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Kafka再次学习

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学习资料:
Kafka的HW,LEO更新原理及运行流程总结
你一定能get到的Producer的初始化及元数据获取流程
可能是你看过最详细的RecordAccumulator解读
kafka数据可靠性深度解读
为什么Kafka速度那么快

距离上次学习Kafka(Kafka——基础知识)已经有一段时间了,这次重新复习一遍,并且把一些遗漏的知识点补上。

Kafka文件存储机制

由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾,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,将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下,该文件夹的命名规则为:topic 名称+分区序号。例如,first 这个 topic 有三个分区,则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。文件命名规则为当前文件最小物理偏移量位置,例子如下:

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log
复制代码

“.index”文件存储大量的索引信息,“.log”文件存储大量的数据,索引文件中的元 数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。

Kafka 生产者

分区策略

我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。

  1. 指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;
  2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下,将 key 的 hash 值与 topic 的 partition数进行取余得到 partition 值;
  3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下,第一次调用时随机生成一个整数(后面每次调用在这个整数上自增),将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition值,也就是常说的 round-robin 算法

数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据,能可靠的发送到指定的 topic,topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后,都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到),如果producer 收到 ack,就会进行下一轮的发送,否则重新发送数据。

副本数据同步策略

方案 优点 缺点
半数以上完成同步,就发 延迟低 选举新的 leader 时,容忍 n 台送 ack节点的故障,需要 2n+1 个副本
全部完成同步,才发送 选举新的 leader 时,容忍 n 台延迟高ack节点的故障,需要 n+1 个副本 延迟高

Kafka 选择了第二种方案,原因如下:

  1. 同样为了容忍 n 台节点的故障,第一种方案需要 2n+1 个副本,而第二种方案只需要 n+1个副本,而 Kafka 的每个分区都有大量的数据,第一种方案会造成大量数据的冗余。
  2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高,但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

ISR

采用第二种方案之后,设想以下情景:leader 收到数据,所有 follower 都开始同步数据,但有一个 follower,因为某种故障,迟迟不能与 leader 进行同步,那 leader 就要一直等下去,直到它完成同步,才能发送 ack。这个问题怎么解决呢?

Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR),意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后,leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower 长 时 间 未 向 leader 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。Leader 发生故障之后,就会从 ISR 中选举新的 leader。

ack 应答机制

对于某些不太重要的数据,对数据的可靠性要求不是很高,能够容忍数据的少量丢失,所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别,用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡,选择以下的配置。 acks 参数配置:

  • 0:producer 不等待 broker 的 ack,这一操作提供了一个最低的延迟,broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回,当 broker 故障时有可能丢失数据
  • 1:producer 等待 broker 的 ack,partition 的 leader 落盘成功后返回 ack,如果在 follower同步成功之前 leader 故障,那么将会丢失数据
  • -1(all):producer 等待 broker 的 ack,partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后,broker 发送 ack 之前,leader 发生故障,那么会造成数据重复

故障处理细节

LEO:指的是每个副本最大的 offset;
HW:指的是消费者能见到的最大的 offset,ISR 队列中最小的 LEO。

  • follower 故障 follower 发生故障后会被临时踢出 ISR,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。

  • leader 故障 leader 发生故障之后,会从 ISR 中选出一个新的 leader,之后,为保证多个副本之间的更多数据一致性,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。

\color{#FF3030}{注意:这只能保证副本之间的数据一致性,并不能保证数据不丢失或者不重复。}

Exactly Once 语义

将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 At Least Once 语义。相对的,将服务器 ACK 级别设置为 0,可以保证生产者每条消息只会被发送一次,即 At Most Once 语义。At Least Once 可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复;相对的,At Least Once可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失。但是,对于一些非常重要的信息,比如说交易数据,下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失,即 Exactly Once 语义。在 0.11 版本以前的 Kafka,对此是无能为力的,只能保证数据不丢失,再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况,每个都需要单独做全局去重,这就对性能造成了很大影响。

0.11 版本的 Kafka,引入了一项重大特性:幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向Server 发送多少次重复数据,Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At Least Once 语义,就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即:

At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性,只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID,发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存,当具有相同主键的消息提交时,Broker 只会持久化一条。但是 PID 重启就会变化,同时不同的 Partition 也具有不同主键,所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。

Kafka 消费者

分区分配策略

一个 consumer group 中有多个 consumer,一个 topic 有多个 partition,所以必然会涉及到partition 的分配问题,即确定那个 partition 由哪个 consumer 来消费。Kafka 有两种分配策略:

  • RoundRobin(轮询)
  • Range

详细参考kafka的分区分配策略

auto.offset.reset值含义解释

  • earliest
    当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费
  • latest
    当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据
  • none
    topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常

测试过程:

  • earliest模式: kafka source的名称为a1

    1. 在a1中,topic为test1,groupId为0001,0001从未被消费过,数据(24条)提前发送,再启动sql1(select * from a1 ),会从头开始消费,显示24条数据

    2. 停掉1中所提到的sql1,发送不同的6条数据到kafka中,不更换a1的groupId,再启动sql1(select * from a1 ),会接着上次消费的位置开始往后消费,显示6条数据

  • latest模式:kafka source的名称为a2

    1. 在a2中,topic为b,groupId为0002,0002未被消费,数据提前发送,再启动sql2(select * from a2),在jmeter上未看到结果,在flink中查看相关metrics,无数据读入;在不杀掉sql2的前提下,发送一批(8条)数据,只消费后发送的8条数据。

    2. 停掉1中的sql2,不更换a2中的groupId,发送7条数据到b中,启动sql2,只显示后发送的7条数据

  • none模式: kafka source的名称为a3

    1. 在a3中,topic为c,设置groupId为0001(未被消费过),数据提前发送,再启动sql3(select * from a3),sql执行失败,在日志中报错。

    2. 在a3中,topic为c,设置groupId为0002(被消费过),启动sql3(select * from a3),发送8条数据到c中,jmeter中显示8条数据。

Kafka消息发送流程

Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程Sender 线程,以及一个线程共享变量RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka broker。

相关参数:

batch.size: 只有数据积累到 batch.size 之后,sender 才会发送数据。
linger.ms: 如果数据迟迟未达到 batch.size,sender 等待 linger.time 之后就会发送数据。