kafka

本文介绍了Kafka的高可用性和高性能特性。在高可用方面,详细阐述了AR、ISR的概念,以及如何处理节点故障,包括脏领导者选举和控制器的角色。在高性能方面,提到了零拷贝技术提升消费端性能,分区和批量发送消息提高吞吐量,以及数据压缩减少网络传输压力。同时,讨论了ISR中节点剔除的延迟策略,以避免异常情况影响服务。

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高可用

kafka副本
概念

分区中的所有副本统称为AR(Assigned Repllicas),所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括Leader)组成ISR(In-Sync Replicas),ISR集合是AR集合中的一个子集

1、leader副本:响应客户端的读写请求 2、follow副本:备份leader的数据,不进行读写操作 3、ISR副本:leader副本和所有能够与leader副本保持基本同步的follow副本,如 果follow副本和leader副本数据同步速度过慢,该follow将会被T出ISR副本

假设N副本全挂了,node恢复后会面临同步数据的过程,这期间ISR中没有node,会导致该分区服务不可用。kafka采用一种降级措施来处理:选举第一个恢复的node作为leader提供服务,以它的数据为基准,这个措施被称为脏leader选举。

由于leader是主要提供服务的,kafka broker将多个partition的leader均分在不同的server上以均摊风险。每个parition都有leader,如果在每个partition内运行选主进程,那么会导致产生非常多选主进程。kakfa采用一种轻量级的方式:从broker集群中选出一个作为controller,这个controller监控挂掉的broker,为上面的分区批量选主

在follower落后leader超过eplica.lag.max.messages条消息的时候,不会立马踢出ISR集合,而是持续落后过replica.lag.time.max.ms时间,才会被踢出,这样可以降低异常情况的问题

高性能(高吞吐)

1、零拷贝

通过这种 “零拷贝” 的机制,Page Cache 结合 sendfile 方法,Kafka消费端的性能也大幅提升。这也是为什么有时候消费端在不断消费数据时,我们并没有看到磁盘io比较高,此刻正是操作系统缓存在提供数据

2、分区

kafka中的topic中的内容可以被分为多个partition,每个partition又分为多个段segment,所以每次操作都是针对一小部分做操作,很轻便,并且增加并行操作的能力

3、批量发送

kafka允许进行批量发送消息,producter发送消息的时候,可以将消息缓存在本地,等到了固定条件发送到kafka

  • 等消息条数到固定条数
  • 一段时间发送一次

4、数据压缩

Kafka还支持对消息集合进行压缩,Producer可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩 压缩的好处就是减少传输的数据量,减轻对网络传输的压力

批量发送和数据压缩一起使用,单条做数据压缩的话,效果不明显
 

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