Kafka的Broker运行机制

目录

1.Zookeeper整体数据

2.Controller Broker选举机制

3.Leader Partition选举机制

4.Leader Partition自平衡机制

5.Partition故障恢复机制

6.HW一致性保障-Epoch更新机制

总结

Kafka依赖很多的存储数据，但是，总体上是有划分的。Kafka将状态信息保存在Zookeeper中，通过Zookeeper中的数据，指导每个Kafka与其他Kafka节点不同的业务逻辑。而将状态信息抽离后，剩下的数据，就可以直接存到Kafka本地，所有Kafka服务都以相同的逻辑运行。这种状态信息分离的设计，让Kafka有非常好的集群扩展性。

本章主要讲解如何保证Partition的消息一致性。

1.Zookeeper整体数据

Zookeeper的Watcher机制也可以很好的减少Broker读取Zookeeper的次数。

Kafka的集群中，最为主要的状态信息有两个。一个是在多个Broker中，需要选举出一个Broker，担任Controller角色。由Controller角色来管理整个集群中的分区和副本状态。另一个是在同一个Topic下的多个Partition中，需要选举出一个Leader角色。由Leader角色的Partition来负责与客户端进行数据交互。

这些状态信息都被Kafka集群注册到了Zookeeper中。Zookeeper数据整体如下图：

brokers/ids下，会记录集群中的所有BrokerId；/topics目录下，会记录当前Kafka的Topic相关的Partition分区等信息。

例如集群中每个Broker启动后，都会往Zookeeper注册一个临时节点/broker/ids/{BrokerId}。如果启动了Zookeeper和Kafka后，服务器非正常关机，这时Zookeeper上的这个临时节点就不会注销。下次重新启动Kafka时，就有可能因为无法注册上这个临时节点而报错。

2.Controller Broker选举机制

选举Controller的过程就是通过抢占Zookeeper的/controller节点来实现的。Zookeeper会保证在一个集群中，只会有一个broker能够成功创建这个节点，这个注册成功的broker就成了集群当中的Controller节点。

当一个应用在Zookeeper上创建了一个临时节点后，Zookeeper需要这个应用一直保持连接状态。如果Zookeeper长时间检测不到应用的心跳信息，就会删除临时节点。同时，Zookeeper还允许应用监听节点的状态，当应用状态有变化时，会向该节点对应的所有监听器广播节点变化事件。

这样，如果集群中的Controller节点服务宕机了，Zookeeper就会删除/controller节点。而其他未注册成功的Broker节点，就会感知到这一事件，然后开始竞争，再次创建临时节点。这就是Kafka基于Zookeeper的Controller选举机制。

Controller Broker的作用：

• 监听Zookeeper中的/brokers/ids节点，感知Broker增减变化。
• 监听/brokers/topics，感知topic以及对应的partition的增减变化。
• 监听/admin/delete_topic节点，处理删除topic的动作。
• Controller还需要负责将元数据推送给其他Broker。

3.Leader Partition选举机制

在Kafka中，一个Topic下的所有消息，是分开存储在不同的Partition中的。在使用kafka-topics.sh脚本创建Topic时，可以通过--partitions 参数指定Topic下包含多少个Partition，还可以通过--replication-factors参数指定每个Partition有几个备份。而在一个Partition的众多备份中，需要选举出一个Leader Partition，负责对接所有的客户端请求，并将消息优先保存，然后再通知其他Follower Partition来同步消息。

几个重要的概念：

• AR: Assigned Repllicas。 表示Kafka分区中的所有副本(存活的和不存活的)
• ISR: 表示在所有AR中，服务正常，保持与Leader同步的Follower集合。如果Follower长时间没有向Leader发送通信请求(超时时间由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30S)，那么这个Follower就会被提出ISR中。(在老版本的Kafka中，还会考虑Partition与Leader Partition之间同步的消息差值，大于参数replica.lag.max.messages条就会被移除ISR。现在版本已经移除了这个参数。)

• OSR：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。

他们都被记录在Zookeeper中。

Leader选举机制：在选举Leader Partition时，会按照AR中的排名顺序，靠前的优先选举。只要当前Partition在ISR列表中，也就是是存活的，那么这个节点就会被选举成为Leader Partition。

Leader Partitoin选举机制能够保证每一个Partition同一时刻有且仅有一个Leader Partition。但是，是不是只要分配好了Leader Partition就够了呢？当然不是。重新选举Leader后，可能会导致过多的Leader集中在同一Broker上，从而导致这个Broker的压力过大。

4.Leader Partition自平衡机制

默认情况下，Kafka会尽量将Leader Partition分配到不同的Broker节点上，用以保证整个集群的性能压力能够比较平均。

但是，经过Leader Partition选举后，这种平衡就有可能会被打破，让Leader Partition过多的集中到同一个Broker上。这样，这个Broker的压力就会明显高于其他Broker，从而影响到集群的整体性能。

Kafka的自平衡机制：

Kafka会认为AR当中的第一个节点就应该是Leader节点，这种选举结果成为preferred election理想选举结果。Controller会定期检测集群的Partition平衡情况，在开始检测时，Controller会依次检查所有的Broker。当发现这个Broker上的不平衡的Partition比例高于leader.imbalance.per.broker.percentage阈值时，就会触发一次Leader Partiton的自平衡。

注意：Leader Partition自平衡的过程是一个非常重要的操作，因为要涉及到大量消息的转移与同步。并且，在这个过程中，会有丢消息的可能。所以在很多对性能要求比较高的线上环境，会选择将参数auto.leader.rebalance.enable设置为false，关闭Kafka的Leader Partition自平衡操作，而用其他运维的方式，在业务不繁忙的时间段，手动进行Leader Partiton自平衡，尽量减少自平衡过程对业务的影响。

