谈一谈Kafka在高性能和数据一致性之间做的妥协与改进

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简介: CAP定理是分布式系统的基本定理,描述了一致性、可用性和分区容错性三大特性,只能满足两种,开发者必须在此做出取舍。而 Kafka 作为一款高性能的消息队列与分布式存储系统,必然要在高性能和数据一致性之间做出取舍,本文在这方面做了一番探索。

一、回忆 CAP 定理

CAP 定理是分布式架构设计的基本理论,本身并不复杂。

是由三个单词组成,分别是:

  • Consistency(一致性)
  • Availability(可用性)
  • Partitioning(分区容错性)

(1)一致性

一致性(C)代表更新操作成功后,所有节点在同一时间的数据完全一致;

(2)可用性

可用性(A)代表用户访问数据时,系统是否能在正常响应时间返回预期的结果;

(3)分区容错性

分区容错性(P)代表分布式系统在遇到某节点或网络故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。

CAP定理说的就是,一个分布式系统不可能同时很好的满足 CAP 三个特性,最多只能同时较好的满足两个。

也就是要么满足CP、要么满足AP、要么满足CA。

不同的情况下有着不同的应用场景。

举一个电商系统常见的订单和库存系统来说明:

如上图,按照业务垂直拆分成订单系统和库存系统,数据处理在不同的数据库中完成,那么他就满足了 Partitioning 特性(如果是单体系统,就不满足 Partitioning 特性)

(1)满足 C (一致性)+ P (分区容错性)

如果设计人员认为,下单的行为非常重要,下单之后,库存必须减少之后才能返回正确响应,用户在此期间必须等待,那么就是满足CP特性。

这种情况下,用户体验非常糟糕,点击按钮之后,如果网络慢或者某个系统响应慢,就必须等着。但是后端的数据可以做到强一致性。

(2)满足 A (可用性)+ P (分区容错性)

AP 则是保证了可用性,牺牲了一致性。表现为,订单创建之后不等待库存减少,直接返回处理结果。

至于库存是否真正减少,在用户侧是不体现的,主要是为了让用户可以足够快的响应。

库存系统则是使用异步的方式来通知订单系统,减库存操作是否成功。

如果因为各种各样的问题,库存没有减少成功,则需要做一些补偿机制,如:重新发起请求、人工补录、数据校对等。

(3)满足 C(一致性)+ A (可用性)

CA 则是单体架构,不再拆分数据系统,所有的数据处理都在一个数据库的一个事务中处理,可同时满足一致性和可用性。

总结一下:

CP 主要应用在银行、金融等对数据要求非常高的场合;

AP 更多体现在互联网应用,让用户的体验为王,首先保证用户可用。

当然在 CAP 定理的基础上,ebay 的架构师又提出了 BASE 定理:

  • Basically Availability(基本可用)
  • Soft state (软状态)
  • Eventually consistency(最终一致性)

BASE 定理是 CAP 中一致性和可用性的权衡结果,它来自于大规模互联网分布式系统的实践总结,是基于 CAP 定理逐步演化而来的。

二、回忆 Kafka 的设计

Kafka 的设计目标是:高吞吐、高并发、高性能、安全性。

为了做到以上三点,它必须设计成分布式的,多台机器可以同时提供读写,并且需要为数据的存储做冗余备份。

下面是 Kafka 集群的基本角色示意图:

(1)Broker

Kafka 集群包含一个或者多个服务器,服务器节点被称之为 Broker。

(2)Topic

Kafka 使用了 Topic 的概念来对数据进行归类存放,类比关系型数据库的表名。

在逻辑上,一个 Topic 的消息虽然保存于多台服务器上,但是用户在生产或者消费的时候,只需要指定 Topic 即可,不需要关心消息具体在何处。

在物理上,一个 Topic 的消息数据被分布式的存放在不同的服务器上。

(3)Partition

(Partition 是我们要重点剖析的地方)

每个 Topic 下有多个分区(Partition),每个 Partition 只保存 Topic 数据的一部分,每个 Partition 可以有多个副本,做冗余来保证数据的安全。

