皮皮网

【海南玩法七星彩源码】【HQMS系统源码】【max正版源码】kafka 认证源码_kafka认证机制有哪些

来源:黄金报价源码 时间:2024-12-24 10:29:11

1.浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft
2.Kafka Logcleaner源码分析
3.源码解析kafka删除topic
4.kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
5.SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)
6.Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR

kafka 认证源码_kafka认证机制有哪些

浅析源码 golang kafka sarama包(一)如何生产消息以及通过docker部署kafka集群with kraft

       本文将深入探讨Golang中使用sarama包进行Kafka消息生产的认认证过程,以及如何通过Docker部署Kafka集群采用Kraft模式。证源首先,机制我们关注数据的认认证生产部分。

       在部署Kafka集群时,证源我们将选择Kraft而非Zookeeper,机制海南玩法七星彩源码通过docker-compose实现。认认证集群中,证源理解LISTENERS的机制含义至关重要,主要有几个类型:

       Sarama在每个topic和partition下,认认证会为数据传输创建独立的证源goroutine。生产者操作的机制起点是创建简单生产者的方法,接着维护局部处理器并根据topic创建topicProducer。认认证

       在newBrokerProducer中,证源run()方法和bridge的机制匿名函数是关键。它们反映了goroutine间的巧妙桥接,通过channel在不同线程间传递信息,体现了goroutine使用的精髓。

       真正发送消息的过程发生在AsyncProduce方法中,这是数据在三层协程中传输的环节,虽然深度适中,但需要仔细理解。

       sarama的架构清晰,但数据传输的核心操作隐藏在第三层goroutine中。输出变量的使用也有讲究:当output = p.bridge,它作为连接内外协程的桥梁;output = nil则关闭channel,output = bridge时允许写入。

Kafka Logcleaner源码分析

       Kafka日志保留策略包括按时间/大小和compact两种。Logcleaner遵循compact策略清理日志,只保留最新的消息,当多个消息具有相同key时,HQMS系统源码只保留最新的一个。

       每个日志由两部分组成:clean和dirty。dirty部分可以进一步划分为cleanable和uncleanable。uncleanable部分不允许清理,包括活跃段和未达到compact延迟时间的段。

       清理过程由后台线程定期执行,选择最脏的日志进行清理,脏度由dirty部分字节数与总字节数的比例决定。清理前,Logcleaner构建一个key->last_offset映射,包含dirty部分的所有消息。清理后,日志文件过滤掉过期消息,并合并较小的连续段为较大文件。

       payload为null的消息被Logcleaner删除,这类消息在topic配置的时间内保留,然后被清理。清理过程需与幂等性和事务性生产者兼容,保留活跃生产者最后一批消息,直到产生新消息或生产者不活跃。只清理提交或终止事物中的消息,未提交事物中的消息不清理。

       Logcleaner通过cleanOrSleep方法启动清理,选择最脏日志,调用clean清理并合并段。在清理前计算tombstone的移除时间,确保在clean部分驻留一定时间后移除。清理过程包括构建offset映射,分组段文件并清理合并。

       Logcleaner的max正版源码清理逻辑确保了高效和一致的日志管理,助力Kafka系统稳定运行。

源码解析kafka删除topic

       本文以kafka0.8.2.2为例,解析如何删除一个topic以及其背后的关键技术和源码实现过程。

       删除一个topic涉及两个关键点:配置删除参数以及执行删除操作。

       首先,配置参数`delete.topic.enable`为`True`,这是Broker级别的配置,用于指示kafka是否允许执行topic删除操作。

       其次,执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`,此命令指示kafka删除指定的topic。

       若未配置`delete.topic.enable`为`True`,topic仅被标记为删除状态,而非立即清除。此时,通常的做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志,但这仅会清除Zookeeper的数据,并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此,最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`,然后重启kafka。

       接下来,我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。

       1. **PartitionStateMachine**:该类代表分区的状态机,决定分区的当前状态及其转移。状态包括:NonExistentPartition、NewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。

       2. **ReplicaManager**:负责管理当前机器的LuaJ源码下载所有副本,处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象,再获取Replica对象,接着获取Log对象,并通过其管理的Segment对象将数据写入、读出。

       3. **ReplicaStateMachine**:副本的状态机,决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括:NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。

       4. **TopicDeletionManager**:管理topic删除的状态机,包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。

       在删除topic的过程中,分为四个阶段:客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的流水、配置了`delete.topic.enable`的流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。

       客户端执行删除命令时,会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。

       未配置`delete.topic.enable`时,topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、bthread源码分析标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。

       配置了`delete.topic.enable`时,额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、更新删除topic集合、激活删除线程、执行删除操作,如解除分区变动监听、清除内存数据结构、删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。

       关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据,通常做法是删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据,但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患,需要进一步测试。

       总结而言,kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现,通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据,以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。

kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境

       在探索Kafka源码的过程中,决定搭建本地环境进行实际运行,以辅助理解和注释。由于日常开发中常使用Kafka 2.7版本,选择了在MacBook Pro M1笔记本上搭建此版本的源码环境。搭建过程中,记录了遇到的障碍,方便未来再次搭建时不必从头开始。

       搭建Kafka 2.7源码环境需要准备以下基础环境:

       一、Zulu JDK1.8

       在MacBook Pro M1笔记本上,基本都已安装JDK,版本不同而已。使用的是Zulu JDK1.8版本,通过下载.dmg格式的一键安装,环境自动配置,安装路径通常在 /Library/Java/JavaVirtualMachines。

