Kafka集群架构设计原理详解

Kafka集群架构设计原理详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_41804775/article/details/136261228

Kafka集群架构设计原理详解

Kafka核心总控制器

• leader：负责给定Partition的所有读写请求
• replicas：表示某个Partition在那些Broker上存在备份，列举出节点信息
• AR（Assigned Replicas）：分区中的所有副本(存活和不存活的)
• ISR（In-Sync Replicas）：在AR中，存活的并且能与leader正常同步的分区副本
• 进入ISR列表的条件：
• 副本节点不能产生分区以及能与ZK和leader副本保持稳定联系
• 副本能进行leader副本同步操作，并且数据不能滞后太多
• OSR（Out-of-Sync Replicas）：表示从ISR中踢出的节点，记录的是那些服务有问题、延迟过多的副本

Controller Broker选举机制

• Kafka集群启动时，会自动选举一个Broker作为控制器来管理整个集群，选举的过程是集群中每个Broker都会尝试在ZK上创建/contrller临时节点并将自己的brokerid写入，ZK会保证只有一个Broker创建成功成为集群的核心控制器
• 当这个核心控制器出现故障，此时ZK上对应的临时节点会被删除，集群中其它Broker由于监听着这个节点的变化，会再次去竞争选举成为新的核心控制器
• 简概：抢创ZK上/controller临时节点，监控该节点的状态变化

Leader Partition选举机制

• 控制器感知到分区leader副本所在的Broker出现故障，满足AR排名最靠前并且在ISR中得成为leader
• 满足分区副本排名靠前并且存活的会优先成为leader

Leader Partition自平衡机制

• 在一组分区副本中，leader分区负责与客户端数据交互以及向follower同步数据，通常情况下是比较繁忙的，所以默认情况下Kafka会尽量将leader分区分配到不同的Broker节点上，来保证整个集群的压力平均，但是经过leader分区选举之后，这种平衡可能会被打破，如果让过多的leader分区集中到同一个Broker就会导致该节点压力过大，所以Kafka设计了leader分区自平衡机制
• Kafka会认为AR中的第一个节点为leader节点，控制器会定期检查集群中所有Broker的分区的平衡情况，当某个Broker的分区数量高于阈值时，会触发自平衡
• leader分区自平衡是一个非常重的操作，会涉及大量数据的同步与转移，可能会造成消息丢失，所以对于业务要求较高的场景建议关闭

消费者消费消息的offset记录机制

• 每个消费者会定期将自己消费分区的offset提交给Kafka内部的Topic(_cosumer_offsets)，Kafka会定期清理Topic中的消息，最后保留最新的那条数据，因为该Topic可能会接受高并发的请求，Kafka默认给其分配了50个分区，这样可以通过加机器来抗大并发

消费者Rebalance机制

• 如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化，Kafka会重新分配消费者消费分区的关系，比如消费组中的某个消费者挂了，此时会将已分配给它的分区转交给其它的消费者，如果它重启了，那么会将之前的分区还给它
• Rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况，如果通过assign这种消费方式指定的了分区，Kafka不会进行Rebalance
• Rebalance过程中，消费者无法从Kafka消费消息，这对Kafka的TPS会有影响，如果kafKafkaa集群内节点较多，那重平衡可能会耗时极多，所以应尽量避免在系统高峰期的重平衡发生
• 问题：触发消费者Rebalance机制的情况
• 消费者组里消费者变化
• 动态给Topic增加分区
• 消费组订阅了更多的Topic

Rebalance流程

• 三阶段
• 选出组协调器：每个消费组都会选择一个Broker作为自己的组协调器，负责监控这个消费组里的所有消费者是否存活(心跳)，然后开启消费者Rebalance，消费者组中的每个消费者启动时会向Kafka集群中的某个节点发送查找请求来查找对应的组协调器，并建立连接
• 组协调器选择方式：公式：hash(consumer group id) % __consumer_offsets主题的分区数
• 加入消费组：在成功找到消费组所对应的组协调器之后就会进入该阶段，此时消费者会向组协调器发送加入请求并处理响应，然后组协调器会从消费者组中选择第一个加入到组的消费者作为leader(消费组协调器)，把消费者组的情况发送给这个leader，并让它负责制定分区方案
• 同步消费组：消费者leader通过组协调器发送同步请求，然后组协调器会将分区方案发到各个消费者，然后所有消费者会根据指定分区的leader broker进行网络连接和消息消费

Partition故障恢复机制

• 参数说明

• LEO(Log End Offset)：每个分区的最后一个offset

• HW(High Watermark)：一组分区中最小的LEO

• 机制

• 在一组分区选举出一个leader分区之后，该leader分区就会优先写入消息，再将消息同步给其它follower分区

• 当leader分区所在的Broker发生故障时，Kafka就会触发leader分区选举机制，为了保证消息能够在多个分区中保持数据同步，每个分区都会记录自己保存的消息offset，leader分区每写入一条消息都会将LEO值+1，follower分区会从leader分区中同步消息，每同步一次，自己的LEO值+1并且同步给leader分区，leader分区通过follower返回的LEO值计算出HW值，最终会将HW值同步给所有follower

