Kafka数据可靠性与一致性解析

Partition Recovery机制

每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset。broker fail 重启时,会进行loadLogs。 首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包RecoveryPoint的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有 完全flush到磁盘segments。然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索引。这样做的优点：

• 以segment为单位管理Partition数据,方便数据生命周期的管理,删除过期数据简单
• 在程序崩溃重启时,加快recovery速度,只需恢复未完全flush到磁盘的segment
• 通过index中offset与物理偏移映射,用二分查找能快速定位msg,并且通过分多个Segment,每个index文件很小,查找速度更快。

Partition Replica同步机制

• Partition的多个replica中一个为Leader,其余为follower
• Producer只与Leader交互,把数据写入到Leader中
• Followers从Leader中拉取数据进行数据同步
• Consumer只从Leader拉取数据

ISR:所有不落后的replica集合, 不落后有两层含义:距离上次FetchRequest的时间不大于某一个值或落后的消息数不大于某一个值, Leader失败后会从ISR中选取一个Follower做Leader

数据可靠性保证

当Producer向Leader发送数据时,可以通过acks参数设置数据可靠性的级别:

• 0: 不论写入是否成功,server不需要给Producer发送Response,如果发生异常,server会终止连接,触发Producer更新meta数据;
• 1: Leader写入成功后即发送Response,此种情况如果Leader fail,会丢失数据
• 1: 等待所有ISR接收到消息后再给Producer发送Response,这是最强保证仅设置acks=-1也不能保证数据不丢失,当Isr列表中只有Leader时,同样有可能造成数据丢失。要保证数据不丢除了设置acks=-1, 还要保 证ISR的大小大于等于2

request.required.acks:设置为-1 等待所有ISR列表中的Replica接收到消息后采算写成功; min.insync.replicas: 设置为大于等于2,保证ISR中至少有两个Replica Producer要在吞吐率和数据可靠性之间做一个权衡

数据一致性保证

一致性定义:若某条消息对Consumer可见,那么即使Leader宕机了,在新Leader上数据依然可以被读到

• HighWaterMark简称HW: Partition的高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，消费者最多只能消费到HW所在的位置，另外每个replica都有highWatermark，leader和follower各自负责更新自己的highWatermark状态，highWatermark <= leader. LogEndOffset
• 对于Leader新写入的msg，Consumer不能立刻消费，Leader会等待该消息被所有ISR中的replica同步后,更新HW,此时该消息才能被Consumer消费，即Consumer最多只能消费到HW位置

这样就保证了如果Leader Broker失效,该消息仍然可以从新选举的Leader中获取。对于来自内部Broker的读取请求,没有HW的限制。同时,Follower也会维护一份自己的HW,Folloer.HW = min(Leader.HW, Follower.offset)