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Kafka 容错及高可用原理转载

4月前
189601

背景

 

在kafka中以分区作为复制单元。每个topic由一个或多个分区组成,每个分区都包含一个leader副本及0个或多个follower副本。当你在创建topic时,需要指定分区数及复制因子。通常情况下一个复制因子是3的topic表明它有一个leader副本及两个follower副本。不论是一个leader副本还是一个follower副本都会被算作一个数据副本。

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1个topic的4个分区分布在3个broker上

一个独立的 Kafka 服务器就被称为 broker,broker 接收来自生产者的消息,为消息设置偏移量,并提交消息到磁盘保存。一个broker可以包含一个topic的部分或者全部分区数据。

所有的读写操作都发生在leader副本所存在的broker上。Follower会周期性地向leader发出fetch请求以获取最新的信息。消费者不会从follower上消费数据,follower只为数据冗余及故障切换而存在。

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Learder与follower


分区的故障切换

当一个broker失效时,它上面很有可能包含了很多分区的leader副本。如果丢失了leader副本,将导致剩余节点上的follower副本被升级为leader副本。但事实上这种情况取决于follower是否与leader保持同步状态,如果不同步,就要看是否允许切换到不同步的分区上,这是一种unclean的切换。我们先来看一个简单的情况。

当broker 3失效时,对于当前topic的2号分区原leader也随之失效,同时将在broker 2上提升原follower副本而成为新的leader副本

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Broker 3失效,broker 2上原分区2的follower被升级为leader

之后broker 1也失效,1号分区也将丧失其leader副本,转而将leader切换到broker 2

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Broker 1也失效,所有leader副本都切换到broker 2上,topic将不再有冗余数据副本

然后broker 1恢复,重新上线,对于每个数据分区它会生成一个follower副本以增强其数据冗余。但是所有数据分区的leader副本仍然集中在broker 2上

 

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Broker 1恢复后,所有leader副本仍然集中在broker 2上

紧接着broker 3也恢复,重新上线,但是所有的leader副本都仍然集中在broker 2上

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在broker 1、3恢复后,leader副本出现了不均衡的情况

对于这种情况kafka提供了一个比较好的功能来解决这种问题。kafka有个首选复制leader的概念。当kafka创建topic的分区时,它会尽量将每个分区的第一个leader副本均匀地分布在每个broker节点上,同时记录这些leader副本为首选复制leader。随着时间的推移,当发生服务器重启、服务器失效、网络分区等情况时,leader可能会在不同于首选复制leader的节点上启停,就像我们前面所举的例子一样。为了解决这个问题,kafka提供了两个选项:

 

  • 在broker的配置中设置auto.leader.rebalance.enable=true。这样一个后台进程就会在leader.imbalance.check.interval.seconds所指定的时间间隔进行检查,如果leader的分布数量超过leader.imbalance.per.broker.percentage的值就会触发重新分布leader,控制节点会根据首选复制leader来重新分布leader,最终形成均匀地分布状态
  • 管理员也可以通过执行kafka-preferred-replica-election.sh脚本来手工执行,以达到我们期望的理想状态

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leader副本再均衡

 

这是简单情况下的leader副本故障切换。以此为开端,我们即将面临更复杂的场景,通过这种方式我们逐步引入更多的概念。接下来我们讲讲ISR(In-Sync Replicas)。

In-Sync Replicas(ISR)

ISR是一组保持在同步状态下的分区副本的集合。在ISR里面始终会有一个leader副本(在有可用数据副本的情况下)以及0个或多个follower副本。如果一个follower在设定的replica.lag.time.max.ms时间周期内时刻保持与leader的数据更新,则认为该follower是同步的,它将被leader保留在ISR列表中,反之将被从ISR中剔除。在acks=all写入数据时,只有ISR中所有的副本都返回ACK,这时leader才能commit该数据并认为该数据写入成功,然后返回生产者写入成功标记。处于同步状态时的follower副本意味着是leader的一个准确数据副本。

