kafka的高可用

本文主要是介绍kafka的高可用，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Replication（主从复制）

在Kafka引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replication之间选出一个Leader，Producer和Consumer只与这个Leader交互，其它Replica作为Follower从Leader中复制数据。

　　因为需要保证同一个Partition的多个Replica之间的数据一致性（其中一个宕机后其它Replica必须要能继续服务并且即不能造成数据重复也不能造成数据丢失）。如果没有一个Leader，所有Replica都可同时读/写数据，那就需要保证多个Replica之间互相（N×N条通路）同步数据，数据的一致性和有序性非常难保证，大大增加了Replication实现的复杂性，同时也增加了出现异常的几率。而引入Leader后，只有Leader负责数据读写，Follower只向Leader顺序Fetch数据（N条通路），系统更加简单且高效。

kafka HA设计解析

Replication分配

Kafka分配Replica的算法如下：

1.将所有Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序

2.将第i个Partition分配到第（i % n）个Broker上

3.将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) % n）个Broker上

使同一个Partition的Replica尽量分散到不同Broker服务上，保证该Partition的高可用

Data Replication（副本策略）

• 消息传递同步策略

Producer在发布消息到某个Partition时，先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。每个Follower都从Leader pull数据。这种方式上，Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。Follower在收到该消息并写入其Log后，向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。

Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。

• ACK前需要保证有多少个备份

对于Kafka而言，定义一个Broker是否“活着”包含两个条件：

1. 一是它必须维护与ZooKeeper的session（这个通过ZooKeeper的Heartbeat机制来实现）。

2. 二是Follower必须能够及时将Leader的消息复制过来，不能“落后太多”。

Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。如果一个Follower宕机，或者落后太多，Leader将把它从ISR中移除。

Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。Follower可以批量的从Leader复制数据，这样极大的提高复制性能（批量写磁盘），极大减少了Follower与Leader的差距。

• Leader Election算法

Leader选举本质上是一个分布式锁，有两种方式实现基于ZooKeeper的分布式锁：

1. 节点名称唯一性：多个客户端创建一个节点，只有成功创建节点的客户端才能获得锁

2. 临时顺序节点：所有客户端在某个目录下创建自己的临时顺序节点，只有序号最小的才获得锁

Kafka在ZooKeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas），这个ISR里的所有Replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为Leader的可能。

• 如何处理所有Replica都不工作

在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某个Partition的所有Replica都宕机了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：

1.等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader（强一致性）

2.选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader（高可用性）

• 选举Leader

在所有broker中选出一个controller，所有Partition的Leader选举都由controller决定。controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式（比ZooKeeper Queue的方式更高效）通知需为此作为响应的Broker。同时controller也负责增删Topic以及Replica的重新分配。

如果通过ZooKeeper进行通知和选举（类似哨兵作用），会使ZooKeeper负载过重

HA相关ZooKeeper结构

• admin

该目录下znode只有在有相关操作时才会存在，操作结束时会将其删除

/admin/reassign_partitions用于将一些Partition分配到不同的broker集合上。对于每个待重新分配的Partition，Kafka会在该znode上存储其所有的Replica和相应的Broker id。该znode由管理进程创建并且一旦重新分配成功它将会被自动移除。

• brokers

/brokers/ids/[brokerId]）存储“活着”的broker信息。

topic注册信息（/brokers/topics/[topic]），存储该topic的所有partition的所有replica所在的broker id，第一个replica即为preferred replica，对一个给定的partition，它在同一个broker上最多只有一个replica,因此broker id可作为replica id。

• controller

/controller -> int (broker id of the controller)存储当前controller的信息

/controller_epoch -> int (epoch)直接以整数形式存储controller epoch，而非像其它znode一样以JSON字符串形式存储。

这篇关于kafka的高可用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！