       二、Scala 2..1

       并未在系统里安装Scala,而是直接利用IDEA。按照Preferences -> Plugins -> Scala安装。选择IDEA的不同Scala JDK版本。

       三、安装Gradle6.6

       通过官网gradle.org/releases/下载Gradle6.6版本。如国内下载速度较慢,可直接从百度网盘下载安装包。安装完成后,解压并放置在目录/Users/helloword/software/gradle-6.6,通过mac终端执行指令配置环境。

       四、Zookeeper3.4.6安装

       直接从百度网盘下载zookeeper-3.4.6.tar.gz包,解压后放置在三台机器的/app目录下。在每个目录中创建data子目录,并建立myid文件,按照特定数字填写。在zoo.cfg文件中进行配置并复制至其他机器。

       五、Kafka2.7源码部署

       从官网下载Kafka 2.7源码,或从百度网盘获取。解压至目录/Users/helloword/software/kafka/kafka-2.7.0-src,并通过Gradle构建环境。在mac终端执行指令,生成gradle-wrapper.jar,配置依赖。将源码导入IDEA,加载Gradle构建的项目。

       六、源码运行

       确保源码运行打印日志,需将log4j.properties复制到core的 resources目录,并在build.gradle中添加log4配置。修改config/server.properties配置,包括zookeeper路径和broker的ip。配置server、consumer、producer三个进程,确保Kafka服务、消费者和生产者能够正常工作。

       整个Kafka 2.7版本源码的本地搭建步骤完成。后续计划撰写系列文章总结阅读源码的经验。关注公众号写代码的朱季谦,获取更多分类归纳的博客。

SpringBoot系列SpringBoot整合Kafka(含源码)

       在现代微服务架构的构建中,消息队列扮演着关键角色,而Apache Kafka凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性脱颖而出。本文将深入讲解如何在SpringBoot框架中集成Kafka,以实现实时数据传输和处理。

       Kafka是一个开源的流处理平台,由LinkedIn开发,专为大型实时数据流处理应用设计。它基于发布/订阅模式,支持分布式系统中的数据可靠传递,并可与Apache Storm、Hadoop、Spark等集成,应用于日志收集、大规模消息系统、用户活动跟踪、实时数据处理、指标聚合以及事件分发等场景。

       在集成SpringBoot和Kafka时,首先需要配置版本依赖。如果遇到如"Error connecting to node"的连接问题,可以尝试修改本地hosts文件,确保正确指定Kafka服务器的IP地址。成功整合后,SpringBoot将允许服务间高效地传递消息,避免消息丢失,极大地简化了开发过程。

       完整源码可通过关注公众号"架构殿堂"获取,回复"SpringBoot+Kafka"即可。最后,感谢您的支持和持续关注,"架构殿堂"公众号将不断更新AIGC、Java基础面试题、Netty、Spring Boot、Spring Cloud等实用内容,期待您的持续关注和学习。

Kafka消费者源码:重平衡(1)-初始化与FIND_COORDINATOR

       在Kafka 2.5.2的消费者组中,重平衡是关键,它定义了消费者如何根据订阅关系调整对Topic分区的分配。当消费者数量、订阅的Topic或GroupCoordinator所在的Broker发生变更时,会触发重平衡。

       消费者组状态由GroupState类管理,共有五个状态:Empty(无成员)、PreparingRebalance(加入中)、CompletingRebalance(等待分配)、Stable(已平衡)和Dead(元数据已删除)。状态间的转换基于预先定义的前置状态。例如,从Empty到PreparingRebalance,预示着重平衡的开始。

       重平衡过程分为几个步骤,首先是消费者和Broker之间的协调。服务端启动时,GroupCoordinator组件即已就绪,而Consumer通过ConsumerCoordinator与之通信。在启动时,消费者首先会通过FindCoordinatorRequest找到GroupCoordinator,通过最小负载节点发送请求,然后服务端确定哪个Broker负责协调,如groupId的hash值对consumer_offsets分区数取模确定。

       一旦找到GroupCoordinator,消费者会发送JoinGroupRequest。后续步骤如SYNC_GROUP和HEARTBEAT确保消费者与协调器保持同步。这部分详细内容在后续的文章中会进一步探讨。

kafka源码Topic的创建源码分析(附视频)

       关于Kafka Topic创建的源码分析,可以从kafka-topic.sh脚本的入口开始,它执行了kafka.admin.TopicCommand类。在创建Topic时,主要涉及AdminClientTopicService对象的创建和AdminClientClient创建Topics方法的调用,其中Controller负责处理客户端的CreateTopics请求。

       服务端的处理逻辑在KafkaRequestHandler.run()方法中,通过apis.handle(request)调用对应接口,如KafkaApis.handleCreateTopicsRequest,这个方法会触发adminManager.createTopics(),创建主题并监控其完成状态。创建的Topic配置和分区副本信息会被写入Zookeeper,如Topic配置和Topic的分区副本分配。

       当Controller监听到/brokers/topics/Topic名称的变更后,会触发Broker在磁盘上创建相关Log文件。如果Controller在创建过程中失败,如Controller挂掉,待重新选举后,创建过程会继续,直到Log文件被创建并同步到zk中。

       创建Topic时,zk上会创建特定节点,包括主题配置和分区信息。手动添加或删除/brokers/topics/节点将影响Topic的创建和管理。完整参数可通过sh bin/kafka-topic -help查看。