在线为kafka添加分区或代理是否安全？

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谢谢你的耐心。

  1. 在线将主题分区添加到主题后，kafka使用者将停止阅读消息，并且不会引发任何异常。消费者只是阻止。每次我们都要重启消费者。我认为这是不合理的，我找不到任何关于它的文档。

此外，当处理消息中发生错误时，消费者线程将不会恢复。我们的消费者读取消息并将其插入MySql。一旦网络出现故障，消费者就无法连接到MySql，然后阻止并停止阅读消息，直到我们重新启动它。

  1. 添加分区时旧数据和新数据会发生什么？文档（https://kafka.apache.org/documentation.html#basic_ops_modify_topic）说：

“请注意，分区的一个用例是在语义上对数据进行分区，并且添加分区不会更改现有数据的分区，因此如果依赖于该分区，这可能会干扰消费者。即，如果数据通过散列（密钥）进行分区％number_of_partitions然后这个分区可能会通过添加分区进行洗牌，但Kafka不会尝试以任何方式自动重新分配数据。“

“不试图自动重新分配数据”是什么意思？旧数据未更改，新数据将不会发送到添加的分区？

  1. 当经纪人关闭时，kafka生产者无法发送消息。

我们有一个主题有3个分区和2个副本。 kafka集群有3个经纪人。但是当经纪人倒闭时，会发生异常：

kafka.producer.async.ProducerSendThread.error():103: - Error in handling batch of 65 events
kafka.common.FailedToSendMessageException: Failed to send messages after 3 tries.
  at kafka.producer.async.DefaultEventHandler.handle(DefaultEventHandler.scala:90) ~[kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]
 at kafka.producer.async.ProducerSendThread.tryToHandle(ProducerSendThread.scala:105) [kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]
     at kafka.producer.async.ProducerSendThread$$anonfun$processEvents$3.apply(ProducerSendThread.scala:88) [kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]
       at kafka.producer.async.ProducerSendThread$$anonfun$processEvents$3.apply(ProducerSendThread.scala:68) [kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]
 at scala.collection.immutable.Stream.foreach(Stream.scala:526) [scala-library-2.9.2.jar:na]
   at kafka.producer.async.ProducerSendThread.processEvents(ProducerSendThread.scala:67) [kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]
      at kafka.producer.async.ProducerSendThread.run(ProducerSendThread.scala:45) [kafka_2.9.2-0.8.2.0.jar:na]

kafka.producer.async.DefaultEventHandler.error():97: - Failed to send requests for topics risk_acts with correlation ids in [433266,433395]

添加新经纪人时也会出现同样的问题。我们必须在生产者的“metadata.broker.list”配置中添加新的代理主机名和端口并重新启动它。

我们使用的是高级API，而kafka的版本是：

<dependency>
      <groupId> org.apache.kafka</groupId >
      <artifactId> kafka_2.9.2</artifactId >
      <version> 0.8.2.0</version >
</dependency>

生产者配置：

<entry key="metadata.broker.list" value="${metadata.broker.list}" />
<entry key="serializer.class" value="kafka.serializer.StringEncoder" />
<entry key="key.serializer.class" value="kafka.serializer.StringEncoder" />
<entry key="request.required.acks" value="-1" />
<entry key="producer.type" value="async" />
<entry key="queue.enqueue.timeout.ms" value="-1" />
<entry key="compression.codec" value="1" />

消费者配置：

<entry key="zookeeper.connect" value="${zookeeper.connect}" />
<entry key="group.id" value="${kafka.consumer.group.id}" />
<entry key="zookeeper.session.timeout.ms" value="40000" />
<entry key="rebalance.backoff.ms" value="10000" />
<entry key="zookeeper.sync.time.ms" value="2000" />
<entry key="auto.commit.interval.ms" value="1000" />
<entry key="auto.offset.reset" value="smallest" />

生产者代码和消费者代码如：https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+Producer+Example https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example

apache-kafka kafka-consumer-api kafka-producer-api
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至于＃2，说你的key是Long。假设你有10个分区。在分区之间分配Long的一种方法是简单地进行模数运算key % num_partitions。但现在想想添加分区时会发生什么。根据num_partitions的当前值，已写入的消息将位于错误的分区中。这就是说Kafka不会自动为你重新划分任何东西。

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首先，我需要您了解添加分区与重新分区的区别。

在重新分区的情况下：现有数据将从一个分区移动到另一个分区

添加额外分区时：旧数据将保持不变，新数据将在所有分区中分配。

在这两种情况下，集团协调员将使用新的分区列表向所有消费者发送信号，然后消费者将重新平衡并最终连接到所有请愿。

在您的情况下，您可能面临与增加分区无关的其他问题。

可以启用服务器上的调试日志，您将看到其他详细信息

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