• 对于HW之前的消息是所有follower分区完成数据同步的，是安全的，可以被消费者使用

• 对于HW之后的消息是可能丢失的，是不安全的，所以不能被消费者使用

• 问题：分区出现故障应对方式

• leader分区所在的Broker出现故障

• 当leader分区所在的Broker出现故障时，会从ISR中的所有follower中进行选举出新的leader，此时新leader的LEO值会低于之前leader的LEO值，follower只能以leader为主将各自高于HW值的部分全部删除，重新从leader中同步，旧leader恢复之后也只能跟其它follower一样如此操作

• follower分区所在的Broker出现故障

• 当follower分区所在的Broker出现故障时，不会影响消息写入，只是写好了一个备份

• Kafka会将follower节点临时剔除ISR，而其他leader和follower能继续正常工作，等follower节点恢复之后，不会立即加入到ISR中，follower节点会读取本地上一次的HW值，将高于HW值的部分信息全部删除，然后从HW值位置重新消息同步，等到follower的LEO值不小于整个分区的HW值后，就会重新加入到ISR中(follower的消息同步进度追上了leader)

HW一致性保障-Epoch更新机制

• 问题：对于Partition故障恢复机制使用到了LEO和HW，如何保证各个Broker中记录的HW一致
• 实际上HW值在一组分区里并不是总是一致的，对于follower分区需要先从leader分区将消息拉回本地，才能上报LEO值，当所有follower分区上报完之后，leader分区才会计算出HW值，然后告知follower进行拉取最新的HW值，所以leader分区的LEO值更新与follower分区的LEO值更新存在一定延迟，这样就间接导致HW值存在一定延迟
• 如果服务一切正常，leader分区还是可以正常推进HW之的，是能保证最终一致性的
• 当leader分区出现切换，所有follower分区都只能按照各自的HW值进行数据恢复，会导致数据不一致的情况
• Kafka通过Epoch机制来保证HW的一致性
• 每次发生leader变更时，都会维护一个递增的epoch号以及当前分区写入的首个消息offset，并且持久化到文件中，其它follower会同步该文件，当出现leader变更时，follower就可以直接依赖最新的epoch去判断拉取消息的起点，避免使用自身的HW值去判断

Producer发布消息机制

• 写入方式：生产者采用推模式将消息发布到Broker，每条消息都被追加到分区中，属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存效率要高，保障Kafka吞吐率)
• 消息路由：生产者发送消息到Broker时，会根据分区算法选择将其存到某个分区
• 路由机制
• 指定了分区
• 未指定分区但指定key，通过对key的值进行hash
• 未指定分区和key，通过轮询
• 写入流程：生产者先从ZK的state节点下找到分区的leader，然后将消息发送给leader，leader将消息持久化到本地log，follower从leader拉取消息成功之后发生ACK，leader收到所有ISR中节点的ACK之后，维护HW值再向生产者发送ACK
• 采用稀疏索引(类似数据库中的非聚集索引)，通过二分查找进行定位，效率较高

日志存储

• 问题：Topic下的消息是如何存储的
• Kafka每个分区都会对应一个文件夹，以topic + 分区号命名，消息在分区内采用分段存储，每个段的消息都存到不同的日志文件中，这样能保证旧文件可以定期被快速删除，另外为了方便将数据刷到内存，所以规定每个段的日志文件最大为1G
• 整个文件结构采用稀疏索引结构，这样可以加速日志文件的读取，并且采用顺序写磁盘的方式(只支持追加，不支持修改和删除)进行追加内容，提升了写入的效率

文件高效读写机制

• 文件结构
• 同一个Topic下的多个分区采用单独的日志文件进行存储，可以并行读取，这样可以加速读取Topic下的数据
• 采用稀疏索引结构，可以加快日志文件的检索速度
• 顺序写磁盘
• 对于每个日志文件，Kafka都提前规划了固定的大小，这样保证在申请文件时可以提前占据一块连续的磁盘空间
• 日志文件采用顺序写磁盘的方式，不用浪费时间去寻找空闲空间，就可以基于之前申请的文件进行追加，提升写入效率
• 顺序写：以追加的形式在同一个文件中进行写入，写入效率极高
• 随机写：寻找空闲的磁盘空间进行写入，磁盘中的空闲空间可能不是连续的，所以写入效率很低
• 零拷贝
• 配合内核态的复制机制，减少用户态和内核态之间的内容拷贝
• 实现方式
• mmap文件映射机制：用户态不缓存整个IO过程，只通过文件的映射信息进行内核态的读写，类似于JDK中的DirectByteBuffer实现机制
• sendfile文件传输机制：向内核态发送sendfile指令操控它进行文件复制
• 在Kafka中，当消费者从Broker上拉消息时，用户态只需要向内核态发送sendfile指令，此时Broker就会从磁盘读出数据，复制到网卡的socket缓冲区中，再通过网络传输出去