从本质上来讲,Kafka 基于“复制机制”保证数据的一致性,涉及
最有效的措施是将副本因子数设置为2或更多,这样每个分区都有多个副本,每个副本都会被放置在不同的节点上。同时,Kafka使用ISR机制(In-Sync Replicas)来保证数据在副本之间的一致性。当副本处于ISR列表中时,表示数据已经被成功复制到了所有的副本上,如果存在节点宕机,那么Kafka会将ISR列表中的副本重新选举为Leader,保证数据强一致性
收起Kafka是一种分布式消息系统,它的数据一致性原理是基于副本机制实现的。Kafka将每个分区的数据副本分布在多个Broker上,其中一个Broker被选为Leader,其他Broker作为Follower。Leader负责处理读写请求,Follower则从Leader同步数据。
当Producer向Kafka发送消息时,它会将消息发送到Leader,Leader将消息写入本地磁盘并将消息复制到所有Follower。只有当所有Follower都成功复制了消息后,Leader才会向Producer发送确认消息,表示消息已成功写入。
当Consumer从Kafka消费消息时,它会从Leader或Follower中读取数据。如果从Follower中读取数据,它会确保数据与Leader的数据一致。如果Follower落后于Leader,Consumer会等待Follower追上Leader的进度后再进行消费。
Kafka的数据一致性原理基于副本机制,可以保证数据的可靠性和一致性。即使某个Broker出现故障,其他Broker也可以接替它的工作,保证数据的正常处理。同时,Kafka还提供了多种机制来监控和管理副本,例如ISR(In-Sync Replicas)机制和Controller机制等,以保证数据的高可用性和可靠性。