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数据复制
数据从主节点#xff08;leader#xff09;复制到从节点#xff08;follower#xff09;的过程中#xff0c;由于网络延迟、节点故障或其他原因 可能导致从节点未能及时获取或处理主节点的数据变更#xff0c;从而产生数据不一致…kafka哪些环节存在数据不一致
数据复制
数据从主节点leader复制到从节点follower的过程中由于网络延迟、节点故障或其他原因 可能导致从节点未能及时获取或处理主节点的数据变更从而产生数据不一致
消息提交
消息提交涉及多个阶段包括生产者发送消息、消息被写入日志、消息被复制到从节点等。 如果在这个过程中发生错误或异常可能导致消息丢失或重复进而引发数据不一致。
消费者处理
消费者在处理消息时如果因为某些原因如网络中断、消费者进程崩溃等未能成功处理消息 而消息又被重新投递给其他消费者处理也可能导致数据不一致。
分区重新分配
在Kafka中如果分区的leader节点发生故障Kafka会触发分区重新分配将leader切换到其他节点 在这个过程中如果切换不及时或切换过程中发生错误可能导致数据不一致。
kafka如何保证数据一致性
一条消息从生产到消费完成可以划分三个阶段 • 生产阶段从消息在 Producer 创建出来经过网络传输发送到 Broker 端。 • 存储阶段消息在 Broker 端存储如果是集群消息会在这个阶段被复制到其他的副本上 • 消费阶段Consumer 从 Broker 上拉取消息经过网络传输发送到Consumer上
消息传递语义
首先当 Producer 向 Broker 发送数据后会进行 commit如果 commit 成功由于 Replica 副本机制的存在则意味着消息不会丢失但是 Producer 发送数据给 Broker 后遇到网络问题而造成通信中断那么 Producer 就无法准确判断该消息是否已经被提交commit这就可能造成 at least once 语义。
在 Kafka 0.11.0.0 之前 如果 Producer 没有收到消息 commit 的响应结果它只能重新发送消息确保消息已经被正确的传输到 Broker重新发送的时候会将消息再次写入日志中而在 0.11.0.0 版本之后 Producer 支持幂等传递选项保证重新发送不会导致消息在日志出现重复。为了实现这个, Broker 为 Producer 分配了一个ID并通过每条消息的序列号进行去重。也支持了类似事务语义来保证将消息发送到多个 Topic 分区中保证所有消息要么都写入成功要么都失败这个主要用在 Topic 之间的 exactly once 语义。
启用幂等传递的方法配置enable.idempotence true 启用事务支持的方法配置设置属性 transcational.id “指定值”
从 Consumer 角度来剖析, Offset 是由 Consumer 自己来维护的, 如果 Consumer 收到消息后更新 Offset 这时 Consumer 异常 crash 掉 那么新的 Consumer 接管后再次重启消费就会造成 at most once 语义消息会丢但不重复。 如果 Consumer 消费消息完成后, 再更新 Offset如果这时 Consumer crash 掉那么新的 Consumer 接管后重新用这个 Offset 拉取消息 这时就会造成 at least once 语义消息不丢但被多次重复处理。
默认 Kafka 提供「at least once」语义的消息传递允许用户通过在处理消息之前保存 Offset的方式提供 「at most once」 语义。如果自己实现消费幂等理想情况下这个系统的消息传递就是「exactly once」, 也就是保证不丢失、且只会被精确的处理一次但是这样是很难做到的。
kafka如何保证消息不丢失
生产阶段
Kafka生产者异步发送消息并返回一个Future代表发送结果
首先需要获取返回结果判断是否发送成功。 消息队列通过最常用的请求确认机制来保证消息的可靠传递当代码调用发消息方法时消息队列的客户端会把消息发送到 BrokerBroker 收到消息后会给客户端返回一个确认响应表明消息已经收到了。客户端收到响应后完成了一次正常消息的发送。
