apache Kafka Replication设计分析

1.设计目标

提供可配置，需要保障强可用性可以enable这个功能，如果想要更高的效率而不太在乎数据丢失的话，可以disable这个功能
自动replica管理，当cluster发生变化时，即broker server增加或减少时，可以自动的管理和调整replicas

2.问题

 

 

 

1. 如何将partition的replicas均匀的分配到各个broker servers上面？
2. 如何进行replicas同步？

2.1 如何均匀的分配partition的replicas呢

例子如下：有15个partitions，5个brokers，做3 replicas
第一个replica怎么放，很简单，15/5，每个broker上依次放3个，如下图，012，345
然后再放其他replica的时候，思路如下：

• a. 当一个broker down的时候，尽量可以把它的load分散到其他所有的broker上，从而避免造成单个broker的负担过重，所以要考虑k，broker-0上的3个partition，0、1、2的第二个replica没有都放到broker-1，而是分别放到broker-1、2、3上
• b. 当然一个partition的多个replica也不能放到同一个broker，那样就没有意义了 ，
   

考虑p0的3个replica分别放在broker-0、1、2上，注意这个分配的过程只会在初始化的时候做一次，并且一旦分配好后，会把结果存在zookeeper上，当cluster发生变化时不会重新分配，这样避免当增减broker时做大规模的数据迁移 当增减broker时，只会以最小的数据迁移来部分的replicas（随机选择m/n partitions迁移到Broker上）

这个方法的问题是， 没有考虑到partition和broker server的差异性，简单可用

2.2 replica同步问题

支持同步和异步的方式
异步比较简单，leader存成功，就告诉client存成功，优势是低延迟，缺点是容易丢数据
同步即需要多个replica都存成功才告诉client存成功，缺点就是延迟比较长

在同步中，又需要考虑是否采用quorum-based的设计，或是采用all的设计
quorum-based的设计，活性比较强，延迟小些，问题是，至少要3-replics，并且要保证半数以上的replics是存活的
primary-backup的设计需要写所有的replicas，当然问题就是延迟比较长，而且一个慢节点会拖慢整个操作，好处就是比较简单，2-replicas也可以，只需要有一个replica是存活就ok

Kafka最终选择的是primary-backup方案，比较务实，作为balance
通过各种timeout来部分解决慢节点的问题
并且follower中message写到内存后就向leader发commit，而不等真正写到disk，来优化latency的问题
 

2.3 同步replication

同步方案可以容忍n-1 replica的失败，一个replica被选为leader，而其余的replicas作为followers
leader会维护in-sync replicas (ISR)，follower replicas的列表，并且对于每个partition，leader和ISR信息都会存在zookeeper中

有些重要的offset需要解释一下，
log end offset (LEO)，表示log中最后的message
high watermark (HW)，表示已经被commited的message，HW以下的数据都是各个replicas间同步的，一致的。而以上的数据可能是脏数据，部分replica写成功，但最终失败了
flushed offset，前面说了为了效率message不是立刻被flush到disk的，而是periodically的flush到disk，所以这个offset表示哪些message是在disk上persisted的
这里需要注意的是，flushed offset有可能在HW的前面或后面，这个不一定
 

3. 写请求

client找到leader，写请求
leader写入本地log，然后每个followers通过socket channel获取更新，写入本地log，然后发送ack到leader ，leader发现已经收到所有follower发送的ack，表示message已经被committed，通知client，写成功
leader递增HW，并且定期广播HW到所有的followers，follower会定期去checkpoint HW数据，因为这个很重要，follower必须通过HW来判断那些数据是有效的（committed）
 

4.读请求

从leader读，注意只有HW下的数据会被读到，即只有committed过的数据会被读到

Broker失效场景

毫无疑问，这里需要考虑容错的问题
follower失败，很简单，leader可以直接把这个follower drop掉
当follower comeback的时候，需要truncate掉HW以上的数据，然后和leader同步，完成后，leader会把这个follower加会ISR

leader失败比较复杂一些，在写请求不同的阶段分为3种cases，
真正写数据前，简单，client重发
数据写完后，简单，直接选个新leader，继续
数据写入一半，这个有点麻烦，client会超时重发，如果保证在某些replica上，相同message不被写两次

当leader失败的时候，需要重新选一个leader，ISR里面所有followers都可以申请成为leader
依赖zookeeper的分布式锁，谁先register上，谁就是leader
新的leader会将它的LEO作为新的HW，其他的follower自然需要truncate，追赶leader