在下列场景中follower将会被移除ISR列表:

 

  • follower在replica.fetch.wait.max.ms指定的时间范围内不能向leader发出fetch操作请求(假定follower已死)
  • 最新数据的更新时间已经比replica.lag.time.max.ms指定的时间还要落后(被认为是一个慢follower)

follower应该在replica.fetch.wait.max.ms指定的时间周期内定时向leader发出fetch操作请求,其缺省值为500ms。如果follower没有发出任何fetch操作请求或者与leader的最新数据已经落后replica.lag.time.max.ms所指定的时间,那么follower会被leader移除ISR。replica.fetch.wait.max.ms的设置需要小于replica.lag.time.max.ms。replica.lag.time.max.ms在最新版本的缺省值为30000ms (30 seconds)。

为了更好地说明ISR的作用,我们从生产者的确认信息来看一些故障切换场景。在broker发出写入成功确认信息前,生产者端可以进行如下的设置:

 

  • acks=0,broker不需要返回任何确认信息(生产者只要发送完数据即认为已经写入成功)
  • acks=1,当leader副本在本地日志中已经写入数据,broker即可向生产者返回写入成功的确认信息(早期版本的缺省值)
  • acks=all,当所有在ISR列表中的副本都在本地日志中完成数据写入,broker才向生产者返回写入成功的信息确认(最新版本的缺省值)

在kafka的术语中,一旦ISR持久化消息,消息就会被提交。虽然Acks=all会导致数据处理延迟,但对于生产者来说却是最安全的一个选项。我们将通过两个故障切换的案例来举例说明在生产端对acks的设置是如何与ISR相互影响的。

Acks=1与ISR

在本案例中,我们可以看到在持久化数据的时候当leader不再等待follower的情况下,leader发生故障切换极有可能导致数据丢失。是否允许在故障切换中将新leader切换到数据不同步的follower可以通过配置参数unclean.leader.election.enable来控制,其缺省值是false,缺省不允许将leader切换到不同步的follower。

在本次测试中我们在生产端设置acks=1,这也是大多数生产端的缺省设置。我们的数据分区分布在所有的3个broker上。Broker 3已经出现数据延迟,它最新的数据是leader 8秒以前的,具体落后7456条数据。Borker 1相对来说要快的多,最新数据与leader只相差1秒,数据落后123条。由于我们设置acks=1,因此生产端在发送数据后,数据在leader副本所在的broker 2上写入成功生产端即可接收到ack,完全无需等待任何follower的操作结果,这是非常迅速的。

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区ISR中有三个数据副本

 

这个时候broker 2失效,生产端将出现连接错误。与此同时在丢失123条数据的情况下新的leader切换到broker 1。在发生故障切换时,虽然broker 1在ISR列表中,但由于数据不是完全同步,仍然会出现数据丢失。

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区故障切换中发生数据丢失

由于在生产端的bootstrap.servers中配置了多个broker地址信息,因此生产端能够很容易地知道新的leader在哪个broker上。它将创建新的连接,并继续向新的leader发送数据。

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区短暂的中断后数据得以继续发送

Broker 3的延迟进一步加大。时间延迟达到14秒,数据延迟达到15286。它虽然仍在向leader发出fetch操作的请求,却始终不能跟上leader的脚步。这可能是由于两个broker之间的网络或者存储出现故障所导致。最终broker 3从ISR列表中被leader移除。现在在ISR中就只有一个数据副本存在,就是leader本身!生产端仍然继续发送数据同时接收确认。

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区Broker 3从ISR中被移除

 

这时Broker 1出现故障,在丢失15286条数据后新的leader被切换到broker 3!产生这样的结果是因为我们设置了unclean.leader.election.enable=true,会导致新leader被允许切换到并不在ISR列表中的broker节点,这意味着数据严重不同步的broker节点有可能成为新的leader,导致大量的数据丢失。如果unclean.leader.election.enable=false,那么这样的故障切换就不会发生,同时客户端所发出的所有读写请求都会被拒绝。在这种情况下我们只能把broker 1恢复起来才能继续工作。

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区Broker 1失效,发生故障切换将导致大量数据丢失

 

生产端与最后一个broker建立连接,同时这个broker成为分区0当前的leader。生产端将数据发送到broker 3.

