注意问题：flume总结+kafka总结

flume总结

flume如何保证数据可靠性：JDBC   FILE   MEMORY  ？？？

　　JDBC

　　FILE: 传输慢

　　MEMORY：传输快，但是容易丢数据。解决：写个脚本监控如果flume挂了，瞬间启动

　　改造flume  exec源 ，增加守护线程来监控目录-----防止丢失数据   |    redis缓存中，存储已经收集过的key---防止重复收集

　　可查看友盟项目链接flume

flume   LVS 负载均衡

　　Linux Virtual Server 

　　LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术

og

升级成ng

kafka总结

kafka数据丢失问题解决

 1、kafka数据丢失问题：

　　acks = 1 只保证leader成功，如果刚好leader挂了，数据丢失

　　acks=0  使用异步模式，该模式下kafka无法保证消息，可能会丢失

2、broker  kafka集群的缓存代理broker保证数据不丢失：　　Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker

　　acks = all :所有副本都写入成功并确认

　　retries = 设置合理值 重新拉数据

　　min.insync.replicas = 2  消息至少要被写入到2 个副本才算成功

　　unclean.leader.election.enable = false 关闭ubclean leader 选举，不允许非ISR中的副本被选举为leader,一面是户据丢失

3、consumer保证数据不丢失：

　　出现数据丢失因为在：在消息处理完成前就提交了offset

　　解决：关闭自动提交偏移量offset：enable.auto.commit = false 

　　　　　　处理完消息手动提交偏移量

kafka工作流程　　

kafka保证消息顺序：

　　1、全局顺序：全局使用一个生产者，一个分区，一个消费者

　　2、局部顺序：每个分区是有序的，根据业务场景制定不同的key进入不同的分区