深入了解Kafka【三】数据可靠性分析

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1、多副本数据同步策略

为了保障Prosucer发送的消息能可靠的发送到指定的Topic，Topic的每个Partition收到消息后，要向Producer发送ACK,如果Produser收到ACK，就会进行下一轮发送，否则重试。

1.1、多副本概述

为了提高消息的可靠性，Kafka每个Topic的partition都有N个副本（replica）。这N个副本中，其中一个replica是Leader，其他都是Follower。
Leader负责处理Partition的所有请求，Follower负责同步Leader的数据。
下图展示了Kafka集群中的4个Broker，Topic有3个Partition。

1.2、同步副本队列ISR

Partition什么时候才会发送ACK呢?
要确保全部的Follower与Leader同步完成之后，Leader才能发送ACK,这样才能保证Leader挂掉之后，在所有Follower中能选出新的Leader。
但是万一有一个Follower因为故障，迟迟不能和Leader同步，Leader就得等着它完成同步之后才能发送ACK,怎么决解呢？
这就引出了ISR(in-sync replica set)。
ISR在Leader中维护，也叫同步副本队列，就是leader + 与leader保持同步的followers的集合。
当ISR中的Follower完成数据的同步之后，Leader就会给Producer发送ACK,如果Follower未在规定的时间同步数据，则将其踢出ISR。当Leader挂掉的时候，在ISR中选举出一个新的Leader。

1.3、Follower与Leader之间数据复制原理

在学习复制原理之前，先看两个概念:HW(HighWatermark)和LEO(LogEndOffset)：

• LEO指的是每个副本最后一个offset。
• HW指的是所有副本中最小的LEO，Consumer能看到的partition的最后位置，即HW之前的数据才对Consumer可见。

如图：

Leader与Follower中，都会维护各自的HW，对于新消息的写入，Consumer并不能立即被消费，需要等待ISR中的Followers从Leader中复制完成。
下图说明了新消息写入Partition后的数据复制过程：

由图可知，Kafka的复制既不是同步也不是异步，其在可靠性和吞吐量上有很好的平衡。

3、ACK应答机制与Exaclty Once语义

当Producer向Leader发送数据的时候，可以通过Kafka提供的三种ACK应答机制，对数据的可靠性与延迟的要求做平衡。
通过配置request.required.acks实现。

3.1、0

Producer不等待Broker的ACK,这能保证最低的延迟，但是当Broker故障时，数据可能丢失，即可靠性最低。
体现了At Most Once语义，最多一次，数据只会发送一次，不保证数据会丢失。

3.2、1

Producer等待Broker中partition的Leader落盘成功后返回ACK。如果在Follower同步结束之前Leader故障，数据会丢失。

3.3、-1

Producer等待Partition的Leader和Follower全部落盘成功后返回ACK。如果在数据同步完成后，发送ACK之前Leader故障，Producer会重新发送消息，造成数据重复。
这体现了At Least Once语义，至少一次，可以保证数据不会丢失，但是不保证数据重复。

3.4、Exactly Once恰好一次

At Least Once + 幂等性 = Exactly Once。
Kafka中幂等性是通过Broker初始化时分配的PID来保证。发往同一Partition的消息会附带Sequence Number（SN），而Broker会对（PID,Partition,SN）做缓存，当相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。
但是PID重启后就会变化，不同的Partition也具有不同的主键，所以幂等性无法保证跨分区会话的Exactly Once。

4、副本故障处理

4.1、Follower故障

Follower故障后会被临时踢出ISR,当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同步。等该Follower的LEO大于等于该partition的HW,即Follower追上Leader之后，就会被重新加入ISR。

4.2、Leader故障

Leader发生故障，会从ISR中选举出一个新的Leader,其余的Follower会先将各自的log文件高于各自HW的部分截取掉，之后从新的Leader同步数据。

5、Leader选举

kafka会在Zookeeper中为每个partition动态的维护着ISR,当Leader挂掉后，会从ISR中顺序选择一个Follower作为主。
如果碰巧ISR中Follower全部挂掉,那么有两种选择：

• 等待ISR中任意Follower恢复，选定其为Leader。
• 选择第一个恢复的Follower作为Leader,这个Follower不一定在ISR中。

怎么选择就要在可用性与一致性之间做权衡了。