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kafka 副本的基本信息

参数名称	描述
kafka副本作用	提高数据可靠性
kafka副本个数	默认1个，生产环境中一般配置为2个，保证数据可靠性；但是过多的副本会增加磁盘存储空间、增加网络数据传输、降低kafka效率。
kafka副本角色	副本角色分为Leader和Follower。kafka生产者只会把数据发送到Leader，follower会主动从Leader上同步数据。
kafka中的AR	是所有副本的统称（Assigned Repllicas）,AR = ISR + OSR
ISR	表示和Leader保持同步（默认30s）的follower集合。
OSR	表示Follower与Leader副本同步时，延迟过多的副本。

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Leader选举过程

Kafka Controller

kafka集群中有一个broker的Controller会被选举为Controller Leader，负责管理集群broker的上下线、所有的topic的分区副本分配和Leader选举等工作。

Controller的信息同步工作是依赖于Zookeeper的。

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kafka 分区副本Leader的选举流程

Kafka是一个分布式消息系统，具有分区和副本的概念，以确保高可用性和容错性。在Kafka中，每个分区都有一个领导者（Leader）和零个或多个副本（Replicas）。当分区的领导者（Leader）失败时，会触发新的领导者选举过程，确保分区的可用性。

以下是Kafka分区领导者选举的一般流程：

1. 原始领导者故障：当Kafka集群中分区的当前领导者故障，或者由于某种原因无法提供服务时，领导者选举会被触发。

2. 副本提名：每个分区的副本都有可能成为新的领导者。首先，副本需要“提名”自己作为新的领导者。这个提名会通过ZooKeeper或最新的KRaft元数据管理器（在Kafka 2.8.0及更高版本中引入）来完成。

3. 提名标准：副本提名自己的标准通常包括以下因素：

   • 副本是否具备最新的数据（即最高的日志段offset）。
   • 副本的健康状态，例如是否在线、可用性等。
   • 副本的副本同步延迟。

4. 提名协调：Kafka通过ZooKeeper或KRaft元数据管理器来协调各个副本的提名过程。这些管理器会比较各个提名并选择一个新的领导者。

5. 提名通知：一旦新的领导者被选出，Kafka会通知所有副本，将新领导者的ID分发给它们。

6. 新领导者选举完成：一旦新领导者被选出并通知其他副本，分区将有一个新的领导者。客户端请求将路由到新领导者，确保消息的读写操作可以继续。

需要注意的是，Kafka的分区领导者选举是一种自愿的过程，只有当当前领导者无法提供服务时，才会触发这一过程。这有助于确保Kafka的高可用性和容错性，因为在任何时刻都有多个副本可用以提供数据服务。

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实际演示

① 查看first的详细信息，注意观察副本分布情况

[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
Topic: first    TopicId: aUFTM5wES7eSBiuSKT0UpA PartitionCount: 3       ReplicationFactor: 3    Configs: segment.bytes=1073741824
        Topic: first    Partition: 0    Leader: 102     Replicas: 102,104,103   Isr: 102,104,103
        Topic: first    Partition: 1    Leader: 103     Replicas: 103,102,104   Isr: 103,102,104
        Topic: first    Partition: 2    Leader: 104     Replicas: 104,103,102   Isr: 104,103,102

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② 停掉hadoop103上的kafka进程

[xxx@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh

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③ 再次查看first的相信信息，观察副本分布

[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
Topic: first    TopicId: aUFTM5wES7eSBiuSKT0UpA PartitionCount: 3       ReplicationFactor: 3    Configs: segment.bytes=1073741824
        Topic: first    Partition: 0    Leader: 102     Replicas: 102,104,103   Isr: 102,104
        Topic: first    Partition: 1    Leader: 102     Replicas: 103,102,104   Isr: 102,104
        Topic: first    Partition: 2    Leader: 104     Replicas: 104,103,102   Isr: 104,102

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④ 处理分区leader分布不均匀问题

[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 0
[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 1
[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 2
[xxx@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --describe --topic first
Topic: first    TopicId: aUFTM5wES7eSBiuSKT0UpA PartitionCount: 3       ReplicationFactor: 3    Configs: segment.bytes=1073741824
        Topic: first    Partition: 0    Leader: 102     Replicas: 102,104,103   Isr: 102,104,103
        Topic: first    Partition: 1    Leader: 103     Replicas: 103,102,104   Isr: 102,104,103
        Topic: first    Partition: 2    Leader: 104     Replicas: 104,103,102   Isr: 104,102,103

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leader和 follower故障处理细节

follower故障处理细节（被踢-重连-追上Hw-连接成功）

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（HW之前每个节点都有，故安全），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

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leader故障处理细节（从ISR队列选取ar中靠前的节点选为leader，新leader短则follower“剪”，反之则向leader同步）

eader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。

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