Kafka通过Zookeeper实现leader的自动选举。当leader出现问题时,会先通过Zookeeper在所有机器中选举出一个KafkaController,然后由这个Controller决定每个partition的新leader。
Kafka实现leader的自动选举主要依赖于以下几个关键步骤和策略:
Leader Replica简介:Leader Replica选举的目的是为了保证数据在分区副本之间的可靠传输和一致性。当Leader Replica宕机或失效时,就会触发Leader Replica选举。
ISR集合:Kafka只会从ISR(In-Sync Replicas)集合的副本中选举出新的Leader Replica,OSR(Out-of-Sync Replicas)集合中的副本不具备参选资格。
选举策略:常见的选举策略包括ISR选举策略、首选副本选举策略(Preferred Replica Election)和不干净副本选举策略。首选副本选举策略是Kafka默认的选举策略,每个分区都有一个首选副本,通常是副本集合中的第一个副本。当触发选举时,控制器会优先选择该首选副本作为新的Leader Replica,只有在首选副本不可用的情况下,才会考虑其他副本。
选举过程:选举过程分为两个阶段,第一个阶段是候选人的提名和投票阶段,第二个阶段是Leader的确认阶段。在候选人提名和投票阶段,ISR集合中所有Follower Replica都可以成为新的Leader Replica候选人。每个Follower Replica会在选举开始时向其他Follower Replica发送成为候选人的请求,并附带自己的元数据信息,包括自己的当前状态和Lag值。而Preferred replica优先成为候选人。其他Follower Replica在收到候选人请求后,会根据请求中的元数据信息,计算每个候选人的Lag值,并将自己的选票投给Lag最小的候选人。如果多个候选人的Lag值相同,则随机选择一个候选人。在Leader确认阶段,所有的Follower Replica会重新计算每位候选人的Lag值,并投票给Lag值最小的候选人。Kafka中使用了ZooKeeper来实现分布式锁,确保只有一个候选人能够成为新的Leader Replica。
Controller角色:Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller Leader,负责管理集群broker的上下线,所有topic的分区副本分配和Leader选举等工作。
选举算法:Kafka所使用的leader选举算法类似于微软的PacificA算法,它在Zookeeper中为每一个partition动态的维护了一个ISR,这个ISR里的所有replica都跟上了leader,只有ISR里的成员才能有被选为leader的可能(unclean.leader.election.enable=false)。在这种模式下,对于f+1个副本,一个Kafka topic能在保证不丢失已经commit消息的前提下容忍f个副本的失败,在大多数使用场景下,这种模式是十分有利的。
选举触发时机:常见的选举触发情况包括Leader Replica失效、Broker宕机、新增Broker、新建分区、ISR列表数量减少和手动触发。
选举机制原理:Kafka partition leader的选举由controller执行,从Zookeeper中读取当前分区的所有ISR集合调用配置的分区选择算法选择分区的leader。
选举流程:Leader选举流程分析,分区的几种策略以及对应的触发场景,如Controller重新加载、脚本触发等。
通过上述步骤和策略,Kafka能够实现在Leader Replica失效时自动进行选举,确保集群的高可用性和数据的一致性。
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