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区短暂的中断后数据可以继续发送到分区0

 

通过这个案例,我们可以看到,除了短暂的切换外,生产端可以发现新的leader并建立新的连接,数据仍然可以被正常发送。这样配置在获得数据可用性的同时,付出的代价是数据的一致性,数据的安全。kafka能够继续执行写入操作,但是丢失了大量已经确认过的数据。

Acks=all与ISR

让我们再重演一遍前面的场景,这一次我们将设置acks=all。Broker 3将保持与leader平均4 秒的滞后。生产者在设置acks=all后向kafka发送数据,但这次收到确认信息将会慢很多。leader为了要持久化数据必须等待ISR中所有的数据副本都返回确认信息。由于broker 3平均滞后4秒,因此也导致leader向生产端返回ack比无需等待follower返回多滞后4秒。

 

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ISR中有三个数据副本,其中一个数据副本是慢节点,这将对每次写入操作都产生处理延迟

经过4秒的延迟以后,broker 2将确认信息返回给了生产者。所有的数据副本在这一时刻是一致的。

 

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所有的数据都已经持久化,同时确认信息已返回

 

Broker 3的持续落后将最终导致其从ISR中被移除。由于慢节点的消失使处理延迟也得到缩短。Broker 2现在处理数据只需要等待broker 1 的响应即可,而broker 1平均只滞后250ms。因此也导致leader向生产端返回ack比无需等待follower返回多滞后250ms。

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区Broker 3从ISR中被移除

这时broker 2出现故障,导致leader切换到broker 1,这一过程没有出现数据丢失

 

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Broker 2出现故障

生产端发现新的leader,同时将数据发送给它。数据操作延迟仍然较低,因为这时ISR中只有一个数据副本,即leader本身。因此即使我们设置acks=all,但当ISR中只有一个数据副本的时候我们仍然不能保证数据的冗余。

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区切换到broker 1,没有发生数据丢失

这时broker 1出现故障,在丢失14238条数据的情况下,新的leader切换到broker 3

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Broker 1失效,在丢失大量数据的情况下发生切换

当然我们可以选择不将unclean.leader.election.enable设置为true来避免这种切换。其缺省值也是false。由此可见我们在设置acks=all,unclean.leader.election.enable=true确实可以在保证数据可用性的同时提升一定的数据安全性。但是仍然不能避免数据的丢失。

但是如果我们需要继续提升数据的安全性呢?我们首先需要确保设置unclean.leader.election.enable = false,但这并不能完全避免丢失数据。如果leader节点出现了不可恢复的错误,则节点上的数据仍然将丢失,同时在恢复的过程中节点还不可用。

一个比较好的办法是在确保所有数据都有一定的同步冗余副本且在不满足这个条件的时候拒绝再写入。当数据存储的冗余性不能得到保证时,将拒绝新的数据写入,这样至少从broker层面来说,要导致数据丢失的情况出现至少需要两个及以上的故障点同时发生。

Acks=all, min.insync.replicas与ISR

通过在topic的层面设置min.insync.replicas,我们可以将数据的安全性提升一个档次。我们将前面的场景再过一遍,但是这次我们将min.insync.replicas设置为2。ISR中仅有broker 1和broker 2。

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区ISR中有2个副本

Broker 2出现故障,触发leader切换,新的leader切换到broker 1,期间没有发生数据丢失。这时ISR中将只包含一个数据副本broker 1。这已经低于确保数据冗余性的最小同步数据副本数(min.insync.replicas=2),因此在新数据写入时生产端将产生NotEnoughReplicas或NotEnoughReplicasAfterAppend的异常。

 

