Kafka 学习之路（五）—— 深入理解Kafka副本机制

一、Kafka集群

Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息。每个broker都有一个唯一标识broker.id，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件server.properties中进行配置，或者由程序自动生成。下面是Kafka brokers集群自动创建的过程：

每一个broker启动的时候，它会在Zookeeper的/brokers/ids路径下创建一个临时节点，并将自己的broker.id写入，从而将自身注册到集群；
当有多个broker时，所有broker会竞争性地在Zookeeper上创建/controller节点，由于Zookeeper上的节点不会重复，所以必然只会有一个broker创建成功，此时该broker称为controller broker。它除了具备其他broker的功能外，还负责管理主题分区及其副本的状态。
当broker出现宕机或者主动退出从而导致其持有的Zookeeper会话超时时，会触发注册在Zookeeper上的watcher事件，此时Kafka会进行相应的容错处理；如果宕机的是controller broker时，还会触发新的controller选举。

二、副本机制

为了保证高可用，kafka的分区是多副本的，如果一个副本丢失了，那么还可以从其他副本中获取分区数据。但是这要求对应副本的数据必须是完整的，这是Kafka数据一致性的基础，所以才需要使用controller broker来进行专门的管理。下面将详解介绍Kafka的副本机制。

2.1 分区和副本

Kafka 的主题被分为多个分区，分区是Kafka最基本的存储单位。每个分区可以有多个副本(可以在创建主题时使用replication-factor参数进行指定)。其中一个副本是首领副本(Leader replica)，所有的事件都直接发送给首领副本；其他副本是跟随者副本(Follower replica)，需要通过复制来保持与首领副本数据一致，当首领副本不可用时，其中一个跟随者副本将成为新首领。

2.2 ISR机制

每个分区都有一个ISR(in-sync Replica)列表，用于维护所有同步的、可用的副本。首领副本必然是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步副本：

与Zookeeper之间有一个活跃的会话，即必须定时向Zookeeper发送心跳；
在规定的时间内从首领副本那里低延迟地获取过消息。

如果副本不满足上面条件的话，就会被从ISR列表中移除，直到满足条件才会被再次加入。

这里给出一个主题创建的示例：使用--replication-factor指定副本系数为3，创建成功后使用--describe命令可以看到分区0的有0,1,2三个副本，且三个副本都在ISR列表中，其中1为首领副本。

2.3 不完全的首领选举

对于副本机制，在broker级别有一个可选的配置参数unclean.leader.election.enable，默认值为fasle，代表禁止不完全的首领选举。这是针对当首领副本挂掉且ISR中没有其他可用副本时，是否允许某个不完全同步的副本成为首领副本，这可能会导致数据丢失或者数据不一致，在某些对数据一致性要求较高的场景(如金融领域)，这可能无法容忍的，所以其默认值为false，如果你能够允许部分数据不一致的话，可以配置为true。

2.4 最少同步副本

ISR机制的另外一个相关参数是min.insync.replicas , 可以在broker或者主题级别进行配置，代表ISR列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。

2.5 发送确认

Kafka在生产者上有一个可选的参数ack，该参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入成功：

acks=0 ：消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
acks=1 ：只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。

三、数据请求

3.1 元数据请求机制

在所有副本中，只有领导副本才能进行消息的读写处理。由于不同分区的领导副本可能在不同的broker上，如果某个broker收到了一个分区请求，但是该分区的领导副本并不在该broker上，那么它就会向客户端返回一个Not a Leader for Partition的错误响应。为了解决这个问题，Kafka提供了元数据请求机制。

首先集群中的每个broker都会缓存所有主题的分区副本信息，客户端会定期发送发送元数据请求，然后将获取的元数据进行缓存。定时刷新元数据的时间间隔可以通过为客户端配置metadata.max.age.ms来进行指定。有了元数据信息后，客户端就知道了领导副本所在的broker，之后直接将读写请求发送给对应的broker即可。

如果在定时请求的时间间隔内发生的分区副本的选举，则意味着原来缓存的信息可能已经过时了，此时还有可能会收到Not a Leader for Partition的错误响应，这种情况下客户端会再次求发出元数据请求，然后刷新本地缓存，之后再去正确的broker上执行对应的操作，过程如下图：

