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最新Java开发进阶!工作三年的java程序员面试题

本文主要是介绍最新Java开发进阶!工作三年的java程序员面试题,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Kafka的多副本冗余设计

不管是传统的基于关系型数据库设计的系统,还是分布式的如zookeeperredisKafkaHDFS等等,实现高可用的办法通常是采用冗余设计,通过冗余来解决节点宕机不可用问题。

首先简单了解Kafka的几个概念:

  • 物理模型

  • 逻辑模型

  • Broker(节点):Kafka服务节点,简单来说一个Broker就是一台Kafka服务器,一个物理节点。

  • Topic(主题):在Kafka中消息以主题为单位进行归类,每个主题都有一个Topic Name,生产者根据Topic Name将消息发送到特定的Topic,消费者则同样根据Topic Name从对应的Topic进行消费。

  • Partition(分区):Topic(主题)是消息归类的一个单位,但每一个主题还能再细分为一个或多个Partition(分区),一个分区只能属于一个主题。主题和分区都是逻辑上的概念,举个例子,消息1和消息2都发送到主题1,它们可能进入同一个分区也可能进入不同的分区(所以同一个主题下的不同分区包含的消息是不同的),之后便会发送到分区对应的Broker节点上。

  • Offset(偏移量):分区可以看作是一个只进不出的队列(Kafka只保证一个分区内的消息是有序的),消息会往这个队列的尾部追加,每个消息进入分区后都会有一个偏移量,标识该消息在该分区中的位置,消费者要消费该消息就是通过偏移量来识别。

其实,根据上述的几个概念,是不是也多少猜到了Kafka的多副本冗余设计实现了?别急,咱继续往下看。

在Kafka 0.8版本以前,是没有多副本冗余机制的,一旦一个节点挂掉,那么这个节点上的所有Partition的数据就无法再被消费。这就等于发送到Topic的有一部分数据丢失了。

在0.8版本后引入副本记者则很好地解决宕机后数据丢失的问题。副本是以Topic中每个Partition的数据为单位,每个Partition的数据会同步到其他物理节点上,形成多个副本。

每个Partition的副本都包括一个Leader副本和多个Follower副本,Leader由所有的副本共同选举得出,其他副本则都为Follower副本。在生产者写或者消费者读的时候,都只会与Leader打交道,在写入数据后Follower就会来拉取数据进行数据同步。

就这么简单?是的,基于上面这张多副本架构图就实现了Kafka的高可用。当某个Broker挂掉了,甭担心,这个Broker上的Partition在其他Broker节点上还有副本。你说如果挂掉的是Leader怎么办?那就在Follower中在选举出一个Leader即可,生产者和消费者又可以和新的Leader愉快地玩耍了,这就是高可用。

你可能还有疑问,那要多少个副本才算够用?Follower和Leader之间没有完全同步怎么办?一个节点宕机后Leader的选举规则是什么?

直接抛结论:

多少个副本才算够用? 副本肯定越多越能保证Kafka的高可用,但越多的副本意味着网络、磁盘资源的消耗更多,性能会有所下降,通常来说副本数为3即可保证高可用,极端情况下将replication-factor参数调大即可。

Follower和Lead之间没有完全同步怎么办? Follower和Leader之间并不是完全同步,但也不是完全异步,而是采用一种ISR机制(In-Sync Replica)。每个Leader会动态维护一个ISR列表,该列表里存储的是和Leader基本同步的Follower。如果有Follower由于网络、GC等原因而没有向Leader发起拉取数据请求,此时Follower相对于Leader是不同步的,则会被踢出ISR列表。所以说,ISR列表中的Follower都是跟得上Leader的副本。

一个节点宕机后Leader的选举规则是什么? 分布式相关的选举规则有很多,像Zookeeper的ZabRaftViewstamped Replication、微软的PacificA等。而Kafka的Leader选举思路很简单,基于我们上述提到的ISR列表,当宕机后会从所有副本中顺序查找,如果查找到的副本在ISR列表中,则当选为Leader。另外还要保证前任Leader已经是退位状态了,否则会出现脑裂情况(有两个Leader)。怎么保证?Kafka通过设置了一个controller来保证只有一个Leader。

