面试题：消息队列 Kafka 集群缩容时，如何保证数据一致性和可用性？

Question

当要对 Kafka 集群进行缩容，移除部分节点时，详细说明你将如何通过调整副本策略、数据迁移等手段，保证数据的一致性，同时确保业务对 Kafka 集群的读写操作在缩容过程中尽量不受影响，维持高可用性。

Answer 1

1. 规划与准备
   • 评估节点：确认要移除的节点，分析这些节点上的分区分布以及副本分配情况。可以通过 kafka-topics.sh --describe --zookeeper <zookeeper_host:port> 命令查看每个主题的分区和副本信息。
   • 增加监控：在缩容前，增加对 Kafka 集群的监控指标，如分区滞后情况（consumer lag）、网络流量、磁盘 I/O 等。可以使用工具如 Prometheus + Grafana 来实时监控。
2. 调整副本策略
   • 重新分配副本：使用 Kafka 自带的 kafka-reassign-partitions.sh 工具。
     • 首先生成当前集群的副本分配方案：kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper <zookeeper_host:port> --generate --topics-to-move-json-file <topics.json> --broker-list <brokers_to_remove>。其中 <topics.json> 是包含要处理主题列表的 JSON 文件，<brokers_to_remove> 是要移除的节点列表。
     • 然后根据生成的方案，执行重新分配副本的操作：kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper <zookeeper_host:port> --execute --reassignment-json-file <reassignment.json>，这里 <reassignment.json> 是上一步生成的重新分配副本的 JSON 文件。
   • 等待副本同步：密切监控副本同步进度，可以通过 kafka-topics.sh --describe --zookeeper <zookeeper_host:port> 查看每个分区的 ISR（In - Sync Replicas）列表和副本状态。确保所有副本都处于同步状态，即 LEO（Log End Offset）和 HW（High Watermark）一致。
3. 数据迁移
   • 数据均衡：在重新分配副本后，Kafka 会自动在节点间迁移数据以平衡负载。但是如果数据量较大，可能需要一些辅助手段。例如，可以通过调整 replica.lag.time.max.ms 和 replica.lag.max.messages 等参数来控制副本同步的速度和滞后情况。
   • 控制流量：为了减少数据迁移对业务读写的影响，可以适当降低业务写入速率。例如，在应用层通过限流（如使用令牌桶算法）来控制发送到 Kafka 的消息量。同时，对于读操作，可以引导消费者从其他正常节点读取数据，减少对正在进行数据迁移节点的读压力。
4. 移除节点
   • 停止 Kafka 服务：在确认副本已重新分配且数据同步完成后，停止要移除节点上的 Kafka 服务。
   • 更新配置：从集群配置中移除该节点的相关配置，如在 Zookeeper 中删除该节点的注册信息（如果使用 Zookeeper 管理集群）。
5. 验证与恢复
   • 验证数据一致性：缩容完成后，再次检查所有分区的副本状态和数据一致性。可以通过消费数据并验证其完整性，也可以使用一些 Kafka 数据验证工具（如 kafka-consumer-groups.sh 检查消费偏移量是否正常）。
   • 恢复业务流量：逐步恢复业务对 Kafka 集群的读写流量到正常水平，并持续监控集群的性能和稳定性，确保缩容没有对业务造成长期影响。