kafka集群是如何选择leader，你知道吗？

妖狐艹你老母 2023-10-11 22:56 30阅读 0赞

# 前言 #

kafka集群是由多个broker节点组成，这里面包含了许多的知识点，以下的这些问题你都知道吗?

*  你知道topic的分区leader是怎么选举的吗？
 *  你知道zookeeper中存储了kafka的什么信息吗？起到什么做呢？
 *  你知道kafka消息文件是怎么存储的吗？
 *  如果kafka中leader节点或者follower节点发生故障，消息会丢失吗？如何保证消息的一致性和可靠性呢？

如果你对这些问题比较模糊的话，那么很有必要看看本文，去了解以下kafka的核心设计，本文主要基于kafka3.x版本讲解。

# kafka broker核心机制 #

# kafka集群整体架构 #

kafka集群是由多个kafka broker通过连同一个zookeeper组成，那么他们是如何协同工作对外提供服务的呢？zookeeper中又存储了什么信息呢？

![format_png][]

1.  kafka broker启动后，会在zookeeper的/brokers/ids路径下注册。
2.  同时，其中一个broker会被选举为控制器（Kafka Controller）。选举规则也很简单，谁先注册到zookeeper中的/controller节点，谁就是控制器。Controller主要**负责管理整个集群中所有分区和副本的状态**。
3.  Kafka Controller会进行Leader选择，比如上图中针对TopicA中的0号分区，选择broker0作为Leader, 然后会将选择的节点信息注册到zookeeper的/brokers/topics路径下，记录谁是Leader，有哪些服务器可用。
4.  被选举为Leader的topic分区提供对外的读写服务。为什么只有Leader节点提供读写服务，而不是设计成主从方式，Follower提供读服务呢？

*  为了保证数据的一致性，因为消息同步延迟，可能导致消费者从不同节点读取导致不一致。
 *  kafka设计目的是分布式日志系统，不是一个读多写少的场景，kafka的读写基本是对等的。
 *  主从方式的话带来设计上的复杂度。

# kafka leader选举机制 #

那么问题来了，kafka中topic分区是如何选择leader的呢？为了更好的阐述，我们先来理解下面3个概念。

*  \*\*\*\*ISR：表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定，默认 30s。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的Leader。
 *  \*\*\*\*OSR：表示 Follower 与 Leader 副本同步时，延迟过多的副本。
 *  \*\*\*\*AR: 指的是分区中的所有副本，所以AR = ISR + OSR。

Kafka Controller选举Leader的规则：在isr队列中存活为前提，按照AR中排在前面的优先。例如ar\[1,0,2\], isr \[1，0，2\]，那么leader就会按照1，0，2的顺序轮询。而AR中的这个顺序kafka会进行打散，分摊kafka broker的压力。

当运行中的控制器突然宕机或意外终止时，Kafka 通过监听zookeeper能够快速地感知到，并立即启用备用控制器来代替之前失败的控制器。这个过程就被称为 Failover，该过程是自动完成的，无需你手动干预。

![format_png 1][]

开始的时候，Broker 0 是控制器。当 Broker 0 宕机后，ZooKeeper 通过\`\` Watch 机制感知到并删除了 /controller 临时节点。之后，所有存活的 Broker 开始竞选新的控制器身份。Broker 3 最终赢得了选举，成功地在 ZooKeeper 上重建了 /controller 节点。之后，Broker 3 会从 ZooKeeper 中读取集群元数据信息，并初始化到自己的缓存中，后面就有Broker 3来接管选择Leader的功能了。

# Leader 和 Follower 故障处理机制 #

如果topic分区的leader和follower发生了故障，那么对于数据的一致性和可靠性会有什么样的影响呢？

![format_png 2][]

*  LEO（Log End Offset）：每个副本的最后一个offset，LEO就是最新的offset + 1。
 *  HW（High Watermark）：水位线，所有副本中最小的LEO ，消费者只能看到这个水位线左边的消息，从而保证数据的一致性。

**上图所示，如果**follower**发生故障怎么办？**

*  Follower发生故障后会被临时踢出ISR队列。
 *  这个期间Leader和Follower继续接收数据。
 *  待该Follower恢复后，Follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向Leader进行同步。
 *  等该Follower的LEO大于等于该Partition的HW，即Follower追上Leader之后，就可以重新加入ISR了。

**如果**leader**发生故障怎么办？**

![format_png 3][]

*  Leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的Leader
 *  为保证多个副本之间的数据一致性，其余的Follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的Leader同步数据。

所以为了让kafka broker保证消息的可靠性和一致性，我们要做如下的配置：

*  设置 生产者producer 的配置acks=all或者-1。leader 在返回确认或错误响应之前，会等待所有副本收到悄息，需要配合min.insync.replicas配置使用。这样就意味着leader和follower的LEO对齐。
 *  设置topic 的配置replication.factor>=3副本大于3个，并且 min.insync.replicas>=2表示至少两个副本应答。
 *  设置broker配置unclean.leader.election.enable=false，默认也是false，表示不对落后leader很多的follower也就是非ISR队列中的副本选择为Leader, 这样可以避免数据丢失和数据 不一致，但是可用性会降低。