Kafka 容错及高可用原理数据图表-heapdump性能社区ISR中的副本数低于min.insync.replicas

选择这种配置是为了达到数据一致性高于数据可用性。我们确保在收到写入成功返回前,至少有2个以上的数据副本是同时完成写入了的。这提高了生产端写入数据的可靠性。在本例中,如果要发生数据丢失就需要2个及以上数据副本同时出现故障,但是这种可能性是极低的。如果你还想继续提高数据可靠性,你可以将数据复制因子设置到5,同时将min.insync.replicas设置为3。这样只有当3个broker节点同时出现故障时才有可能出现数据丢失。当然这样做的代价是通过增加每次写入延迟来得到的。

当数据可用性需求高于数据安全性

但有的时候数据的可用性需求会高于数据的安全性,我们需要尽量避免服务不可用,而不是十分在意是否有数据的不一致或丢失。您可能会思考:

我的数据发送程序是否可以简单地接收到kafka的处理错误,根据这个错误我可以进行重试操作?

我发送的数据是否可以在本地进行持久化或者存储在数据库中,同时用于后续的重试操作?

如果答案是否定的,那么进行可用性的优化可能比提高数据安全性更好。因为无论如何最终都会丢失数据,但是与拒绝写入数据相比,通过优化可用性可以降低丢失的数据量。因此针对您的应用场景需要找到一个平衡点。

ISR的用途

ISR存在的目的是为了平衡在数据安全和处理延迟方面的需求。在大多数副本出现故障时通过它仍能提供一定的可用性,同时最大限度地减少无效副本或慢副本在延迟方面的影响。

我们可以通过调整replica.lag.time.max.ms的设置来达到我们的目的。如果一个follower在replica.lag.time.max.ms设定的时间范围内没有向leader发出fetch操作请求或者滞后于leader的最新的数据点超过replica.lag.time.max.ms所设定的时间,那么这个follower将被leader从ISR中剔除。缺省值是30秒。如果你觉得这个值比较长你可以缩小它。但是这也将导致follower会频繁地从ISR中被移除或加入。

ISR可以在一定程度上解决高延迟的问题,因为当acks=all时需保证ISR列表中的副本都提交数据才能认为副本已成功过提交数据,而实际上ISR列表中的副本数量是会变化的。这带来的风险是会降低数据的冗余度,极端情况下会减少到只剩下leader一个数据副本,在这种情况下即使设置acks=all也极难保证数据不丢失。如果你想避免这个情况,需要在topic的配置中通过设置min.insync.replicas来进行控制。

确保客户连接

客户端通常会通过多个broker来进行连接,这需要在生产端或消费端通过bootstrap.servers来进行设置。理想的情况是当一个broker节点失效的时候,客户端仍然可以通过剩下的broker节点建立新的连接。这些bootstrap servers可能并不一定是客户端所访问topic分区leader所在的broker,但是它连接的桥头堡,客户端通过向它询问从而得到具体写入或读取数据所需的分区leader在哪个broker节点上。

kafka客户端需要与分区leader副本所在的节点间建立直接连接。所以很难在其上使用负载均衡的技术,读写流量无法负载到其他的非leader节点上。bootstrap.servers对于客户端能够找到正确的节点进行通讯以及在发生故障切换后发现新的节点至关重要。

Kafka的共识架构

到目前为止我们还没有涉及到集群是如何发现一个broker节点失效的,同时集群是如何重新进行leader选举的。为了弄明白kafka是如何处理网络分区的故障,我们首先需要了解kafka的共识架构。

kafka集群中的每个节点都是与zookeeper集群共同部署的。Zookeeper是一种分布式共识服务,它允许分布式系统围绕某个给定状态达成共识。它本身是分布式的,并且对于一致性的要求要高于可用性的要求。只有在大多数的zookeeper节点都认可的情况下才接受一个读取或写入操作。

zookeeper负责存储kafka集群的状态:

 

