微服务数据问题之Kafka实现高可用如何解决

本文涉及的产品
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
云原生网关 MSE Higress,422元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 微服务数据问题之Kafka实现高可用如何解决

问题一:Kafka中的KafkaController是什么?


Kafka中的KafkaController是什么?


参考回答:

在Kafka中,KafkaController是一个负责管理和协调各个broker的角色,它在leader选举过程中被选举出来,并决定每个partition的leader和follower。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615083


问题二:为什么Kafka能实现高可用?


为什么Kafka能实现高可用?


参考回答:

Kafka能实现高可用主要得益于其使用Zookeeper进行leader选举的机制。当某个partition的leader出现问题时,系统能够自动选举出新的leader,从而保证服务的高可用性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615084


问题三:Kafka中Slave的作用是什么?


Kafka中Slave的作用是什么?


参考回答:

在Kafka中,Slave(也称为follower)是备份partition数据的角色。当partition的leader出现问题时,Slave可以被选举为新的leader,继续对外提供服务,保证系统的可用性。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615085


问题四:Kafka中如何进行负载均衡?


Kafka中如何进行负载均衡?


参考回答:

Kafka通过Zookeeper进行负载均衡。生产者和消费者可以通过Zookeeper获取到当前可用的broker和partition信息,从而实现负载均衡。同时,当某个broker或partition出现问题时,Zookeeper也能及时通知生产者和消费者进行相应的调整。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/615086


问题五:Kafka的leader选举过程中,哪个组件起到了关键作用?


Kafka的leader选举过程中,哪个组件起到了关键作用?


参考回答:

在Kafka的leader选举过程中,Zookeeper起到了关键作用。它负责在所有机器中选举出一个KafkaController,并由这个Controller决定每个partition的新leader。


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