Kafka 万亿级消息实践之资源两组流量掉零故障排查分析

其他北区能进行时长时间的生产线和奢侈品就不某种程度日后次出现整个topic的容量几乎全丢零的可能。

如上图所示，topicA 的三个北区分别产自在 brokerA、brokerB、brokerC三个电学PS终端上。

生产线者producer向TopicA发送给谣言时就会分别与brokerA、brokerB、brokerC三个电学PS终端设立长链接进行时谣言的发送给，此时若 brokerB 终端牵涉到损坏无法向本体包括服务工程项目时按照我们的黎曼某种程度才就会阻碍到brokerA和brokerC两个终端之前向producer包括接收谣言的服务工程项目。

但从跟踪当前的资料展示来分析方法当brokerB终端日后次出现损坏后topic连续性容量丢零与我们的黎曼大相径庭。

既然是日后次出现类似了服务工程项目意外事故的振荡随之而来了其余部分topic的连续性容量几乎丢零那么我们在黎曼缺陷牵涉到的诱因时就可以往森林资源分开的正向去反思，想到在整个步骤里还有哪些地方涉及到森林资源分开的即场进行时黎曼。

Kafka 服务工程项目端我们按照森林资源一组的方法做到了 Kafka broker的范式分开且从Grafana跟踪上可以看出有一些topic的容量并从未严重丢零的可能，那么我们不得不将分析方法缺陷的慢慢地转移到 Kafka client端，去分析方法 Kafka producer的发送给谣言的步骤是否存在有森林资源分开地方从未做到分开随之而来了连续性的意外事故振荡。

六、Kafka 默认北区器的北区规则

对 Kafka 生产线流程流程有一定了解到的同班同学应有其实，Kafka 作为了大资料生态里巨量资料的谣言里间件，为了解到决巨量资料的并发缺陷 Kafka 在的设计之初就采用了服务器缓冲谣言，当谣言大幅提高一定批量时日后进行时批量谣言的发送给。

通过一次网络IO将批量的资料发送给到 Kafka 服务工程项目端。关于Kafka producer服务器区块的的设计小编后续就会除此以外一个段落进行时深入的探讨，鉴于段落缺陷不日后此处进行时详细分析方法。

基于此处的分析方法我们对一批谣言发送给到一个损坏终端时的容错建议可以有以下黎曼：

快速失败，历史记录损坏终端资讯。日后多进行时谣言路由表时只路由表到健康的终端上。快速释放谣言缓冲内存。快速失败，历史记录损坏终端资讯，日后多进行时谣言路由表时当谣言路由表到损坏终端上时实际上报错，快速释放区块内存。等候进行时，当次谣言等候进行时后，日后多进行时谣言路由表时直到现在就会日后次出现路由表到损坏终端上的可能，且每次等候进行时时间后才释放迁走的森林资源。

上述黎曼里，如果是第一种可能，那么每次谣言路由表只路由表到健康的终端上才就会日后次出现意外事故振荡耗尽服务器区块森林资源的可能;

第二种可能，当谣言路由表到损坏终端上时，实际上愿意相应区块森林资源也才就会引发意外事故振荡;

第三种可能，每次均需要在一个或多个进行时时间后才能将损坏终端所迁走的服务器区块森林资源释放，在巨量谣言发送给的故事情节下一个进行时时间周期内损坏终端上的谣言足以将服务器区块森林资源耗尽，随之而来其他必均需北区无法相应服务器区块森林资源随之而来日后次出现意外事故振荡。

带着上述的黎曼推开kafka client producer的软件包分析方法下defaultPartitioner的北区规则得不到如下的相应范式：

发送给谣言时是否指明了北区，若指明了北区那谣言就实际上发往该北区必均需重新路由表北区。

谣言是否指明了key，若谣言指明了key，用到key的hash值与topic的北区数进行时导运算，得出谣言路由表的北区号(近似于第三种黎曼)。

谣言未指明北区也未指明key，用到自增变量与topic的必均需北区进行时导运算，得出谣言路由表的北区号(近似于第一种黎曼)。

七、总结从源码里分析方法出若发送给谣言的时候指明了key，并用到的是 Kafka producer默认的北区相应器请款下就会日后次出现 Kafka producer 服务器区块森林资源被耗尽而日后次出现topic所有北区意外事故振荡。跟销售业务系统同班同学了解到了他们的发送给范式不太可能在谣言发送给指明了key并用到的是 Kafka producer的默认北区相应器。缺陷得不到结论。八、同意若非必要发送给谣言时不用指明key，否则可能就会日后次出现topic所有北区意外事故振荡。若不太可能均需要发送给谣言指明key，同意不用用到Kafka producer默认的北区相应器，因为指明key的可能下用到 Kafka producer的默认北区相应器就会日后次出现意外事故振荡。

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