  • topic的列表信息、分区信息、配置信息、当前分区的leader信息、首选副本信息等
  • 集群的节点信息。每个broker节点都会向zookeeper集群定期发送心跳信息,如果在一定时间内zookeepe
  • 不能再接收到broker发送过来的心跳信息,那么zookeeper就会认为这个broker已经死掉或失效。

当控制节点失效时zookeeper触发控制节点切换,重新选举出新的控制节点

控制节点是kafka broker节点中其中的一个节点,它负责选举出每个复制分区的leader副本。zookeeper将向这些控制节点发送集群节点变化、topic变化信息,控制节点将根据这些信息作出响应。

举个例子,如果我们需要创建一个拥有10个分区的topic,同时副本数为3.控制节点需要为每个分区选举出leader副本,同时确保这些分区是均匀分布在所有broker节点中的。

对于每个分区来说:

 

  • 需要更新zookeeper中的ISR和leader信息
  • 向分区中的每个数据副本所在broker节点发送LeaderAndISRCommand,通知相关的ISR及leader信息

如果包含leader副本的那个broker失效,zookeeper将第一时间发现并向控制节点发出通知,触发其重新选举出新的leader节点。之后控制节点会首先更新zookeeper上的信息,然后通知所有分区副本节点当前leader已经发生改变。

分区的每个leader都负责维护ISR信息。它通过replica.lag.time.max.ms来确保ISR中每个成员是符合要求的。如果ISR发生改变,leader也将负责更新zookeeper上的相关信息。

zookeeper将时刻保持更新到最新状态信息,因此在发生故障切换时,新的leader将很容易获得领导权。

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kafka共识架构


复制协议

弄明白kafka数据复制的相关细节有助于我们更好地理解数据是如何发生丢失的,从而尽量避免问题的发生。

Fetch请求、Log End Offset (LEO)和the Highwater Mark (HW)

我们知道follower会定期向leader发送fetch请求。缺省间隔是500ms。也就是说每次都是follower主动从leader拉取数据,而不是leader向follower推送数据。

分区的leader和每个follower都会保存Log End Offset (LEO) 和 Highwater Mark (HW)信息。LEO是分区副本在本地的最新数据偏移量,HW是最新已提交数据的偏移量。需要记住的是,一条消息要被提交,它需要在ISR中的每个数据副本上都完成持久化操作。这就会出现LEO有可能会领先HW的情况。

 

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LEO与HW

当leader接收到一条数据时,它首先在本地进行持久化。之后follower会向leader发送fetch请求,告知自己的LEO。这时leader会从follower发送过来LEO所指示的位置开始打包发送数据,同时发送的还有当前的HW。当leader发现ISR中所有副本都已经持久化到一定的偏移量,那么它就会将HW推进到这个偏移量,如上图中的4号偏移。只有leader可以推进HW,同时也负责让所有follower在每次fetch请求中获知当前最新的HW值。这意味着follower在数据处理方面总是会落后于leader,在获知当前HW方面同样也是会落后的。对于消费者来说只能消费HW之前的数据。

需要注意的是,这里所说的持久化仅仅是数据已经写入内存,并非数据已经真实地写入磁盘。从性能的角度考虑,kafka是通过异步的方式将数据定期从内存刷入磁盘的。对kafka来说只要数据已经写入内存就可以返回写入确认信息,这样可以提高处理性能。因为kafka认为冗余的数据可以抵消短时间将已确认数据存储在内存中所带来的风险。

Leader的故障切换

当leader失效时,zookeeper会通知控制节点由其选出新的leader。新的leader将使用新的HW作为当前自己的LEO。所有的follower也将被告知新leader的信息。对于不同版本的kafka来说,follower将会有不同的处理方式:

根据已知的HW截断本地的日志,然后以新的偏移为开始向新leader发出fetch请求

先向leader发出一个请求,获知当前最新的HW,然后根据这个HW截断本地的日志。然后从这里开始定期发送fetch请求

之所以follower分区在leader选举完成后需要截断本地的日志:

