方便再集群中扩展
,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;可以提高并发
,因为可以以partition为单位读写我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象
为保证 producer 发送的数据,能可靠的发送到指定的 topic,topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后,都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到),如果 producer 收到 ack,就会进行下一轮的发送,否则重新发送数据。
方案 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
半数以上完成同步,就发 送 ack | 延迟低 | 选举新的 leader 时,容忍 n 台 节点的故障,需要 2n+1 个副 本 |
全部完成同步,才发送 | ||
ack | 选举新的 leader 时,容忍 n 台 节点的故障,需要 n+1 个副 本 | 延迟高 |
Kafka 选择了第二种方案,原因如下:
对于某些不太重要的数据,对数据的可靠性要求不是很高,能够容忍数据的少量丢失, 所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。 所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别,用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡, 选择以下的配置。
acks 参数配置:
---- acks:
0:
producer 不等待 broker 的 ack,这一操作提供了一个最低的延迟,broker 一接收到还 没有写入磁盘就已经返回,当 broker 故障时有可能 丢失数据
;
1:
producer 等待 broker 的 ack,partition 的 leader 落盘成功后返回 ack,如果在 follower 同步成功之前 leader 故障,那么将会 丢失数据
;
acks = 1 丢失案例
-1(all)
:producer 等待 broker 的 ack,partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才 返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后,broker 发送 ack 之前,leader 发生故障,那么会 造成 数据重复
。
acks=-1 数据重复案例
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。
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,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。
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。
将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据
,即At Least Once
语义。
相对的,将服务器 ACK 级别设置为 0,可以保证生产者每条消息只会被 发送一次
,即 At Most Once
语义。
At Least Once
可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复
;
相对的,At Most Once
可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失
。
但是,对于一些非常重要的信息,比如说 交易数据,下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失,即 Exactly Once 语义
。
在 0.11 版 本以前的 Kafka,对此是无能为力的,只能保证数据不丢失,再在下游消费者对数据做全局 去重。对于多个下游应用的情况,每个都需要单独做全局去重,这就对性能造成了很大影响。
0.11 版本的 Kafka,引入了一项重大特性:幂等性
。所谓的幂等性就是指 Producer 不论 向 Server 发送多少次重复数据,Server 端都只会持久化一条
。幂等性结合 At Least Once 语 义,就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即:
At Least Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性,只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true
即可。
Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在 初始化的时候会被分配一个 PID,发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。 而 Broker 端会对做缓存,当具有相同主键的消息提交时,Broker 只 会持久化一条。
但是 PID 重启就会变化,同时不同的 Partition 也具有不同主键,所以幂等性无法保证跨 分区跨会话的 Exactly Once。