深入了解Kafka【三】数据可靠性分析


1、多副本数据同步策略

为了保障Prosucer发送的消息能可靠的发送到指定的Topic,Topic的每个Partition收到消息后,要向Producer发送ACK,如果Produser收到ACK,就会进行下一轮发送,否则重试。

1.1、多副本概述

为了提高消息的可靠性,Kafka每个Topic的partition都有N个副本(replica)。这N个副本中,其中一个replica是Leader,其他都是Follower。
Leader负责处理Partition的所有请求,Follower负责同步Leader的数据。
下图展示了Kafka集群中的4个Broker,Topic有3个Partition。

1.2、同步副本队列ISR

Partition什么时候才会发送ACK呢?
要确保全部的Follower与Leader同步完成之后,Leader才能发送ACK,这样才能保证Leader挂掉之后,在所有Follower中能选出新的Leader。
但是万一有一个Follower因为故障,迟迟不能和Leader同步,Leader就得等着它完成同步之后才能发送ACK,怎么决解呢?
这就引出了ISR(in-sync replica set)。
ISR在Leader中维护,也叫同步副本队列,就是leader + 与leader保持同步的followers的集合。
当ISR中的Follower完成数据的同步之后,Leader就会给Producer发送ACK,如果Follower未在规定的时间同步数据,则将其踢出ISR。当Leader挂掉的时候,在ISR中选举出一个新的Leader。

1.3、Follower与Leader之间数据复制原理

在学习复制原理之前,先看两个概念:HW(HighWatermark)和LEO(LogEndOffset):

  • LEO指的是每个副本最后一个offset。
  • HW指的是所有副本中最小的LEO,Consumer能看到的partition的最后位置,即HW之前的数据才对Consumer可见。

如图:


Leader与Follower中,都会维护各自的HW,对于新消息的写入,Consumer并不能立即被消费,需要等待ISR中的Followers从Leader中复制完成。
下图说明了新消息写入Partition后的数据复制过程:


由图可知,Kafka的复制既不是同步也不是异步,其在可靠性和吞吐量上有很好的平衡。

3、ACK应答机制与Exaclty Once语义

当Producer向Leader发送数据的时候,可以通过Kafka提供的三种ACK应答机制,对数据的可靠性与延迟的要求做平衡。
通过配置request.required.acks实现。

3.1、0

Producer不等待Broker的ACK,这能保证最低的延迟,但是当Broker故障时,数据可能丢失,即可靠性最低。
体现了At Most Once语义,最多一次,数据只会发送一次,不保证数据会丢失。

3.2、1

Producer等待Broker中partition的Leader落盘成功后返回ACK。如果在Follower同步结束之前Leader故障,数据会丢失。

3.3、-1

Producer等待Partition的Leader和Follower全部落盘成功后返回ACK。如果在数据同步完成后,发送ACK之前Leader故障,Producer会重新发送消息,造成数据重复。
这体现了At Least Once语义,至少一次,可以保证数据不会丢失,但是不保证数据重复。

3.4、Exactly Once恰好一次

At Least Once + 幂等性 = Exactly Once。
Kafka中幂等性是通过Broker初始化时分配的PID来保证。发往同一Partition的消息会附带Sequence Number(SN),而Broker会对(PID,Partition,SN)做缓存,当相同主键的消息提交时,Broker只会持久化一条。
但是PID重启后就会变化,不同的Partition也具有不同的主键,所以幂等性无法保证跨分区会话的Exactly Once。

4、副本故障处理

4.1、Follower故障

Follower故障后会被临时踢出ISR,当Follower恢复后,Follower会读取本地磁盘记录的上次的HW,并将log文件高于HW的部分截取掉,从HW开始向Leader同步。等该Follower的LEO大于等于该partition的HW,即Follower追上Leader之后,就会被重新加入ISR。

4.2、Leader故障

Leader发生故障,会从ISR中选举出一个新的Leader,其余的Follower会先将各自的log文件高于各自HW的部分截取掉,之后从新的Leader同步数据。

5、Leader选举

kafka会在Zookeeper中为每个partition动态的维护着ISR,当Leader挂掉后,会从ISR中顺序选择一个Follower作为主。
如果碰巧ISR中Follower全部挂掉,那么有两种选择:

  • 等待ISR中任意Follower恢复,选定其为Leader。
  • 选择第一个恢复的Follower作为Leader,这个Follower不一定在ISR中。

怎么选择就要在可用性与一致性之间做权衡了。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 207,113评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,644评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 153,340评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,449评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,445评论 5 374
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,166评论 1 284
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,442评论 3 401
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,105评论 0 261
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,601评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,066评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,161评论 1 334
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,792评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,351评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,352评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,584评论 1 261
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,618评论 2 355
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,916评论 2 344

推荐阅读更多精彩内容