Kafka如何保证数据可靠性

Kafka的数据可靠性保证

• 副本数据同步策略
• ISR机制
• ack应答机制
• 故障处理：HW、LEO

1. 副本数据同步策略

两种副本数据同步策略（Kafka选择第二种）

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

Kafka选择了第二种方案，原因如下：

• 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。
• 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

为了防止Kafka在选择第二种数据同步策略时，因为某一个follower故障导致leader一直等下去，Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)。
ISR：同步副本，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就会给生产者发送ack。
特殊情况：

• 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（默认：10s）。
• 如果Leader发生故障，就会从ISR中选举新的leader。

3. ack应答机制

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。

Kafka为用户提供了三种可靠性级别（acks参数）：

• acks=0
  producer不等待broker的ack，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。
• acks=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。
• acks=-1(all)
  producer等待broker的ack，partition的leader和follower（ISR中的所有follower）全部落盘成功后才返回ack。
  如果在follower同步完成后，broker发送ack之前leader发生故障，此时kafka从ISR中重新选举一个leader，生产者没有收到ack重新发送一份到新leader上，则造成数据重复。
  如果ISR中只剩一个leader时，此时leader发生故障，可能会造成数据丢失。
  如果一个follower故障，该节点被踢出ISR，只要ISR中所有节点都同步即可返回ack，不影响。

4. 故障处理

• LEO：每个副本的最后一个Offset
• HW：所有副本中最小的LEO
  （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。（是否丢数据是acks保证）