kafka副本机制之数据可靠性

旧城等待， 2021-10-23 13:38 384阅读 0赞

**一、概述**

**　　**为了提升集群的HA，Kafka从0.8版本开始引入了副本（Replica）机制，增加副本机制后，每个副本可以有多个副本，针对每个分区，都会从副本集（Assigned Replica，AR）中，选取一个副本作为Leader副本，所有读写请求都由Leader副本处理，其余的副本被称为Follwer副本，其会从Leader副本拉取消息更新到本地。因此，Follower更像是Leader的热备。

一般情况下，同一个分区的多个副本会被均匀的分配到集群中的不同Broker上，当leader副本所在机器出现故障后会重新选举出新的leader实现故障转移。（针对副本如何分配以避免单台机器上leader过多导致集群负载均衡不均及多副本在同一机器上等问题，不再本文的讨论范围内，感兴趣的小伙伴，可以参考下kafka-reassign-partitions脚本）。

**二、关键术语**

*  副本：kafka对消息的冗余存储以提升容灾能力，以分区为单位。
 *  Leader副本：每个分区都有多个副本，针对每个分区，都有一个唯一的一个Leader副本，负责该分区的读写请求处理。
 *  Follower副本：从Leader副本拉取数据，作为Leader副本的热备。
 *  AR：（Assigned Replica）副本集合（Leader+Follower的总和）
 *  ISR：（In-Sync Replica）同步副本集合，与leader副本消息镜像“相差”不多的副本集合，又称为“核心副本集”，与kafka 发送端的ACK的几种语义有关，后面会详聊（注意这个集合是动态的，是会剔除和新增的）。
 *  HW：（High Watermark）是一个特殊的标记，与ISR有关，用以标记该分区中哪些消息被“commit”了，自然的对于消费者来说，它只能看到被commit了的消息，也就是HW之前的消息，当ISR集合中的副本都从Leader拉取了HW之后的某些消息后，Leader才会递增HW，因此HW的概念仅存在与Leader副本中，Follower不存在这个概念。
 *  有的小伙伴可能会问了，那为何要有这个标记呢，这个标记是为了从语义的角度保证即使Leader副本所在的机器宕机了，也不会出现消息丢失，后面会详细介绍。
 *  LEO：(Log End Offset)每个分区都会有的一个标记，标示当前分区的最后一条消息（针对Leader就是Leader上的最后一条消息，针对某个Follower，就是当前该Follower的最后一条消息）

**三、图解AR、ISR、HW、LEO**

这里我们假设每个副本有三个分区，副本被剔除和加入ISR的临界条件为落后leader 三条消息，kafka判断是否符合ISR的条件有两个:

*  Follower落后leader多少条消息，落后超过配置值后将踢出ISR
 *  Follwer多久没从leader同步消息，超过配置时间没拉取数据将从ISR踢出（kafka0.9后删除了该判断，a为唯一判断标准）。

下面我们用图来表达下上面的概念的关系：

1.  时刻t1该分区的情况如下，此时ISR与AR一致（Leader，follower1，follower2），follower2 和 leader的消息一致，LEO都为4，follower1的LEO为2，因此leader的HW为2.![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE3LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTI1ODUyNC8yMDE4MDEvMTI1ODUyNC0yMDE4MDEwMTE2MDQxNTUzNC0xNTQ3ODE1LnBuZw][]
2.  .时刻t2 follower full gc.![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE3LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTI1ODUyNC8yMDE4MDEvMTI1ODUyNC0yMDE4MDEwMTE2MDQzMTg2Mi0yMDI5NzUyOTA5LnBuZw][]
3.  时刻t3，leader接受producer发送来的2条消息5、6，此时发现Follower1已经落后了自己4条消息，将follower1踢出ISR集合![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE3LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTI1ODUyNC8yMDE4MDEvMTI1ODUyNC0yMDE4MDEwMTE2MDQ0MTI4NC0xNDc3NDU4Mzg1LnBuZw][]
4.  时刻t4，follower2 从leader拉取到5这条消息，更新HW值。![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE3LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTI1ODUyNC8yMDE4MDEvMTI1ODUyNC0yMDE4MDEwMTE2MDQ1MTI2OC0xMjkxNjExMjg2LnBuZw][]
5.  时刻t5，follower1 full gc完成后，发现自己已经落后了很多消息，开始从leader追消息，待消息不落后leader太多时，申请加入ISR中。![aHR0cHM6Ly9pbWFnZXMyMDE3LmNuYmxvZ3MuY29tL2Jsb2cvMTI1ODUyNC8yMDE4MDEvMTI1ODUyNC0yMDE4MDEwMTE2MDUwMDI1My0xMDg1MDA4ODg2LnBuZw][]

经过上面的图解分析后，我们来看下几个需要注意的点

*  ISR是AR的一个子集，并且是不断伸缩的，变化的条件为“是否落后太多的消息”
 *  HW之前的消息代表被集群“commit”的消息，只有commit的消息才对client端（consumer以及request.required.acks为-1时的producer），在前面我们说过，这样能够使kafka在语义上支持不丢消息。我们从producer和consumer两个维度来分析：

在这之前，我们先说下request.required.acks的取值范围（1、0、-1）  
　　1:leader成功就返回  
　　0:无需等待leader响应  
　　-1:ISR都成功才返回

1.  从producer的角度：当producer将request.required.acks设置为-1时候，保证了消息已经在多个副本中存在了，此时即便leader挂了，这个消息还是存在的（leader选举会从ISR中选举出新的leader），那么假如ISR迟迟同步不成功怎么办呢？ 
2.  *从consumer的角度：如果没有HW，consumer拉取到最新的消息后，而此时leader宕机，很有可能新的leader中并没有此消息。*

当然不能保证消息永远不会丢，极端的情况下，如ISR中只有leader的时候（当然可以配置集群可用的最小核心副本集个数，但会极大的损失可用性），或者所有副本都宕机了（这个。。。没办法。），消息还是会丢的。

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