplicaFetcherManager,name=MaxLag: 测量领导者和任何副本副本之间的最大滞后。

程序示例：访问 JMX 指标

您可以通过将以下属性添加到 server.properties 文件来配置 Kafka 代理以公开 JMX 指标：

# Enable JMX monitoring
jmx.port=9999

使用此配置，您可以使用 JConsole 监视 JMX 指标，或将其集成到 Prometheus 等监视解决方案中。

3. 排查常见复制问题

问题 1：滞后副本分区

当一个或多个副本落后于领导者时，就会出现滞后副本分区。这可能是由于网络问题、磁盘 I/O 缓慢或代理过载造成的。

故障排除步骤

检查代理负载：确保托管滞后分区的代理没有过载。您可以监视 CPU、内存和磁盘 I/O 使用情况。
检查网络连接：验证是否存在导致代理之间复制延迟的网络问题。
增加代理资源：如果代理负载过重，请考虑升级其资源或将分区重新分配到其他代理。

程序示例：重新分配分区以平衡负载

如果代理过载，您可以手动将分区重新分配到其他代理。

# Generate a partition reassignment plan
kafka-reassign-partitions.sh --generate --zookeeper localhost:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "1,2,3"

# Execute the partition reassignment
kafka-reassign-partitions.sh --execute --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file reassignment.json

此命令将分区从过载的代理移动到较不繁忙的代理，有助于平衡负载并减少复制滞后。

问题 2：复制滞后

当副本无法跟上领导者时，就会发生复制滞后，导致数据复制延迟。

故障排除步骤

增加复制获取线程：增加每个副本上负责从领导者获取数据的线程数。
调整 Replica Fetch Max Bytes：增加跟随者每次请求可以获取的数据量，以减少所需的请求数量。

程序示例：调整代理配置以减少滞后

您可以在 server.properties 文件中调整 Kafka 代理设置以减少复制滞后。

# Increase the number of fetcher threads
num.replica.fetchers=4

# Increase the maximum bytes fetched by the replica
replica.fetch.max.bytes=1048576

进行这些更改后，重新启动 Kafka 代理以应用新设置。

问题 3：ISR 收缩

当副本由于性能问题或网络分区而不同步时，ISR 可能会收缩。

故障排除步骤

检查副本获取器配置：确保副本获取器设置已正确配置，以避免超时。
增加 ISR 超时：增加副本在从 ISR 中移除之前可以落后于领导者的时间。

程序示例：调整 ISR 超时

您可以在 server.properties 文件中修改 ISR 超时设置。

# Increase ISR timeout to allow replicas more time to catch up
replica.lag.time.max.ms=10000

此设置允许副本在从 ISR 中移除之前有更多时间来复制数据。

4. 自动化监视和警报

在生产环境中，自动化监视并为关键复制指标设置警报非常重要。可以使用 Prometheus、Grafana 和 Alertmanager 等工具来实现这一点。

程序示例：使用 Prometheus 设置警报

配置 Kafka JMX Exporter
- 安装并配置 JMX Exporter 以将 Kafka JMX 指标公开给 Prometheus。
创建 Prometheus 警报
- 在 Prometheus 中为滞后副本分区和高复制滞后等关键指标定义警报规则。

groups:
  - name: kafka-alerts
    rules:
    - alert: KafkaUnderReplicatedPartitions
      expr: kafka_server_replica_manager_under_replicated_partitions > 0
      for: 1m
      labels:
        severity: critical
      annotations:
        summary: "Kafka under-replicated partitions detected"
        description: "Partition {{ $labels.partition }} is under-replicated on broker {{ $labels.broker }}."

3. 在 Grafana 中可视化指标

创建 Grafana 仪表板以实时可视化 Kafka 复制指标。

Kafka 复制的优势

可靠性：Kafka 复制通过确保在发生故障时不会丢失数据来提高系统的可靠性。
可伸缩性：Kafka 可以通过添加更多代理（每个代理托管分区的副本）来实现水平扩展，从而在集群中分发负载。
弹性：Kafka 从同步副本中选举新领导者的能力确保系统可以快速从故障中恢复，而不会出现重大停机。

下一主题Kafka 容错

Kafka 复制

Kafka 复制的关键目标

Kafka 中的复制概念和术语

1. 主题 (Topic)

2. 分区 (Partition)

3. 领导者 (Leader)

4. 副本 (Follower)

5. 副本 (Replica)

6. 同步副本 (In-Sync Replicas, ISR)

7. 复制因子 (Replication Factor)

8. 生产者 (Producer)

9. 消费者 (Consumer)

Kafka 复制架构

1. Kafka 代理 (Kafka Brokers)

2. 分区和副本

3. 领导者和副本

4. 同步副本 (ISR)

5. 数据复制过程

复制机制

1. 复制因子

2. 领导者和副本角色

3. 同步副本 (ISR)

4. 数据复制过程

5. 复制确认和持久性

监视和排查 Kafka 复制

1. 监视关键复制指标

2. 使用 JMX 指标进行监视

3. 排查常见复制问题

4. 自动化监视和警报

Kafka 复制的优势

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1. 主题 (Topic)

2. 分区 (Partition)

3. 领导者 (Leader)

4. 副本 (Follower)

5. 副本 (Replica)

6. 同步副本 (In-Sync Replicas, ISR)

7. 复制因子 (Replication Factor)

8. 生产者 (Producer)

9. 消费者 (Consumer)

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1. Kafka 代理 (Kafka Brokers)

2. 分区和副本

3. 领导者和副本

4. 同步副本 (ISR)

5. 数据复制过程

复制机制

1. 复制因子

2. 领导者和副本角色

3. 同步副本 (ISR)

4. 数据复制过程

5. 复制确认和持久性

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