标签： kraft

Kafka 4.0 KRaft模式LeaderEpoch缓存未清理导致元数据内存泄漏？ KRaftMetadataCache与EpochEvictionPolicy 大家好，今天我们来深入探讨一个可能影响Kafka 4.0 KRaft模式稳定性的问题：LeaderEpoch缓存未清理导致的元数据内存泄漏。我们将剖析这个问题产生的背景，详细分析KRaftMetadataCache和EpochEvictionPolicy在其中的作用，并通过代码示例展示问题可能存在的场景以及相应的解决方案。 1. KRaft模式下的元数据管理 在深入问题之前，我们先回顾一下Kafka KRaft模式下的元数据管理机制。传统ZooKeeper模式下，Kafka集群的元数据（如Topic、Partition、Leader、ISR等信息）存储在ZooKeeper中。而在KRaft模式下，ZooKeeper被移除，元数据直接存储在Kafka集群自身的日志中，并通过Raft协议进行复制和同步。 KRaft模式下，Controller节点负责将集群元数据的变更以日志条目的形式写入Raft日志。其他Broker节点通过订 …

继续阅读“Kafka 4.0 KRaft模式LeaderEpoch缓存未清理导致元数据内存泄漏？KRaftMetadataCache与EpochEvictionPolicy”

Kafka 3.7 KRaft模式Controller节点脑裂后的分区分配不一致与Metadata Image/LeaderEpoch校验机制 大家好，今天我们来探讨一个在Kafka KRaft模式下可能出现的问题：Controller节点脑裂导致分区分配不一致。这个问题在分布式系统中相当棘手，理解其背后的原理和Kafka的应对机制至关重要。我们将深入研究KRaft Metadata Image和LeaderEpoch校验机制，分析它们如何帮助防止和缓解脑裂带来的数据不一致。 什么是脑裂？ 脑裂（Split-Brain）是指在一个集群系统中，由于某种原因（例如网络故障、节点宕机等），集群中的节点分裂成多个独立的子集群，每个子集群都认为自己是唯一的、正确的集群。在Kafka中，Controller节点负责集群的元数据管理，包括Topic、Partition的分配、Leader选举等。如果Controller节点发生脑裂，就会出现多个“Controller”，各自管理一部分元数据，导致分区分配出现冲突，进而造成数据丢失或不一致。 KRaft模式下的Controller职责 在传统的ZooK …

继续阅读“Kafka 3.7 KRaft模式Controller节点脑裂后分区分配不一致？KRaft Metadata Image与LeaderEpoch校验机制”