面试题：消息队列 Kafka 面对网络分区时的容错性设计与实现

Question

假设 Kafka 集群出现网络分区，从生产者、消费者以及 Broker 节点的角度，分析 Kafka 是如何通过架构设计来维持容错性，确保消息的可靠传递和处理的，并且说明在此过程中可能面临的挑战及 Kafka 的应对方式。

Answer 1

生产者角度

1. 架构设计维持容错性
   • 多副本机制：Kafka 生产者发送消息时，消息会被写入到多个副本（replicas）中。生产者会将消息发送到分区的 leader 副本，leader 副本再将消息同步给 follower 副本。即使部分副本所在节点出现网络分区，只要还有存活的副本（满足 ISR 条件，即 in - sync replicas），消息就不会丢失。
   • acks 参数配置：生产者可以通过 acks 参数来控制消息发送的确认机制。例如，acks = all 表示只有当所有 in - sync 副本都接收到消息时，生产者才会收到确认，这保证了消息在多个副本上的持久化，提高了容错性。
2. 面临的挑战及应对方式
   • 挑战：当网络分区发生时，可能导致生产者与部分副本的连接中断，无法及时获取确认，影响消息发送的成功率。
   • 应对方式：Kafka 生产者有重试机制。如果生产者在发送消息时没有收到预期的确认（例如由于网络分区导致与 leader 副本通信失败），它会根据配置的重试次数进行重试，直到消息成功发送或达到最大重试次数。

消费者角度

1. 架构设计维持容错性
   • 基于偏移量（offset）的消费：消费者通过记录消费的偏移量来标记已经消费的消息位置。偏移量存储在 Kafka 内部的 __consumer_offsets 主题中。即使消费者所在节点出现故障或网络分区，当它恢复时，可以从存储的偏移量位置继续消费，确保消息不重复消费且不丢失。
   • 消费者组机制：Kafka 引入消费者组（Consumer Group），一个分区只能被组内的一个消费者消费。当某个消费者出现故障或网络分区时，组内其他消费者会通过 Rebalance 机制重新分配分区，继续消费消息，保证了整个消费者组的容错性。
2. 面临的挑战及应对方式
   • 挑战：网络分区可能导致消费者与 Kafka 集群短暂失联，Rebalance 过程可能会造成消息的重复消费或短暂的消费停顿。
   • 应对方式：Kafka 提供了 enable.auto.commit 参数来控制偏移量的自动提交。消费者可以根据业务需求，合理设置自动提交间隔，减少因 Rebalance 导致的重复消费问题。同时，在应用层也可以通过幂等性处理来确保即使重复消费，业务逻辑也不会出现错误。

Broker 节点角度

1. 架构设计维持容错性
   • 副本管理：每个分区都有多个副本，其中一个是 leader 副本，其他是 follower 副本。leader 副本负责处理读写请求，follower 副本从 leader 副本同步数据。当 leader 副本所在节点出现网络分区，Kafka 会从 ISR 列表中选举新的 leader 副本，确保分区的可用性。
   • Zookeeper 协调：Kafka 使用 Zookeeper 来管理集群元数据，包括节点状态、分区 leader 选举等。Zookeeper 的分布式特性保证了即使部分 Broker 节点出现网络分区，集群的元数据信息依然可以被其他节点获取，帮助 Kafka 进行故障恢复和重新选举。
2. 面临的挑战及应对方式
   • 挑战：网络分区可能导致副本同步延迟或中断，ISR 列表可能会发生变化，影响数据的一致性和可用性。
   • 应对方式：Kafka 会动态调整 ISR 列表，当副本与 leader 的同步延迟超过一定时间（可配置），该副本会被移出 ISR 列表。当副本恢复同步后，会重新加入 ISR 列表。同时，在选举新 leader 时，会优先从 ISR 列表中选择，以尽量保证数据的一致性。