面试题：消息队列 Kafka副本机制在高可用性场景下的应用及挑战

Question

在高可用性要求较高的场景中，Kafka的副本机制是如何保障数据不丢失和服务不间断的？请详细说明可能面临的挑战，如网络分区、副本同步延迟等，以及相应的应对策略。

Answer 1

Kafka副本机制保障数据不丢失和服务不间断原理

1. 副本角色：Kafka 集群中每个分区有多个副本，分为一个领导者（Leader）副本和多个追随者（Follower）副本。生产者发送消息到 Leader 副本，Follower 副本从 Leader 副本拉取消息进行同步。消费者也从 Leader 副本读取消息。这种分工确保数据的一致性写入和读取。
2. 数据同步：Follower 副本定期从 Leader 副本拉取数据，Leader 副本会记录已提交（committed）的消息偏移量（offset）。只有当 Leader 副本和 ISR（In - Sync Replicas，与 Leader 保持同步的副本集合）中的 Follower 副本都成功写入消息，该消息才被认为是已提交的，消费者才能读取到。这样通过多副本冗余存储，即使某个副本所在节点故障，只要 ISR 中有其他副本存活，数据就不会丢失，服务也能继续。

面临的挑战及应对策略

1. 网络分区
   • 挑战：网络分区可能导致集群被分割成多个子网，部分副本与 Leader 副本失去联系。例如，一个子网中的 Follower 副本无法从 Leader 副本拉取数据，导致数据不同步。如果此时 Leader 所在子网与其他子网隔离，可能会选举出新的 Leader，造成数据不一致风险。
   • 应对策略：Kafka 使用 ISR 机制来应对网络分区。只有在 ISR 中的副本才有资格成为 Leader 候选。当网络分区发生时，若 Leader 与大部分 ISR 副本失去联系，会触发新的 Leader 选举，从 ISR 中的副本中选出新 Leader。并且，Kafka 要求生产者发送消息时，acks 参数设置为“all”（或 -1），确保消息被所有 ISR 副本接收，这样即使网络分区后新 Leader 选举，已提交的数据不会丢失。
2. 副本同步延迟
   • 挑战：Follower 副本同步延迟可能由多种原因引起，如节点硬件性能差异、网络拥塞等。如果 Follower 副本长时间落后于 Leader 副本，可能导致 ISR 中副本数量减少。当 Leader 发生故障时，可能因为 ISR 中副本过少，无法选举出合适的新 Leader，或者新 Leader 上任后丢失部分数据。
   • 应对策略：Kafka 动态维护 ISR 集合。如果 Follower 副本在一定时间内未向 Leader 副本发送 Fetch 请求或者落后 Leader 副本的消息数超过一定阈值，该 Follower 副本会被移出 ISR。当它重新追上 Leader 副本时，再被重新加入 ISR。此外，通过合理配置副本因子（增加副本数量），可以提高系统容错能力，减少因个别副本同步延迟带来的风险。同时，优化硬件配置、网络环境，减少副本同步延迟发生的概率。