3.2 数据可见性

需要注意的是，并不是所有保存在分区首领上的数据都可以被客户端读取到，为了保证数据一致性，只有被所有同步副本(ISR中所有副本)都保存了的数据才能被客户端读取到。

3.3 零拷贝

Kafka所有数据的写入和读取都是通过零拷贝来实现的。传统拷贝与零拷贝的区别如下：

传统模式下的四次拷贝与四次上下文切换

以将磁盘文件通过网络发送为例。传统模式下，一般使用如下伪代码所示的方法先将文件数据读入内存，然后通过Socket将内存中的数据发送出去。

buffer = File.read
Socket.send(buffer)

这一过程实际上发生了四次数据拷贝。首先通过系统调用将文件数据读入到内核态Buffer（DMA拷贝），然后应用程序将内存态Buffer数据读入到用户态Buffer（CPU拷贝），接着用户程序通过Socket发送数据时将用户态Buffer数据拷贝到内核态Buffer（CPU拷贝），最后通过DMA拷贝将数据拷贝到NIC Buffer。同时，还伴随着四次上下文切换，如下图所示：

sendfile和transferTo实现零拷贝

Linux 2.4+内核通过sendfile系统调用，提供了零拷贝。数据通过DMA拷贝到内核态Buffer后，直接通过DMA拷贝到NIC Buffer，无需CPU拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件到网络发送由一个sendfile调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。零拷贝过程如下图所示：

从具体实现来看，Kafka的数据传输通过TransportLayer来完成，其子类PlaintextTransportLayer的transferFrom方法通过调用Java NIO中FileChannel的transferTo方法实现零拷贝，如下所示：

@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
    return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}

注： transferTo和transferFrom并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供sendfile这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。

四、物理存储

4.1 分区分配

在创建主题时，Kafka会首先决定如何在broker间分配分区副本，它遵循以下原则：

在所有broker上均匀地分配分区副本；
确保分区的每个副本分布在不同的broker上；
如果使用了broker.rack参数为broker指定了机架信息，那么会尽可能的把每个分区的副本分配到不同机架的broker上，以避免一个机架不可用而导致整个分区不可用。

基于以上原因，如果你在一个单节点上创建一个3副本的主题，通常会抛出下面的异常：

Error while executing topic command : org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactor
Exception: Replication factor: 3 larger than available brokers: 1.

4.2 分区数据保留规则

保留数据是 Kafka 的一个基本特性，但是Kafka不会一直保留数据，也不会等到所有消费者都读取了消息之后才删除消息。相反， Kafka为每个主题配置了数据保留期限，规定数据被删除之前可以保留多长时间，或者清理数据之前可以保留的数据量大小。分别对应以下四个参数：

log.retention.bytes ：删除数据前允许的最大数据量；默认值-1，代表没有限制；
log.retention.ms：保存数据文件的毫秒数，如果未设置，则使用log.retention.minutes中的值，默认为null；
log.retention.minutes：保留数据文件的分钟数，如果未设置，则使用log.retention.hours中的值，默认为null；
log.retention.hours：保留数据文件的小时数，默认值为168，也就是一周。

因为在一个大文件里查找和删除消息是很费时的，也很容易出错，所以Kafka把分区分成若干个片段，当前正在写入数据的片段叫作活跃片段。活动片段永远不会被删除。如果按照默认值保留数据一周，而且每天使用一个新片段，那么你就会看到，在每天使用一个新片段的同时会删除一个最老的片段，所以大部分时间该分区会有7个片段存在。

4.3 文件格式

通常保存在磁盘上的数据格式与生产者发送过来消息格式是一样的。如果生产者发送的是压缩过的消息，那么同一个批次的消息会被压缩在一起，被当作“包装消息”进行发送(格式如下所示) ，然后保存到磁盘上。之后消费者读取后再自己解压这个包装消息，获取每条消息的具体信息。

参考资料

Neha Narkhede, Gwen Shapira ,Todd Palino(著) , 薛命灯(译) . Kafka权威指南 . 人民邮电出版社 . 2017-12-26
Kafka高性能架构之道

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