Kafka高可用实现原理
数据存储格式
Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。一个Topic可以分成多个Partition,而一个Partition物理上由多个Segment组成。
Segment分2部分:索引文件和数据文件。索引文件保存元数据,记录了消息在数据文件中的偏移(offset),消息有固定物理结构,保证了正确的读取长度。
Segment文件带来好处:方便过期文件清理。只需要整体删除过期的Segment。以追加的方式写消息,顺序写磁盘极大提高了效率。
读取某offset消息的步骤变为:通过二分查找,找到offset所在Segment。通过Segment的索引文件,找到offset所在数据文件的物理偏移。读取数据。
副本复制与同步
从外部来看Partition类似一个不断增长,存储消息的数组,每个Partition有一个类似MySQL binlog的文件用来记录数据的写入。有两个新名词,HW(HighWatermark)表示当前Consumer可以看到Partition的offset位置,LEO(LogEndOffset)表示当前Partition最新消息的offset,各个副本单独维护。为了提高消息可靠性,Partition有N个副本。
N个副本中,有一个Leader,余下N-1个Follower。Kafka的写操作只在Leader副本上进行。通常这种副本写有两种方式:
Leader写日志文件成功即返回成功。这样如果Follower在同步完数据前Leader当机,数据丢失。这种方式带来较高效率。
Leader等待Follwer写日志成功并收到返回的acks后,才返回成功。这样Leader当机,重新选举的Leader与当机Leader数据一致,数据不丢失。但因为要等待Follwer返回,效率较慢。一般采用少数服从多数的选举方式,如果要应对f个副本当机,则至少需要2f+1个副本并使中的f+1个写成功。
Kafka没有使用上述机制。它实现了ISR(In-Sync Replication)的机制。
ISR(In-Sync Replication)机制
Leader维护一个副本队列(包含Leader自己),会及时将慢响应的Follwer剔除,并将追上Leader数据的Follower重新加入副本队列。
这样要保证数据高可靠所需要的副本数更少。比如应对2台机器的当机,ISR机制只需要3个副本。而上述机制2则需要2*2+1个副本。这样有效节约了大约一半的存储空间。
Leader当机,新的Leader是从ISR中按顺序选出。Leader恢复后成为Follower,删除上一个HW后所有数据后,从新的Leader进行同步。
数据可靠性配置
以下逻辑,可以保证一定程序数据可靠。当然副本越多,min.insync.replicas越大,则越可靠,但实际情况需要根据场景在效率与数据可靠上做权衡。
副本数设置为3。副本是Kafka实现HA的基础,通过replication.factor配置
min.insync.replicas设置为2。ISR副本队列中副本最小个数。极端情况下,ISR中只有一个Leader副本,若Leader当机则服务不可用。因此至少配置为2个。若ISR中副本小于这个数字,Producer返回异常。
配置Leader选举条件unclean.leader.election.enable=false,只允许Leader从ISR队列中选出。
request.required.acks=-1(等待ISR中的所有Follower都收到数据才返回成功),producer.type=sync(同步调用)
以上,保证了一个副本所在机器当机,Kafka仍提供服务,且数据正确未丢失。
数据去重
以上配置,保证了只要Leader返回成功,即不存在数据丢失。但考虑一种情况,Producer提交写请求到Leader后,Producer到Leader网络断开,此时Producer认为写失败。但实际,Follower正常同步到了Leader数据,HW更新。
此时Producer因为发送失败,会重发消息。此时Kafka中存在重复数据。这需要在Consume时业务逻辑中去重。Kafka本身不保证数据不重复。
Kafka高效的几个原因
1)架构层面
1. 一个Topic多Partition部署实现并行处理,线性扩展
2. ISR副本复制机制实现性能与可用性的平衡
2)磁盘优化
1. Partition中顺序写磁盘
2. mmap实现内存批量写磁盘,减少I/O次数
3)网络优化
1. sendfile系统调用实现零拷贝,减少上下文切换
2. Producer批量发送,减少网络I/O次数
3. 支持数据压缩
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