Kafka 副本

news2024/9/29 19:26:51

kafka 副本的基本信息

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 + OSRISR: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。

Leader选举过程

  1. 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。
  2. kafka 分区副本Leader的选举流程

在这里插入图片描述
3. 案例实操
① 查看first的详细信息,注意观察副本分布情况

[atguigu@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

② 停掉hadoop103上的kafka进程

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

③ 再次查看first的相信信息,观察副本分布

[atguigu@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

④ 处理分区leader分布不均匀问题

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 0
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 1
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-leader-election.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --election-type preferred --partition 2
[atguigu@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

leader和 follower故障处理细节

  1. follower故障处理细节(被踢-重连-追上Hw-连接成功)

在这里插入图片描述

  1. 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)

在这里插入图片描述
关键词:
LEO:指的是每个副本最大的offset;
HW:指的是消费者能见到的最大的offset,ISR队列中最小的LEO。
(1)follower故障
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。
(2)leader故障
leader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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