# Leader Partition 负载平衡 #

正常情况下，Kafka本身会自动把Leader Partition**均匀分散**在各个机器上，来**保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的**。但是如果某些broker宕机，会导致Leader Partition过于集中在其他少部分几台broker上，这会导致少数几台broker的读写请求压力过高，其他宕机的broker重启之后都是follower partition，读写请求很低，造成**集群负载不均衡**。那么该如何负载平衡呢？

1.  **自动负载均衡**

通过broker配置设置自动负载均衡。

*  auto.leader.rebalance.enable：默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。生产环境中，leader 重选举的代价比较大，可能会带来性能影响，建议设置为 false 关闭。
 *  leader.imbalance.per.broker.percentage：默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader 的平衡。
 *  leader.imbalance.check.interval.seconds：默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。

1.  **手动负载均衡**

*  对所有topic进行负载均衡

bash复制代码./bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper hadoop16:2181,hadoop17:2181,hadoop18:2181/kafka08

*  对指定topic负载均衡

bash复制代码cat topicPartitionList.json
    
    {
    
     "partitions":
    
      [
    
        {"topic":"test.example","partition": "0"}
    
      ]
    
    }

bash复制代码./bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper hadoop16:2181,hadoop17:2181,hadoop18:2181/kafka08 --path-to-json-file topicPartitionList.json

# kafka的存储机制 #

kafka消息最终会存储到磁盘文件中，那么是如何存储的呢？清理策略是什么呢？

![format_png 4][]

一个topic分为多个partition，每个partition对应于一个log文件，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，每个partition分为多个segment。每个segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件，Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端。

![format_png 5][]

上图中t1即为一个topic的名称，而“t1-0/t1-1”则表明这个目录是t1这个topic的哪个partition。

![format_png 6][]

kafka中的索引文件以稀疏索引（sparseindex）的方式构造消息的索引，如下图所示：

![format_png 7][]

1.根据目标offset定位segment文件

2.找到小于等于目标offset的最大offset对应的索引项

3.定位到log文件

4.向下遍历找到目标Record

注意：index为稀疏索引，大约每往log文件写入4kb数据，会往index文件写入一条索引。通过参数log.index.interval.bytes控制，默认4kb。

**那kafka中磁盘文件保存多久呢？**

kafka 中默认的日志保存时间为 7 天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

*  log.retention.hours，最低优先级小时，默认 7 天。
 *  log.retention.minutes，分钟。
 *  log.retention.ms，最高优先级毫秒。
 *  log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认 5 分钟。

# kafka broker重要参数 #

前面讲解了kafka broker中的核心机制，我们再来看下重要的配置参数。

首先来说下kafka服务端配置属性Update Mode的作用：

![format_png 8][]

*  read-only。被标记为read-only 的参数和原来的参数行为一样，只有重启 Broker，才能令修改生效。
 *  per-broker。被标记为 per-broker 的参数属于动态参数，修改它之后，无需重启就会在对应的 broker 上生效。
 *  cluster-wide。被标记为 cluster-wide 的参数也属于动态参数，修改它之后，会在整个集群范围内生效，也就是说，对所有 broker 都生效。也可以为具体的 broker 修改cluster-wide 参数。

**Broker重要参数**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 参数名称 </td> 
 <td> 描述 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> replica.lag.time.max.ms </td> 
 <td> ISR 中，如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值，默认 30s。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> auto.leader.rebalance.enable </td> 
 <td> 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> leader.imbalance.per.broker.percentage </td> 
 <td> 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值，控制器会触发 leader 的平衡。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> leader.imbalance.check.interval.seconds </td> 
 <td> 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.segment.bytes </td> 
 <td> Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的，此配置是指 log 日志划分 成块的大小，默认值 1G。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.index.interval.bytes </td> 
 <td> 默认 4kb，kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志（.log），然后就往 index 文件里面记录一个索引。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.retention.hours </td> 
 <td> Kafka 中数据保存的时间，默认 7 天。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.retention.minutes </td> 
 <td> Kafka 中数据保存的时间，分钟级别，默认关闭。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.retention.ms </td> 
 <td> Kafka 中数据保存的时间，毫秒级别，默认关闭。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.retention.check.interval.ms </td> 
 <td> 检查数据是否保存超时的间隔，默认是 5 分钟。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.retention.bytes </td> 
 <td> 默认等于-1，表示无穷大。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.cleanup.policy </td> 
 <td> 默认是 delete，表示所有数据启用删除策略；如果设置值为 compact，表示所有数据启用压缩策略。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> num.io.threads </td> 
 <td> 默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> num.replica.fetchers </td> 
 <td> 副本拉取线程数，这个参数占总核数的 50%的 1/3 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> num.network.threads </td> 
 <td> 默认是 3。数据传输线程数，这个参数占总核数的50%的 2/3 。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.flush.interval.messages </td> 
 <td> 强制页缓存刷写到磁盘的条数，默认是 long 的最大值，9223372036854775807。一般不建议修改，交给系统自己管理。 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> log.flush.interval.ms </td> 
 <td> 每隔多久，刷数据到磁盘，默认是 null。一般不建议修改，交给系统自己管理。 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 总结 #

Kafka集群的分区多副本架构是 Kafka 可靠性保证的核心，把消息写入多个副本可以使 Kafka 在发生崩溃时仍能保证消息的持久性。本文围绕这样的核心架构讲解了其中的一些核心机制，包括Leader的选举、消息的存储机制等等。

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[format_png 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/aae2014a9c9ef6563d6e0497cafe0a89.webp?x-oss-process=image/format,png