当leader发生故障切换时,在ISR注册的第一个follower将会赢得选举,并成为新的leader。但是对于在ISR中的每个follower,并不是时刻与前任leader保持数据同步的。因此赢得选举的这个follower并不一定包含最新数据。kafka要确保数据副本间不存在差异。为了避免差异的产生,每个follower必须根据新leader的HW截断自身的数据。这也是如果你要强调保证数据一致性时,需要设置acks=all的另一个重要原因。

由于数据是周期性写入磁盘的。如果集群所有节点在同一时刻失效,那么对于不同的数据副本来说持久化到磁盘的数据也是不一致的。当这些节点再重新恢复的时候,极有可能出现新选举出来的leader,它的数据是落后于它follower的,这是由于相对于其他节点来说它在故障前最后一次调用fsync的时间点比较靠前所导致。

重新加入集群

就像leader的故障切换,数据副本节点在重新加入集群后会自动发现新的leader节点,同时将自己的本地日志截断到HW所指示的位置。在完成这些操作后,follower的最新数据是落后于leader的,这时它只要简单地定期向leader发出fetch请求,就可以从当前的LEO开始处理数据逐步追上leader。

新节点或者是重新加入集群的follower节点刚开始的时候并不在ISR列表中,也不参与到数据的提交操作过程。它们仅仅需要尽快地从leader同步数据,最终能够赶上leader,然后就可以被添加到ISR列表中。期间不会被阻塞,也不会丢弃原有数据。

网络分区

Kafka在经历网络分区时会出现很多复杂的场景。但是kafka从一开始就设计成一个集群来运行,在面临网络分区方面是有很多应对方式的。在这里网络分区是指将计算机网络划分为相对独立的子网,无论是设计上单独优化它们,还是由于网络设备的故障。分布式软件必须设计为可分区耐分割,即使在网络被分区后,它仍然正常工作。下面我们就列举一些网络分区的场景:

场景一:一个follower不能与leader通讯,但是仍然可以和zookeeper通讯

场景二:leader与任意一个follower都不能通讯,但是仍然可以和zookeeper通讯

场景三:一个follower能够与leader通讯,但是不能与zookeeper通讯

场景四:leader可以与任意一个follower通讯,但是不能与zookeeper通讯

场景五:一个follower完全与kafka其他节点及zookeeper失去联系

场景六:leader完全与kafka其他节点及zookeeper失去联系

场景七:kafka的控制节点不能与其他kafka节点进行联系

场景八:kafka的控制节点不能与zookeeper进行联系

对于以上场景都会展现出不同的结果:

场景一:一个follower不能与leader通讯,但是仍然可以和zookeeper通讯

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ISR中包含三个副本节点

网络分区将broker 3与broker 1和2隔离开来,但是仍然可以和zookeeper通讯。因此broker 3不再能够向leader发送fetch请求,在超过replica.lag.time.max.ms所设定的时间后将从ISR中被移除,同时也不能再参与到数据的提交操作中,broker 3上的数据与leader上最新数据的差距逐渐拉大。当网络分区问题得到解决后将能够继续发送fetch请求,在赶上leader的数据后将被重新加入到ISR中。zookeeper在这整个过程中都能够收到broker 3的心跳信息,因此认为这个节点工作正常。

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场景一:由于不能发送fetch请求,在经历replica.lag.time.max.ms超时后,follower从ISR中被移除

这种情况没有出现脑裂,仅仅只是降低了数据冗余。

场景二:leader与任意一个follower都不能通讯,但是仍然可以和zookeeper通讯

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场景二:leader与两个follower失联

网络分区将leader与它的follower隔离开,但是leader仍然能够与zookeeper通讯。这与场景一类似,由于follower不能发送fetch请求,因此ISR将会缩减到只剩leader。同样,这也没有产生脑裂,仅仅是在网络分区问题解决前对于新数据丧失了数据冗余的保护。zookeeper在这整个过程中都能够收到broker 1的心跳信息,因此认为这个节点工作正常。

