深入浅出kafka原理-5-kafka同步副本ISR高低水位HW

kafka replication副本

所谓副本，通产指分布式系统中不同机器中保存相同的数据拷贝，本质就是一个只能追加写消息的提交日志
提供数据冗余。即使系统部分组件失效，系统依然能够继续运转，因而增加了整体可用性以及数据持久性。
提供高伸缩性。支持横向扩展，能够通过增加机器的方式来提升读性能，进而提高读操作吞吐量。
改善数据局部性。允许将数据放入与用户地理位置相近的地方，从而降低系统延时。

假如kafka一个主题有3个分区3个副本部署在三台Broker上，在实际生产环境中，每台 Broker 都可能保存有各个主题下不同分区的不同副本，因此，单个 Broker 上存有成百上千个副本的现象是非常正常的。

关键性问题：如何保证副本中的数据是一致的？

kafka采用了常见的解决方案：基于领导者（Leader-based）的副本机制

这样做的优缺点：

没能提供读操作横向扩展以及改善局部性。
方面实现立即读Read-your-writes，写完就能读到
方面实现单调读Monotonic Reads，同一消费者，多次消费消息，不会看到某条消息一会存在一会儿不存在

kafka同步副本集合In-sync Replicas(ISR)

如何定义同步，追随者副本到底在什么条件下才算与 Leader 同步。kafka引入了同步副本ISR集合，ISR 中的副本都是与 Leader 同步的副本，凡是在ISR集合中的副本都认为是同步的。

上图中哪些follower副本是同步的，kafka it depends，视情况而定，不一定是严格的相同

Broker参数replica.lag.time.max.ms ，默认10秒钟
如果一个follower在这个时间内没有发送fetch请求或消费leader日志到结束的offset，leader将从ISR中移除这个follower，并认为这个follower已经挂了

倘若该副本后面慢慢地追上了 Leader 的进度，那么它是能够重新被加回 ISR 的。这也表明，ISR 是一个动态调整的集合，而非静态不变的。

如果ISR为空该如何选举

因为 Leader 副本天然就在 ISR 中，如果 ISR 为空了，就说明 Leader 副本也挂掉了，此时该怎么选举新 Leader 。

Kafka 把所有不在 ISR 中的存活副本都称为非同步副本。通常来说，非同步副本落后 Leader 太多，如果选择这些副本作为新 Leader，就可能出现数据丢失的情况。在 Kafka 中，选举这种副本的过程称为 Unclean 领导者选举。

Broker 端参数 unclean.leader.election.enable 控制是否允许 Unclean 领导者选举。
如果想保证数据的一致性，禁用Unclean。

一个分布式系统通常只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）中的两个。显然，在这个问题上，Kafka 赋予你选择 C 或 A 的权利。
ISR副本同步机制

与 Leader 副本保持同步的条件有两个：

1.该远程 Follower 副本在 ISR 中。

2.该远程 Follower 副本 LEO 值落后于 Leader 副本 LEO 值的时间，不超过 Broker 端参数 replica.lag.time.max.ms 的值。如果使用默认值的话，就是不超过 10 秒。

Committed Message：已提交消息，已经被所有ISR同步的消息。
Lagging Message：未提交消息，没有达到所有ISR同步的消息。
Hight Watermark：副本高水位值，表示分区中最新一条已提交(Committed)的消息的Offset。位移值等于高水位的消息也属于未提交消息。也就是说，高水位上的消息是不能被消费者消费的。
LEO：Log End Offset，Leader中最新消息的Offset，它表示副本写入下一条消息的位移值。
高水位和 LEO 是副本对象的两个重要属性。Kafka 所有副本都有对应的高水位和 LEO 值，而不仅仅是 Leader 副本。只不过 Leader 副本比较特殊，Kafka 使用 Leader 副本的高水位来定义所在分区的高水位。换句话说，分区的高水位就是其 Leader 副本的高水位。

kafka高水位更新机制

Kafka 所有副本都有对应的高水位和 LEO 值，在 Leader 副本所在的 Broker 上，还保存了其他 Follower 副本的 LEO 值。

leader副本更新HW和LEO流程：

1.处理生产者请求的逻辑如下：

获取 Leader 副本所在 Broker 端保存的所有远程副本 LEO 值{LEO-1，LEO-2，……，LEO-n}。
获取 Leader 副本高水位值：currentHW。
更新 currentHW = min(currentHW, LEO-1，LEO-2，……，LEO-n)。
写入消息到本地磁盘。
更新分区高水位值。

2.处理 Follower 副本拉取消息的逻辑如下：

读取磁盘（或页缓存）中的消息数据。
使用 Follower 副本发送请求中的位移值更新远程副本 LEO 值。
更新分区高水位值（具体步骤与处理生产者请求的步骤相同）

Follower 副本更新HW和LEO流程

从 Leader 拉取消息的处理逻辑如下：a.获取 Leader 发送的高水位值：currentHW。b.获取步骤 2 中更新过的 LEO 值：currentLEO。c.更新高水位为 min(currentHW, currentLEO)。c1.写入消息到本地磁盘。c2. 更新 LEO 值。c3.更新高水位值。

下一节预告

kafka副本同步机制Leader Epoch