CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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broker 是消息的代理，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉取指定Topic的消息，然后进行业务处理，broker在中间起到一个代理保存消息的中转站。
Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称broker.
broker的概念:
1、Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。
2、Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。
3、无状态导致消息的删除成为难题(可能删除的消息正在被订阅)，Kafka采用基于时间的SLA(服务保证)，消息保存一定时间(通常7天)后会删除。
4、消费订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消
activemq基础的消息系统kafka分布式消息系统jafka是kafka的java版本(kafka是scala写的)
broker 是消息的代理，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉取指定Topic的消息，然后进行业务处理，broker在中间起到一个代理保存消息的中转站。
kafka的基本概念：
kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录，通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地，kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的，可以按需读取。
消息中间件，主要是起到一个缓冲承接数据并且保证数据不丢的作用，在实时计算中一般会用到，安装了kafka的程序可以叫broker，kafka的重要角色生产者和消费者，kafka中如果分区数量大于1，分区中角色又分leader和follwer，leader负责读写，follwer负责同步数据，面试中经常会被问到kafka为什么吞吐量这么大，一是多个分区并行执行，二是顺序写磁盘，三是操作系统级别的缓存。
kafka中的broker 是干什么的?
broker 是消息的代理，Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，Consumers从Brokers里面拉取指定Topic的消息，然后进行业务处理，broker在中间起到一个代理保存消息的中转站。
一个单独的Kafka Server就是一个Broker。Broker的主要工作就是接收生产者发过来的消息，分配offset，之后保存到磁盘中。
同时，接收消费者、其他Broker的请求，根据请求类型进行相应处理并返回响应。在一般的生产环境中，一个Broker独占一台物理服务器。
Sender 线程的主要工作是收集满足条件的批数据，何为满足条件的批数据?缓存数据是以批维度存储的，当一批数据量达到指定的 N 条时，就满足发送给 Broker 的条件了。
Sender 线程准备好要发送的数据后，交由 NetWorkClient 来进行网络相关操作。主要包括客户端与服务端的建连、发送客户端请求、接受服务端响应。完成如上一系列的工作主要由如下方法完成。
Kafka通过多副本复制技术，实现kafka集群的高可用和稳定性。每个partition都会有多个数据副本，每个副本分别存在于不同的broker。所有的数据副本中，有一个数据副本为Leader，其他的数据副本为follower。在kafka集群内部，所有的数据副本皆采用自动化的方式进行管理，并且确保所有的数据副本的数据皆保持同步状态。不论是producer端还是consumer端发往partition的请求，皆通过leader数据副本所在的broker进行处理。当broker发生故障时，对于leader数据副本在该broker的所有partition将会变得暂时不可用。Kafka将会自动在其他数据副本中选择出一个leader，用于接收客户端的请求。这个过程由kafka controller节点broker自动完成，主要是从Zookeeper读取和修改受影响partition的一些元数据信息。在当前的kafka版本实现中，对于zookeeper的所有操作都是由kafka controller来完成的（serially的方式）。
在通常情况下，当一个broker有计划地停止服务时，那么controller会在服务停止之前，将该broker上的所有leader一个个地移走。由于单个leader的移动时间大约只需要花费几毫秒，因此从客户层面看，有计划的服务停机只会导致系统在很小时间窗口中不可用。（注：在有计划地停机时，系统每一个时间窗口只会转移一个leader，其他leader皆处于可用状态。）
然而，当broker非计划地停止服务时（例如，kill -9方式)，系统的不可用时间窗口将会与受影响的partition数量有关。假如，一个2节点的kafka集群中存在2000个partition，每个partition拥有2个数据副本。当其中一个broker非计划地宕机，所有1000个partition同时变得不可用。假设每一个partition恢复时间是5ms，那么1000个partition的恢复时间将会花费5秒钟。因此，在这种情况下，用户将会观察到系统存在5秒钟的不可用时间窗口。
更不幸的情况发生在宕机的broker恰好是controller节点时。在这种情况下，新leader节点的选举过程在controller节点恢复到新的broker之前不会启动。Controller节点的错误恢复将会自动地进行，但是新的controller节点需要从zookeeper中读取每一个partition的元数据信息用于初始化数据。例如，假设一个kafka集群存在10,000个partition，从zookeeper中恢复元数据时每个partition大约花费2ms，则controller的恢复将会增加约20秒的不可用时间窗口。
通常情况下，非计划的宕机事件发生的情况是很少的。如果系统可用性无法容忍这些少数情况的场景，我们最好是将每个broker的partition数量限制在2,000到4,000，每个kafka集群中partition的数量限制在10,000以内。
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