Kafka数据可靠性保证
1.生产者发送数据到Topic partition的可靠性保证
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
2.Topic partition存储数据的可靠性保证
2.1 副本数据同步策略
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 半数以上完成同步，就发送ack | 延迟低 | 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本 |
| 全部完成同步，才发送ack | 选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要n+1个副本 | 延迟高 |
Kafka选择了第二种方案，原因:
- 为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
- 第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。
2.2 ISR队列
leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
Kafka提供的解决方案:ISR队列
- Leader维护了一个动态的
in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。 - 当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。
- 如果follower长时间（
replica.lag.time.max.ms）未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR。 - Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
2.3 ack应答队列
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
| ack参数 | 备注 |
|---|---|
| 0 | partition的leader副本接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据； |
| 1 | partition的leader副本落盘后返回ack，如果在follower副本同步数据之前leader故障，那么将会丢失数据； |
| -1(all) | partition的leader和follower副本全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower副本同步完成后，leader副本所在节点发送ack之前，leader副本发生故障，那么会造成数据重复。 |
3.leader和 follower故障处理细节
- LEO(Log End Offset) 每个副本最大的offset。
- HW(High Watermark) 消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO。
-
follower故障
follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。
-
leader故障
leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。