Ack参数决定了可靠程度

另外,这里补充一个面试考Kafka高可用必备知识点:request.required.asks参数。

Asks这个参数是生产者客户端的重要配置,发送消息的时候就可设置这个参数。该参数有三个值可配置:0、1、All

第一种是设为0,意思是生产者把消息发送出去之后,之后这消息是死是活咱就不管了,有那么点发后即忘的意思,说出去的话就不负责了。不负责自然这消息就有可能丢失,那就把可用性也丢失了。

第二种是设为1,意思是生产者把消息发送出去之后,这消息只要顺利传达给了Leader,其他Follower有没有同步就无所谓了。存在一种情况,Leader刚收到了消息,Follower还没来得及同步Broker就宕机了,但生产者已经认为消息发送成功了,那么此时消息就丢失了。注意,设为1是Kafka的默认配置!!!可见Kafka的默认配置也不是那么高可用,而是对高可用和高吞吐量做了权衡折中。

第三种是设为All(或者-1),意思是生产者把消息发送出去之后,不仅Leader要接收到,ISR列表中的Follower也要同步到,生产者才会任务消息发送成功。

进一步思考,Asks=All就不会出现丢失消息的情况吗?答案是否。当ISR列表只剩Leader的情况下,Asks=All相当于Asks=1,这种情况下如果节点宕机了,还能保证数据不丢失吗?因此只有在Asks=All并且有ISR中有两个副本的情况下才能保证数据不丢失。

解决问题

绕了一大圈,了解了Kafka的高可用机制,终于回到我们一开始的问题本身,Kafka的一个节点宕机后为什么不可用?

我在开发测试环境配置的Broker节点数是3,Topic是副本数为3,Partition数为6,Asks参数为1。

当三个节点中某个节点宕机后,集群首先会怎么做?没错,正如我们上面所说的,集群发现有Partition的Leader失效了,这个时候就要从ISR列表中重新选举Leader。如果ISR列表为空是不是就不可用了?并不会,而是从Partition存活的副本中选择一个作为Leader,不过这就有潜在的数据丢失的隐患了。

所以,只要将Topic副本个数设置为和Broker个数一样,Kafka的多副本冗余设计是可以保证高可用的,不会出现一宕机就不可用的情况(不过需要注意的是Kafka有一个保护策略,当一半以上的节点不可用时Kafka就会停止)。那仔细一想,Kafka上是不是有副本个数为1的Topic?

问题出在了__consumer_offset上,__consumer_offset是一个Kafka自动创建的Topic,用来存储消费者消费的offset(偏移量)信息,默认Partition数为50。而就是这个Topic,它的默认副本数为1。如果所有的Partition都存在于同一台机器上,那就是很明显的单点故障了!当将存储__consumer_offset的Partition的Broker给Kill后,会发现所有的消费者都停止消费了。

这个问题怎么解决?

第一点,需要将__consumer_offset删除,注意这个Topic时Kafka内置的Topic,无法用命令删除,我是通过将logs删了来实现删除。

第二点,需要通过设置offsets.topic.replication.factor为3来将__consumer_offset的副本数改为3。

通过将__consumer_offset也做副本冗余后来解决某个节点宕机后消费者的消费问题。

最后,关于为什么__consumer_offset的Partition会出现只存储在一个Broker上而不是分布在各个Broker上感到困惑,如果有朋友了解的烦请指教~

Kafka实战笔记

关于这份笔记,为了不影响大家的阅读体验,我只能在文章中展示部分的章节内容和核心截图,如果你需要完整的pdf版本,戳这里即可免费领取。

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  • Kafka入门
  • 为什么选择Kafka
  • Karka的安装、管理和配置

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  • Kafka的集群
  • 第一个Kafka程序
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afka的生产者

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  • Kafka的消费者
  • 深入理解Kafka
  • 可靠的数据传递

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  • Spring和Kalka的整合
  • Sprinboot和Kafka的整合
  • Kafka实战之削峰填谷
  • 数据管道和流式处理(了解即可)

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  • Kafka实战之削峰填谷

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流式处理(了解即可)**

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  • Kafka实战之削峰填谷

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