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2022-05-28
本篇博主带来的是producer(生产者)的数据可靠性保证。
目录
1. 副本数据同步策略
2. ISR
3. ack应答机制
4. 故障处理细节
1. follower故障
2. leader故障
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。
1. 副本数据同步策略
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。
2. 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。
3. 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:
acks:
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;
下图为acks=1 数据丢失案例:
-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。
下图为acks=1 数据重复案例:
4. 故障处理细节
1. 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。
2. 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。
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。
本次的分享就到这里了,
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Kafka
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