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场景二:ISR缩减到只有leader

场景三:一个follower能够与leader通讯,但是不能与zookeeper通讯

网络分区导致一个follower与zookeeper失去联系,但仍然能够与leader通讯。结果是它仍然能够向leader发送fetch请求,同时仍然被保留在ISR中。zookeeper由于不能收到这个broker的心跳信息,因此认为它已经失效,但由于它仅仅是一个follower,因此没有更多的动作。

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场景三:follower继续向leader发送fetch请求

场景四:leader可以与任意一个follower通讯,但是不能与zookeeper通讯

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场景四:Leader与两个follower

网络分区导致leader与zookeeper失去联系,但是仍然能够与follower进行通讯

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场景四:Leader与zookeeper失去联系

经过一段时间后zookeeper将原leader标记为失效,同时通知控制节点。控制节点将从剩余的follower中选举出新的leader。然而原leader仍然认为自己还是leader,同时接受acks=1的写入请求。由于新leader选举出来后,follower就不再向原leader发送fetch请求,因此原leader认为follower都已经失效同时将自己管理的ISR缩减到自身。但是由于它不能与zookeeper通讯,因此它不能将这一更新发布到zookeeper上,从这一刻开始它将拒绝更多的写入请求。

对于设置了acks=all的数据,由于刚开始ISR包含了所有副本节点,因此无法收集到所有节点的确认信息,写入是失败的。当原leader试图将这些节点从ISR中剔除时,它将失败,由此将完全拒绝所有数据的写入。

客户端将很**知到leader已经发生切换,并将数据写往新的leader。网络分区问题解决后,原leader将从zookeeper获知到自己不再是leader,同时将自己的日志截断到新leader发生故障切换时自己保存的HW所指示的位置。这避免了日志的分叉,从这里开始向新的leader发出fetch请求同步数据。所有写往原leader而没有复制到新leader的数据都将丢失。也就是说,在存在两个leader期间,由原leader所确认写入的数据都将丢失。

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场景四:网络分区解决后原broker 1上的leader将成为follower

场景五:一个follower完全与kafka其他节点及zookeeper失去联系

一个follower与kafka的其他broker节点及zookeeper都失去联系。这个时候它仅仅是从ISR列表中被移除,同时等待网络的恢复,在网络问题解决后可以重新加入集群再追赶上leader。由于其仅仅是一个失效的follower,zookeeper在将其标志为失效后没有后续动作。

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被隔离的follower从ISR中被剔除

 

场景六:leader完全与kafka其他节点及zookeeper失去联系

Leader完全与所有的follower,控制节点,zookeeper隔离,失去联系。在短时间内它仍然会接受acks=1的写入请求。

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场景六:Leader与其他kafka、zookeeper节点都失去联系

在replica.lag.time.max.ms超时后原leader仍然不能接收到任何fetch请求,它会试图将ISR缩减到自身,但是由于不能将这个变化更新到zookeeper,因此它不再接收新的写入请求。

与此同时,zookeeper将已经被隔离的broker标记为失效,通知控制节点重新选举新的leader。

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场景六:出现两个leader

原leader短时间内仍然会接收acks=1的写入请求,但很快就停止这么做。客户端每隔60秒将更新最新的元数据信息。他们将被告知新的leader已经选出,并开始将写入请求发送到新leader。

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场景六:生产端切换到新leader

在网络分区发生后仍然写往原leader并获得确认的信息将丢失。在网络分区恢复后,原leader通过zookeeper发现自己已经不再是leader。同时将自己的日志截断到新leader发生故障切换时自己保存的HW所指示的位置,然后以follower的身份向新leader发出fetch请求。

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场景六:网络分区解决后原leader转变为follower

这是一个当acks=1且min.insync.replicas=1时由于网络分区会导致短时间脑裂的案例。脑裂的问题在网络分区结束后会自动终结,原leader将认识到自身已经不是leader,所有的客户端也会发现leader已经发生切换并开始向新leader写入数据。在acks=1的情况下都会导致数据的丢失。