5.Partition故障恢复机制

Kafka为了保证消息能够在多个Parititon中保持数据同步，内部记录了两个关键的数据：

• LEO(Log End Offset): 每个Partition的最后一个Offset

每个Partition都会记录自己保存的消息偏移量。leader partition收到并记录了生产者发送的一条消息，就将LEO加1。而接下来，follower partition需要从leader partition同步消息，每同步到一个消息，自己的LEO就加1。通过LEO值，就知道各个follower partition与leader partition之间的消息差距。

• HW(High Watermark): 一组Partiton中最小的LEO

follower partition每次往leader partition同步消息时，都会同步自己的LEO给leader partition。这样leader partition就可以计算出这个HW值，并最终会同步给各个follower partition。leader partition认为这个HW值以前的消息，都是在所有follower partition之间完成了同步的，是安全的。这些安全的消息就可以被消费者拉取过去了。而HW值之后的消息，就是不安全的，是可能丢失的。这些消息如果被消费者拉取过去消费了，就有可能造成数据不一致。

在所有服务都正常的情况下，当一个消息写入到Leader Partition后，并不会立即让消费者感知。而是会等待其他Follower Partition同步。这个过程中就会推进HW。当HW超过当前消息时，才会让消费者感知。比如在上图中，4号往后的消息，虽然写入了Leader Partition，但是消费者是消费不到的。

当服务出现故障时，如果是Follower发生故障，这不会影响消息写入，只不过是少了一个备份而已。处理相对简单一点。

1. 将故障的Follower节点临时剔除ISR集合。而其他Leader和Follower继续正常接收消息。
2. 出现故障的Follower节点恢复后，不会立即加入ISR集合。该Follower节点会读取本地记录的上一次的HW，将自己的日志中高于HW的部分信息全部删除掉，然后从HW开始，向Leader进行消息同步。
3. 等到该Follower的LEO大于等于整个Partiton的HW后，就重新加入到ISR集合中。这也就是说这个
   Follower的消息进度追上了Leader。 

如果是Leader节点出现故障，Kafka为了保证消息的一致性，处理就会相对复杂一点。

1. Leader发生故障，会从ISR中进行选举，将一个原本是Follower的Partition提升为新的Leader。这时，消息有可能没有完成同步，所以新的Leader的LEO会低于之前Leader的LEO。
2. Kafka中的消息都只能以Leader中的备份为准。其他Follower会将各自的Log文件中高于HW的部分全部清理掉，然后从新的Leader中同步数据。
3. 旧的Leader恢复后，将作为Follower节点，进行数据恢复。

Kafka注重的是保护多个副本之间的数据一致性。但是这样，消息的安全性就得不到保障。例如在下图中，原本Partition0中的4，5，6，7号消息就被丢失掉了。

这个机制中有一个很重要的前提，就是各个Broker中记录的HW是一致的。但是HW和LEO同样是一个分布式的值，怎么保证HW在多个Broker中是一致的呢？答案是，没法保证，所以引入了Epoch机制。 

6.HW一致性保障-Epoch更新机制

实际上，HW值在一组Partition里并不是总是一致的。

Follower Partition的HW更新的流程：

对于Follower Partition，他需要先将消息从Leader Partition拉取到本地，才能向Leader Partition上报LEO值。所有Follower Partition上报后，Leader Partition才能更新HW的值，然后Follower Partition在下次拉取消息时，才能更新HW值。

所以，Leader Partiton的LEO更新和Follower Partition的LEO更新，在时间上是有延迟的。这也导致了Leader Partition上更新HW值的时刻与Follower Partition上更新HW值的时刻，是会出现延迟的。这样，如果有多个Follower Partition，这些Partition保存的HW的值是不统一的。当然，如果服务一切正常，最终Leader Partition还是会正常推进HW，能够保证HW的最终一致性。但是，当Leader Partition出现切换，所有的Follower Partition都按照自己的HW进行数据恢复，就会出现数据不一致的情况。

Kafka还设计了Epoch机制，来保证HW的一致性。

1. Epoch是一个单调递增的版本号，每当Leader Partition发生变更时，该版本号就会更新。所以，当有多个Epoch时，只有最新的Epoch才是有效的，而其他Epoch对应的Leader Partition就是过期的，无用的Leader。
2. 每个Leader Partition在上任之初，都会新增一个新的Epoch记录。这个记录包含更新后的epoch版本号，以及当前Leader Partition写入的第一个消息的偏移量。例如(1,100)。表示epoch版本号是1，当前Leader Partition写入的第一条消息是100，Broker会将这个epoch数据保存到内存中，并且会持久化到本地一个leader-epoch-checkpoint文件当中。
3. 这个leader-epoch-checkpoint会在所有Follower Partition中同步。当Leader Partition有变更时，新的Leader Partition就会读取这个Epoch记录，更新后添加自己的Epoch记录。
4. 接下来其他Follower Partition要更新数据时，就可以不再依靠自己记录的HW值判断拉取消息的起点。而可以根据这个最新的epoch条目来判断。（从新Leader写的第一条数据开始更新）

总结

Kafka其实天生就是为了集群而生，即使单个节点运行Kafka，他其实也是作为一个集群运行的。而Kafka为了保证在各种网络抽风，服务器不稳定等复杂情况下，保证集群的高性能，高可用，高可扩展三高，做了非常多的设计。