深入理解Kafka副本机制

Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息。每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件 server.properties 中进行配置，或者由程序自动生成。下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程：

为了保证高可用，kafka 的分区是多副本的，如果一个副本丢失了，那么还可以从其他副本中获取分区数据。但是这要求对应副本的数据必须是完整的，这是 Kafka 数据一致性的基础，所以才需要使用 controller broker 来进行专门的管理。下面将详解介绍 Kafka 的副本机制。

Kafka 的主题被分为多个分区 ，分区是 Kafka 最基本的存储单位。每个分区可以有多个副本 (可以在创建主题时使用 replication-factor 参数进行指定)。其中一个副本是首领副本 (Leader replica)，所有的事件都直接发送给首领副本；其他副本是跟随者副本 (Follower replica)，需要通过复制来保持与首领副本数据一致，当首领副本不可用时，其中一个跟随者副本将成为新首领。

每个分区都有一个 ISR(in-sync Replica) 列表，用于维护所有同步的、可用的副本。首领副本必然是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步副本：

如果副本不满足上面条件的话，就会被从 ISR 列表中移除，直到满足条件才会被再次加入。

这里给出一个主题创建的示例：使用 --replication-factor 指定副本系数为 3，创建成功后使用 --describe 命令可以看到分区 0 的有 0,1,2 三个副本，且三个副本都在 ISR 列表中，其中 1 为首领副本。

对于副本机制，在 broker 级别有一个可选的配置参数 unclean.leader.election.enable，默认值为 fasle，代表禁止不完全的首领选举。这是针对当首领副本挂掉且 ISR 中没有其他可用副本时，是否允许某个不完全同步的副本成为首领副本，这可能会导致数据丢失或者数据不一致，在某些对数据一致性要求较高的场景 (如金融领域)，这可能无法容忍的，所以其默认值为 false，如果你能够允许部分数据不一致的话，可以配置为 true。

ISR 机制的另外一个相关参数是 min.insync.replicas , 可以在 broker 或者主题级别进行配置，代表 ISR 列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为 2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常 org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。

Kafka 在生产者上有一个可选的参数 ack，该参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入成功：

在所有副本中，只有领导副本才能进行消息的读写处理。由于不同分区的领导副本可能在不同的 broker 上，如果某个 broker 收到了一个分区请求，但是该分区的领导副本并不在该 broker 上，那么它就会向客户端返回一个 Not a Leader for Partition 的错误响应。 为了解决这个问题，Kafka 提供了元数据请求机制。

首先集群中的每个 broker 都会缓存所有主题的分区副本信息，客户端会定期发送发送元数据请求，然后将获取的元数据进行缓存。定时刷新元数据的时间间隔可以通过为客户端配置 metadata.max.age.ms 来进行指定。有了元数据信息后，客户端就知道了领导副本所在的 broker，之后直接将读写请求发送给对应的 broker 即可。

如果在定时请求的时间间隔内发生的分区副本的选举，则意味着原来缓存的信息可能已经过时了，此时还有可能会收到 Not a Leader for Partition 的错误响应，这种情况下客户端会再次求发出元数据请求，然后刷新本地缓存，之后再去正确的 broker 上执行对应的操作，过程如下图：

需要注意的是，并不是所有保存在分区首领上的数据都可以被客户端读取到，为了保证数据一致性，只有被所有同步副本 (ISR 中所有副本) 都保存了的数据才能被客户端读取到。

Kafka 所有数据的写入和读取都是通过零拷贝来实现的。传统拷贝与零拷贝的区别如下：

以将磁盘文件通过网络发送为例。传统模式下，一般使用如下伪代码所示的方法先将文件数据读入内存，然后通过 Socket 将内存中的数据发送出去。

buffer = File.read
Socket.send(buffer)

这一过程实际上发生了四次数据拷贝。首先通过系统调用将文件数据读入到内核态 Buffer（DMA 拷贝），然后应用程序将内存态 Buffer 数据读入到用户态 Buffer（CPU 拷贝），接着用户程序通过 Socket 发送数据时将用户态 Buffer 数据拷贝到内核态 Buffer（CPU 拷贝），最后通过 DMA 拷贝将数据拷贝到 NIC Buffer。同时，还伴随着四次上下文切换，如下图所示：

Linux 2.4+ 内核通过 sendfile 系统调用，提供了零拷贝。数据通过 DMA 拷贝到内核态 Buffer 后，直接通过 DMA 拷贝到 NIC Buffer，无需 CPU 拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件到网络发送由一个 sendfile 调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。零拷贝过程如下图所示：

从具体实现来看，Kafka 的数据传输通过 TransportLayer 来完成，其子类 PlaintextTransportLayer 的 transferFrom 方法通过调用 Java NIO 中 FileChannel 的 transferTo 方法实现零拷贝，如下所示：

@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
    return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}

注： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。

在创建主题时，Kafka 会首先决定如何在 broker 间分配分区副本，它遵循以下原则：

基于以上原因，如果你在一个单节点上创建一个 3 副本的主题，通常会抛出下面的异常：

Error while executing topic command : org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactor   
Exception: Replication factor: 3 larger than available brokers: 1.

保留数据是 Kafka 的一个基本特性， 但是 Kafka 不会一直保留数据，也不会等到所有消费者都读取了消息之后才删除消息。相反， Kafka 为每个主题配置了数据保留期限，规定数据被删除之前可以保留多长时间，或者清理数据之前可以保留的数据量大小。分别对应以下四个参数：

因为在一个大文件里查找和删除消息是很费时的，也很容易出错，所以 Kafka 把分区分成若干个片段，当前正在写入数据的片段叫作活跃片段。活动片段永远不会被删除。如果按照默认值保留数据一周，而且每天使用一个新片段，那么你就会看到，在每天使用一个新片段的同时会删除一个最老的片段，所以大部分时间该分区会有 7 个片段存在。

通常保存在磁盘上的数据格式与生产者发送过来消息格式是一样的。 如果生产者发送的是压缩过的消息，那么同一个批次的消息会被压缩在一起，被当作“包装消息”进行发送 (格式如下所示) ，然后保存到磁盘上。之后消费者读取后再自己解压这个包装消息，获取每条消息的具体信息。