Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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follower副本同步的過程大致就是向leader發(fā)起獲取數(shù)據(jù)請(qǐng)求,leader給出響應(yīng)并返回?cái)?shù)據(jù),然后follower副本更新自己的HW和LEO值,并且follower的請(qǐng)求數(shù)據(jù)過程中,leader也會(huì)更新自己的HW和LE,在這里注意一下,leder副本除了維護(hù)自己的HW和LEO值以外,還維護(hù)了一份各個(gè)follower副本的LEO值,這里我們就暫時(shí)叫他RemoteLEO。

再總結(jié)一下,follower副本的同步過程無非就是從leader副本獲取數(shù)據(jù)寫入log,然后更新HW和LEO的值。

HW、LEO更新機(jī)制

假設(shè)我們新的kafka集群剛剛建立,沒有任何生產(chǎn)者,沒有消息,follower此時(shí)向leader發(fā)起fetch數(shù)據(jù)的請(qǐng)求,leader發(fā)現(xiàn)沒有數(shù)據(jù)會(huì)將該請(qǐng)求暫時(shí)存在purgatory(用于臨時(shí)存放暫時(shí)無法被處理的請(qǐng)求,但是這些請(qǐng)求有超時(shí)設(shè)置,如果超時(shí)則強(qiáng)制完成)中。Leader和follower的初始狀態(tài)如下:Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步

此時(shí),假設(shè)生產(chǎn)者向kafka某個(gè)topic的分區(qū)發(fā)送了一條消息,leader副本會(huì)將自己的LEO值+1,HW值不變,RemoteLEO值不變。狀態(tài)圖如下:Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步

kafka在接受到生產(chǎn)者的消息后,主要經(jīng)歷下述過程(這里假設(shè)follower暫時(shí)無發(fā)出fetch數(shù)據(jù)的請(qǐng)求):

  1. leader將數(shù)據(jù)寫入底層日志,并更新自己的LEO值

  2. leader會(huì)嘗試更新自己的HW值,因?yàn)榇藭r(shí)RemoteLEO值為0,LEO值為1,兩者之間取較小的值,所以HW的值依然是0,不進(jìn)行更新

當(dāng)寫入消息后,假設(shè)follower發(fā)出了fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求,因?yàn)橛行碌臄?shù)據(jù)產(chǎn)生,所以leader會(huì)將新的數(shù)據(jù)響應(yīng)給follower,follower在接收到新的數(shù)據(jù)以后,會(huì)將數(shù)據(jù)寫入底層日志并且更新自己的LEO。狀態(tài)圖如下:Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步

follower從發(fā)起fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求,到響應(yīng)完成,leader和follower主要會(huì)經(jīng)歷下述過程:

  1. follower發(fā)起fetch數(shù)據(jù)的請(qǐng)求,并且在請(qǐng)求中會(huì)攜帶自己自己的fetch offset因?yàn)榇藭r(shí)follower中沒有任何數(shù)據(jù),所以fetch offset為0

  2. leader在收到請(qǐng)求后,讀取底層的log數(shù)據(jù)

  3. leader會(huì)嘗試更新RemoteLEO,因?yàn)閒ollower請(qǐng)求中的fetch offset為0,所以不做更新

  4. leader會(huì)嘗試更新HW,比較LEO和RemoteLEO兩者的大小,取較小的值,因此HW的值依然為0,不做更新

  5. leader此時(shí)會(huì)把數(shù)據(jù)和HW值響應(yīng)給follower

  6. follower收到響應(yīng)以后,會(huì)將數(shù)據(jù)寫入底層log日志,并更新其LEO

  7. follower嘗試更新其HW值,比較自身的LEO值和響應(yīng)中的HW,兩者取較小的值,因此HW值依然為0,不做更新

以上步驟,一次fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求已全部完成,leader的HW、LEO、RemoteLEO均沒有做出更新,follower將數(shù)據(jù)寫入了底層日志并且更新了LEO。那么關(guān)于HW的更新則需要伴隨再一次的fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求更新才能成功。正是因?yàn)镠W需要兩次fetch請(qǐng)求才能更新,因此kafka利用水印進(jìn)行follower同步會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)不一致的問題(這個(gè)下一節(jié)講)。下面讓我們看一下第二次fetch請(qǐng)求后的結(jié)果狀態(tài)圖。

在經(jīng)歷過第二次fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求后,leader中的RemoteLEO和HW會(huì)成功更新為1,follower中的HW也會(huì)更新為1。狀態(tài)圖如下:Kafka如何實(shí)現(xiàn)副本同步

follower第二次發(fā)起fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求,到響應(yīng)完成,leader和follower經(jīng)歷的過程和第一次沒什么區(qū)別,只是請(qǐng)求和響應(yīng)中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化:

  1. follower再次發(fā)起fetch數(shù)據(jù)請(qǐng)求,這一次攜帶的fetch offset為1而不再是0

  2. leader在收到請(qǐng)求后,讀取底層log日志

  3. leader嘗試更新RemoteLEO,這一次本地的LEO和fectch offset都為1,因此RemoteLEO成功更新為1

  4. leader嘗試更新HW,比較LEO和RemoteLEO,兩者的值均為1,因此HW也成功更新為1

  5. leader此時(shí)會(huì)把數(shù)據(jù)(實(shí)際上這次沒有數(shù)據(jù),)和HW值響應(yīng)給follower

  6. follower收到響應(yīng)后,因?yàn)榇舜螞]有數(shù)據(jù)過來,所以不再寫底層log日志,LEO也不會(huì)發(fā)生更新

  7. follower嘗試更新HW,比較自身的LEO和響應(yīng)中HW,因?yàn)閮烧叨紴?,所以follower的HW成功更新。

LEO、HW更新關(guān)鍵點(diǎn)

Leader

  • Leader LEO:消息寫入底層log后便發(fā)生更新

  • Leader RemoteLEO:需要比較本地的RemoteLEO和fetch offset的值,兩者取較小

  • Leader HW:需要比較RemoteLEO和LEO的值,兩者取較小

更新順序:有數(shù)據(jù)寫入底層日志LEO更新,其次會(huì)嘗試更新RemoteLEO,再嘗試更新HW

Follower

  • Follower LEO:取決于response中是否有日志數(shù)據(jù)

  • Follower HW:response中的HW和LEO進(jìn)行比較,兩者取較小

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