Kafka原理及设计理论总结

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Kafka原理及设计理论总结

一、数据可靠性保证

当Producer向Leader发送数据时,可以通过request.required.acks参数设置数据可靠性的级别

  1. 0: 不论写入是否成功,server不需要给Producer发送Response,如果发生异常,server会终止连接,触发Producer更新meta数据;
  2. 1: Leader写入成功后即发送Response,此种情况如果Leader fail,会丢失数据
  3. -1: 等待所有ISR接收到消息后再给Producer发送Response,这是最强保证
    仅设置acks=-1也不能保证数据不丢失,当Isr列表中只有Leader时,同样有可能造成数据丢失。要保证数据不丢除了设置acks=-1, 还要保 证ISR的大小大于等于2,具体参数设置:

(1).request.required.acks:设置为-1 等待所有ISR列表中的Replica接收到消息后采算写成功;
(2).min.insync.replicas: 设置为大于等于2,保证ISR中至少有两个Replica
Producer要在吞吐率和数据可靠性之间做一个权衡

二、数据一致性保证

一致性定义:若某条消息对Consumer可见,那么即使Leader宕机了,在新Leader上数据依然可以被读到

  1. HighWaterMark

简称HW: Partition的高水位，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，消费者最多只能消费到HW所在的位置，另外每个replica都有highWatermark，leader和follower各自负责更新自己的highWatermark状态，highWatermark <= leader. LogEndOffset
2. 对于Leader新写入的msg，

Consumer不能立刻消费，Leader会等待该消息被所有ISR中的replica同步后,更新HW,此时该消息才能被Consumer消费，即Consumer最多只能消费到HW位置

这样就保证了如果Leader Broker失效,该消息仍然可以从新选举的Leader中获取。对于来自内部Broker的读取请求,没有HW的限制。同时,Follower也会维护一份自己的HW,Folloer.HW = min(Leader.HW, Follower.offset)