kafka进阶_2.存储消息
文章目录
- 一、存储消息介绍
- 二、副本同步
- 2.1、数据一致性
- 2.2、HW在副本之间的传递
如果想了解kafka基础架构和生产者架构可以参考 kafka基础和 Kafka进阶_1.生产消息。
一、存储消息介绍
数据已经由生产者Producer发送给Kafka集群，当Kafka接收到数据后，会将数据写入本地文件中。
上图中的本地文件包含三种后缀不用的文件，分别是：
| 后缀 | 文件名 | 作用 |
|---|---|---|
| .log | 数据日志文件 | Kafka系统早期设计的目的就是日志数据的采集和传输，所以数据是使用log文件进行保存的 |
| .index | 数据索引文件 | Kafka的基础设置中，数据日志文件到达1G才会滚动生产新的文件。那么从1G文件中想要快速获取我们想要的数据，效率还是比较低的。数据索引文件就是用来快速获取数据的 |
| .timeindex | 数据时间索引文件 | 某些场景中，我们不想根据顺序（偏移量）获取Kafka的数据，而是想根据时间来获取的数据。kafka就提供了时间索引文件 |
本次主要学习kafka的生产和消费，所以在这里不对数据存储的校验、存储格式、查找方法等做详细记录。
二、副本同步
Kafka中，分区的某个副本会被指定为 Leader，负责响应客户端的读写请求。分区中的其他副本自动成为 Follower，主动拉取（同步）Leader 副本中的数据，写入自己本地日志，确保所有副本上的数据是一致的。
当Leader副本返回响应数据时，除了包含多个分区数据外，还包含了和偏移量相关的数据HW和LSO，副本需要根据场景对Leader返回的不同偏移量进行更新，因为kafka是分布式的，这里就存在数据一致性问题，在介绍数据一致性之前，需要掌握以下几个概念：
- Offset
Kafka的每个分区的数据都是有序的，所谓的数据偏移量，指的就是Kafka在保存数据时，用于快速定位数据的标识，类似于Java中数组的索引，从0开始。 - LSO
起始偏移量（Log Start Offset），每个分区副本都有起始偏移量，用于表示副本数据的起始偏移位置，初始值为0。LSO一般情况下是无需更新的，但是如果数据过期，或用户手动删除数据时，Leader的Log Start Offset可能发生变化，Follower副本的日志需要和Leader保持严格的一致，因此，如果Leader的该值发生变化，Follower自然也要发生变化保持一致。 - LEO
日志末端位移（Log End Offset），表示下一条待写入消息的offset，每个分区副本都会记录自己的LEO。对于Follower副本而言，它能读取到Leader副本 LEO 值以下的所有消息。 - HW
高水位值（High Watermark），定义了消息可见性，标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个水位offset之前的消息，同时这个偏移量还可以帮助Kafka完成副本数据同步操作。
2.1、数据一致性
Kafka的设计目标是：高吞吐、高并发、高性能。为了做到以上三点，它必须设计成分布式的，多台机器可以同时提供读写，并且需要为数据的存储做冗余备份。
上图中的主题有3个分区，每个分区有3个副本，这样数据可以冗余存储，提高了数据的可用性。并且3个副本有两种角色，Leader和Follower，Follower副本会同步Leader副本的数据。一旦Leader副本挂了，Follower副本可以选举成为新的Leader副本， 这样就提升了分区可用性，但是相对的，在提升了分区可用性的同时，也就牺牲了数据的一致性。
我们来看这样的一个场景：一个分区有3个副本，一个Leader和两个Follower。Leader副本作为数据的读写副本，所以生产者的数据都会发送给leader副本，而两个follower副本会周期性地同步leader副本的数据，但是因为网络，资源等因素的制约，同步数据的过程是有一定延迟的，所以3个副本之间的数据可能是不同的。具体如下图所示：
此时，假设leader副本因为意外原因宕掉了，那么Kafka为了提高分区可用性，此时会选择2个follower副本中的一个作为Leader对外提供数据服务（假如选择上面那个，实际是按照ISR中副本的次序选取的）。此时我们就会发现，对于消费者而言，之前leader副本能访问的数据是D，但是重新选择leader副本后，能访问的数据就变成了C，这样消费者就会认为数据丢失了，也就是所谓的数据不一致了。
为了提升数据的一致性，Kafka引入了高水位（HW）机制，Kafka在不同的副本之间维护了一个水位线的机制（其实也是一个偏移量的概念），消费者只能读取到水位线以下的的数据。这就是所谓的木桶理论：木桶中容纳水的高度，只能是水桶中最短的那块木板的高度。这里将整个分区看成一个木桶，其中的数据看成水，而每一个副本就是木桶上的一块木板，那么这个分区（木桶）可以被消费者消费的数据（容纳的水）其实就是数据最少的那个副本的最后数据位置（木板高度）。也就是说，消费者一开始在消费Leader的时候，虽然Leader副本中已经有a、b、c、d 这4条数据，但是由于高水位线的限制，所以也只能消费到a、b这两条数据。
这样即使leader挂掉了，但是对于消费者来讲，消费到的数据其实还是一样的，因为它能看到的数据是一样的，也就是说，消费者不会认为数据不一致。
不过也要注意，因为follower要求和leader的日志数据严格保持一致，所以就需要根据现在Leader的数据偏移量值对其他的副本进行数据截断（truncate）操作。
2.2、HW在副本之间的传递
HW高水位线会随着follower的数据同步操作，而不断上涨，也就是说，follower同步的数据越多，那么水位线也就越高，那么消费者能访问的数据也就越多。接下来，我们就看一看，follower在同步数据时HW的变化。
首先，初始状态下，Leader和Follower都没有数据，所以和偏移量相关的值都是初始值0，而由于Leader需要管理follower，所以也包含着follower的相关偏移量（LEO）数据。
生产者向Leader发送两条数据，Leader收到数据后，会更新自身的偏移量信息。
接下来，Follower开始同步Leader的数据，同步数据时，会将自身的LEO值作为参数传递给Leader。此时，Leader会将数据传递给Follower，且同时Leader会根据所有副本的LEO值更新HW。
由于两个Follower的数据拉取速率不一致，所以Follower-1抓取了2条数据，而Follower-2抓取了1条数据。Follower在收到数据后，会将数据写入文件，并更新自身的偏移量信息。
接下来Leader收到了生产者的数据C，那么此时会根据相同的方式更新自身的偏移量信息
follower接着向Leader发送Fetch请求，同样会将最新的LEO作为参数传递给Leader。Leader收到请求后，会更新自身的偏移量信息。
此时，Leader会将数据发送给Follower，同时也会将HW一起发送。
Follower收到数据后，会将数据写入文件，并更新自身偏移量信息
因为Follower会不断重复Fetch数据的过程，所以前面的操作会不断地重复。最终，follower副本和Leader副本的数据和偏移量是保持一致的。
上面演示了副本列表ISR中Follower副本和Leader副本之间HW偏移量的变化过程，但特殊情况是例外的。比如当前副本列表ISR中，只剩下了Leader一个副本的场合下，是不需要等待其他副本的，直接推高HW即可。