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Kafka一致性重要机制是什么

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   一、kafka replica

当某个topic的replication-factor为N且N大于1时，每个Partition都会有N个副本(Replica)。kafka的replica包含leader与follower。Replica的个数小于等于Broker的个数，也就是说，对于每个Partition而言，每个Broker上最多只会有一个Replica，因此可以使用Broker id 指定Partition的Replica。所有Partition的Replica默认情况会均匀分布到所有Broker上。 

二、Data Replication如何Propagate(扩散出去)消息？

每个Partition有一个leader与多个follower，producer往某个Partition中写入数据是，只会往leader中写入数据，然后数据才会被复制进其他的Replica中。数据是由leader push过去还是有flower pull过来？

kafka是由follower周期性或者尝试去pull(拉)过来(其实这个过程与consumer消费过程非常相似)，写是都往leader上写，但是读并不是任意flower上读都行，读也只在leader上读，flower只是数据的一个备份，保证leader被挂掉后顶上来，并不往外提供服务。

三、Data Replication何时Commit？

同步复制：只有所有的follower把数据拿过去后才commit，一致性好，可用性不高。异步复制：只要leader拿到数据立即commit，等follower慢慢去复制，可用性高，立即返回，一致性差一些。Commit：是指leader告诉客户端，这条数据写成功了。kafka尽量保证commit后立即leader挂掉，其他flower都有该条数据。

kafka不是完全同步，也不是完全异步，是一种ISR机制：

  1. leader会维护一个与其基本保持同步的Replica列表，该列表称为ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护

  2. 如果一个flower比一个leader落后太多，或者超过一定时间未发起数据复制请求，则leader将其重ISR中移除

  3. 当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit

既然所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit，那么flower怎么会leader落后太多？producer往kafka中发送数据，不仅可以一次发送一条数据，还可以发送message的数组；批量发送，同步的时候批量发送，异步的时候本身就是就是批量；底层会有队列缓存起来，批量发送，对应broker而言，就会收到很多数据(假设1000)，这时候leader发现自己有1000条数据，flower只有500条数据，落后了500条数据，就把它从ISR中移除出去，这时候发现其他的flower与他的差距都很小，就等待；如果因为内存等原因，差距很大，就把它从ISR中移除出去。

commit策略：server配置

rerplica.lag.time.max.ms=10000
# 如果leader发现flower超过10秒没有向它发起fech请求，那么leader考虑这个flower是不是程序出了点问题
# 或者资源紧张调度不过来，它太慢了，不希望它拖慢后面的进度，就把它从ISR中移除。

rerplica.lag.max.messages=4000 # 相差4000条就移除
# flower慢的时候，保证高可用性，同时满足这两个条件后又加入ISR中，
# 在可用性与一致性做了动态平衡   亮点
 

topic配置

min.insync.replicas=1 # 需要保证ISR中至少有多少个replica
 

Producer配置

request.required.asks=0
# 0:相当于异步的，不需要leader给予回复，producer立即返回，发送就是成功,
那么发送消息网络超时或broker crash(1.Partition的Leader还没有commit消息 2.Leader与Follower数据不同步)，
既有可能丢失也可能会重发
# 1：当leader接收到消息之后发送ack，丢会重发，丢的概率很小
# -1：当所有的follower都同步消息成功后发送ack.  丢失消息可能性比较低  
  
四、Data Replication如何处理Replica恢复

leader挂掉了，从它的follower中选举一个作为leader，并把挂掉的leader从ISR中移除，继续处理数据。一段时间后该leader重新启动了，它知道它之前的数据到哪里了，尝试获取它挂掉后leader处理的数据，获取完成后它就加入了ISR。

五、Data Replication如何处理Replica全部宕机

1、等待ISR中任一Replica恢复,并选它为Leader

  • 等待时间较长,降低可用性

  • 或ISR中的所有Replica都无法恢复或者数据丢失,则该Partition将永不可用

2、选择第一个恢复的Replica为新的Leader,无论它是否在ISR中

  • 并未包含所有已被之前Leader Commit过的消息,因此会造成数据丢失

  • 可用性较高

感谢各位的阅读，以上就是“Kafka一致性重要机制是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Kafka一致性重要机制是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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