在网络分区前也存在其他不同的情形,follower由于缓慢而导致ISR已经缩减到leader自身。这时网络分区隔离了leader。新leader被选举出来,但是原leader仍然接收写请求,即使这时acks=all,因为这时的ISR仅有原leader自身。这之后写入的数据都将丢失。因此要避免ISR退化为自身仍然可以写入数据并返回成功的情况,至少需要设置min.insync.replicas = 2。

场景七:kafka的控制节点不能与其他kafka节点进行联系

通常情况下,如果控制节点发生网络隔离不能与其他的kafka节点进行通讯的结果是,就不能将leader的变化情况传达到各个节点。最坏的情况下,与场景六类似将出现短时间的脑裂。更多的情况是,在发生故障切换时将导致一个broker不能成为leader的候选者。

场景八:kafka的控制节点不能与zookeeper进行联系

如果控制节点与zookeeper失去联系,zookeeper将会把这个控制节点标记为失效,同时选举出新的控制节点。原控制节点会继续认为自己是控制节点,但由于不能从zookeeper接收到任何新的指令,因此不会进行进一步的操作。一旦网络分区问题解决它将不再成为一个控制节点,而转变为普通节点。

场景总结

我们可以看到在发生网络分区时,如果影响的是follower副本节点,不会导致数据丢失,仅仅是在网络分区期间会降低数据冗余度,失去冗余数据的保护。当然,如果有更多的节点失效也是会导致数据丢失的。

如果leader与zookeeper间发生网络分区,在acks=1的情况下会发生数据丢失。无法与Zookeeper通讯会导致我们出现两个leader的情况,从而形成短暂脑裂。我们可以通过设置acks=all来进行补救。

此外通过设置min.insync.replicas为2及以上,可以增加进一步的安全性,确保不会丢失数据,就像在场景六的变体中所描述的。可以有效避免即使在设置acks=all,但ISR已经退化为leader的情况下发生网络分区,单个leader仍然可以继续写入数据的问题。


数据丢失的场景回顾

我们在这里总结一下会导致kafka丢失数据的情况:

 

  • 当acks=1时发生leader的故障切换
  • 即使在设置acks=all的情况下,如果允许unclean的故障切换(被选举为新leader的相关follower已经不在ISR列表中)
  • 当acks=1时leader与zookeeper发生网络分区,形成短暂脑裂
  • 在ISR已经缩减到leader自身的情况下,leader与其他kafka节点及zookeeper都发生隔离,即使将acks设置为all,原leader也会接收写入请求,导致数据丢失。特别是当min.insync.replicas=1的时候。尤其是这时如果leader发生了不可修复的磁盘故障导致,leader上的数据丢失,在空数据恢复leader后会最终导致整个topic的数据丢失
  • 数据分区的所有节点同时出现故障。由于数据仅仅在内存中写入即被确认,这些数据很有可能没有被写入到磁盘中。当数据节点恢复的时候将导致数据的丢失。

 

要避免上述情况,可以通过一些设置来一定程度上解决。Unclean的故障切换可以通过设置unclean.leader.election.enable=false来避免,或者是通过设置min.insync.replicas大于等于2确保数据冗余度至少是2来避免。在需要保证高可靠的环境中通常设置acks=all,同时min.insync.replicas大于1。但这样做的代价是:

 

  • 增加数据处理延迟,性能降低
  • 在ISR退化到只有leader的时候不能再写入数据,可用性降低

由于不能切换到unclean的节点,因此如果leader出现故障无法修复,即使有其他节点拥有部分数据,仍然不可用,可用性降低。

 

更多思考:

Kafka作为一款优秀的中间件,也是我们在性能调优中经常遇到的软件,大家可以阅读以下内容加深理解:

《吃透 MQ 系列》之 Kafka 存储选型的奥秘

深度剖析:Kafka 请求是如何处理? 看完这篇文章彻底懂了!

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尴尬,在Kafka生产实践中又出问题了

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