Producer生产者保证消息不丢失的方法 1. 发送确认机制 Producer可以使用Kafka的acks参数来配置发送确认机制。 通过设置合适的acks参数值Producer可以在消息发送后等待Broker的确认。 确认机制提供了不同级别的可靠性保证包括 • acks0Producer在发送消息后不会等待Broker的确认这可能导致消息丢失风险。 • acks1Producer在发送消息后等待Broker的确认确保至少将消息写入到Leader副本中。 • acksall或acks-1Producer在发送消息后等待Broker的确认确保将消息写入到所有ISRIn-Sync Replicas副本中。这提供了最高的可靠性保证。
2. 消息重试机制 Producer可以实现消息的重试机制来应对发送失败或异常情况。 如果发送失败Producer可以重新发送消息直到成功或达到最大重试次数。 重试机制可以保证消息不会因为临时的网络问题或Broker故障而丢失。
Broker存储阶段
正常情况下只要 Broker 在正常运行就不会出现丢失消息的问题 但是如果 Broker 出现了故障比如进程死掉了或者服务器宕机了还是可能会丢失消息的。
在kafka高性能设计原理中了解到kafka为了提高性能用到了 Page Cache 技术 在读写磁盘日志文件时其实操作的都是内存然后由操作系统决定什么时候将 Page Cache 里的数据真正刷入磁盘 如果内存中数据还未刷入磁盘服务宕机了这个时候还是会丢消息的。
为了最大程度地降低数据丢失的可能性可以考虑以下方法 持久化配置优化可以通过调整 Kafka 的持久化配置参数来控制数据刷盘的频率从而减少数据丢失的可能性。例如可以降低 flush.messages 和 flush.ms 参数的值以更频繁地刷写数据到磁盘。 副本因子增加在 Kafka 中可以为每个分区设置多个副本以提高数据的可靠性。当某个 broker 发生故障时其他副本仍然可用可以避免数据丢失。 使用acksall在生产者配置中设置 acksall 可以确保消息在所有ISRIn-Sync Replicas中都得到确认后才被视为发送成功。这样可以确保消息被复制到多个副本中降低数据丢失的风险。 备份数据定期备份 Kafka 的数据以便在发生灾难性故障时可以进行数据恢复。
消费阶段
消费阶段采用和生产阶段类似的确认机制来保证消息的可靠传递客户端从 Broker 拉取消息后执行用户的消费业务逻辑成功后才会给 Broker 发送消费确认响应。如果 Broker 没有收到消费确认响应下次拉消息的时候还会返回同一条消息确保消息不会在网络传输过程中丢失也不会因为客户端在执行消费逻辑中出错导致丢失。
自动提交位移Consumer可以选择启用自动提交位移的功能。当Consumer成功处理一批消息后它会自动提交当前位移标记为已消费。这样即使Consumer发生故障它可以使用已提交的位移来恢复并继续消费之前未处理的消息。 手动提交位移Consumer还可以选择手动提交位移的方式。在消费一批消息后Consumer可以显式地提交位移以确保处理的消息被正确记录。这样可以避免重复消费和位移丢失的问题。
数据一致系统设计特点
保证数据一致性需要通过成功后commit的操作消费过程中记录消费标记。成功与失败的情况都打上标志 Kafka作为一个分布式发布-订阅消息系统其数据一致性的系统设计特点主要包括以下几个方面
分区与副本机制
Kafka将数据分成多个分区Partition每个分区在集群中有多个副本Replica。 这些副本分布在不同的Broker上以实现数据的冗余备份和高可用性。 当某个Broker发生故障时其他Broker上的副本可以接管服务保证数据的持续可用。
ISRIn-Sync Replicas机制 ISR是Kafka中用于维护数据一致性的重要机制。它包含所有与Leader保持同步的副本。 当ISR中的副本数量不足时Kafka会暂停写入操作以防止数据不一致。 只有当ISR中的副本数量恢复到一定数量时才会恢复写入操作。
消息提交确认
生产者发送消息到Kafka时需要等待消息被写入ISR中的副本并得到确认以确保消息被成功存储 消费者在处理消息时也需要定期提交偏移量Offset以便在发生故障时能够从正确的位置继续消费。
原子性操作
Kafka保证消息在分区内的顺序性和原子性。 在同一分区内的消息会按照发送的顺序被消费且不会被其他消息插入打断。 这有助于保证数据的一致性和正确性。
容错处理
当Kafka集群中的节点发生故障时Kafka会自动进行故障转移和恢复操作。 这包括从ISR中选择新的Leader、重新同步数据等以确保数据的持续可用和一致性。
总结
Kafka通过分区与副本机制、ISR机制、消息提交确认、原子性操作和容错处理等手段确保数据一致性。 这些设计使得Kafka能够在分布式环境中实现高吞吐量、持久化存储、可扩展性和高可靠性等特性 从而满足各种复杂场景下的数据一致性需求。
