面试题：消息队列Kafka中如何保障数据的一致性与高可用性

Question

Kafka通过哪些机制来确保数据在多副本情况下的一致性？在面对Broker节点故障时，Kafka又是怎样维持整个系统的高可用性，保证消息不丢失且能正常读写的，请结合Kafka架构核心组件进行分析。

Answer 1

Kafka确保多副本数据一致性的机制

1. ISR（In - Sync Replicas）机制：
   • Kafka为每个分区维护一个ISR集合，该集合包含了与Leader副本保持同步的Follower副本。只有在ISR中的副本才被认为是同步的。
   • 当Producer发送消息到Kafka时，Leader副本将消息写入本地日志后，会等待ISR中的所有Follower副本成功拉取并写入消息到它们各自的日志中，才会向Producer发送ACK。这样可以确保消息在多个副本上成功保存，从而保证数据一致性。
2. HW（High Watermark）机制：
   • HW是一个分区中所有副本都已成功写入的最高偏移量（offset）。消费者只能读取到HW之前的消息。
   • 当Leader副本收到消息并写入本地日志后，会更新HW，只有HW之前的消息才是对消费者可见的，这就保证了消费者不会读取到尚未完全同步到所有同步副本的消息，确保了数据一致性。
3. LEO（Log End Offset）机制：
   • LEO是每个副本日志文件的最后一个偏移量，即下一条待写入消息的偏移量。Leader副本的LEO不断增加，Follower副本会定期从Leader副本拉取消息，更新自己的LEO。
   • 只有当Follower副本的LEO追上Leader副本的LEO时，该Follower副本才会被认为是同步的，加入到ISR中。通过LEO的比较和更新，保证了副本之间数据的同步进度。

Kafka面对Broker节点故障维持高可用性的策略

1. 副本机制：
   • Kafka通过多副本机制来提高可用性。每个分区有多个副本，包括一个Leader副本和多个Follower副本。当Leader所在的Broker节点发生故障时，Kafka可以从ISR集合中选举出一个新的Leader副本，其他Follower副本继续从新的Leader副本同步数据。这样，即使某个Broker节点故障，分区仍然可以继续提供读写服务，保证了高可用性。
2. Zookeeper的作用：
   • Zookeeper在Kafka中用于管理集群元数据，包括Broker节点的状态、分区的Leader选举等。当Broker节点故障时，Zookeeper会检测到节点的下线，并通知Kafka集群。
   • Kafka集群根据Zookeeper提供的信息，在ISR集合中选举出新的Leader。Zookeeper的存在确保了整个选举过程的有序性和可靠性，帮助Kafka在Broker故障时快速恢复，维持系统的高可用性。
3. Producer端的配置：
   • Producer可以通过设置acks参数来控制消息的发送确认机制。例如，设置acks = all（或acks = -1），Producer会等待ISR中的所有副本都确认收到消息后才认为消息发送成功。这样即使Leader副本所在的Broker节点故障，由于消息已经被ISR中的其他副本接收，消息也不会丢失。
4. Consumer端的配置：
   • Consumer在读取消息时，可以通过设置auto - commit.offset = false来手动控制偏移量的提交。这样在Consumer读取消息后，即使Broker节点故障导致分区重新分配，Consumer可以根据之前保存的偏移量继续从正确的位置读取消息，保证了消息的正常读取。同时，Kafka会将Consumer的偏移量信息保存到内部的__consumer_offsets主题中，进一步确保偏移量信息的可靠性。