每个 Partition 的多个副本中,也划分角色,其中有一个是 Leader 角色,其他角色是 Follower,Follower 定时同步 Leader 的数据。

(4)Offset

每个 Partition 的数据是有序的,Kafka 使用 offset 来定位每个 Partition 的消息位移。

三、思考上面的设计会有什么问题

结合 CAP 定理,如上图的 Partition,有三个副本,数据可以冗余存储,提高了数据的可用性。

并且有两种角色,Leader 和 Follower,Follower 来同步 Leader 的数据。

一旦 Leader 挂了,Follower 可以选举成为新的 Leader, 以上都提升了分区可用性 (P)。

在提升了分区可用性的同时,必然要牺牲 C 或者 A。

1、满足分区容错性,但是牺牲了数据一致性

如上图,Follower 1 和 Follower2 还未完成数据的同步,此时 Leader 挂了,Follower 2 成为新的 Leader。

此时就会有一个严重的问题,数据不一致了,消费者原来可以读取到 (a,b,c,d,e,f,g),现在只能读取到 (a,b,c) 了。

2、为了提升一致性,Kafka 引入了高水位(HW)机制

Kafka 为了解决这个问题,引入了高水位(HW,High Watermark)机制。

Kafka 在不同的副本之间维护了一个水位线的机制,消费者只能读取到水位线以下的的数据。

也就是说,消费者一开始在消费 Leader 的时候,虽然 Leader 副本中已经有 (a,b,c,d,e,f,g),但是也只能消费到(a,b,c)的数据。

问题来了:

如果 Leader 挂了,其他 Follower 怎么知道之前的高水位线在哪里?

高水位线是保存在什么地方了吗?

还是它们之间有一个消息同步机制?

答案是:高水位是在 Follower 向 Leader 同步数据的时候,完成高水位数据的更新的。

这里要引入一个概念:LEO(Log End Offset),日志末端位移,表示下一条待写入消息的 offset,每个 Partition 副本都会记录自己的 LEO。

下面模拟数据同步的过程,来说明 HW 如何在多副本之间传递的。

(1)初始状态

如下图:

Leader 会记录自己的 LEO 和 其他 Follower 的 LEO,初始状态都是0.

其他 的Follower 自己也会记录自己的状态。

(2)第一次写入数据

Leader 写入了两条数据,它自己的 LEO 更新成了 2。

此时 Leader 要计算一次 HW,为所有节点 LEO 的最小值,还是为0.

(3)Follower 第一轮同步数据

Follower1,向 Leader 同步的时候,带上自己的 LEO=0(见上图),Leader 根据带过来的 LEO,把 remote_leo1 更新成0,并且告诉 Follower1当前的HW=0。

Follower1 请求到数据(a)回去之后,把自己的 LEO 更新成1,HW=0

Follower1,向 Leader 同步的时候,带上自己的 LEO=0(见上图),Leader 根据带过来的 LEO,把 remote_leo2 更新成0,并且告诉 Follower2当前的HW=0。

Follower2 请求到数据(a,b)回去之后,把自己的 LEO 更新成2,HW=0

然后 Follower 计算出一个 HW,取所有 LEO 最小值为0.

(注意,为了使 HW 保持全局一致,Leader 是在所有的 Follower 请求完一轮之后,才更新自己的 HW)

(4)Follower 第二轮同步数据

此时 Leader 里面写入了一条新数据(c),Leader 自己的 LEO 更新成了 3.

Follower1 开始向 Leader 同步数据,带上自己当前的 LEO=1(见上图),Leader 把 remote_leo 更新成 1,返回两条数据回去,并且返回当前的 HW=0(由于所有的 Follower 还没有都请求完,所以没有计算新的 HW)。

Follower1 把自己的的 LEO 更新成3,HW 更新成0.

Follower2 开始向 Leader 同步数据,带上自己当前的 LEO=2(见上图),Leader 把 remote_leo 更新成 2,返回两条数据回去,并且返回当前的 HW=0(由于所有的 Follower 还没有都请求完,所以没有计算新的 HW)。

Follower2 把自己的的 LEO 更新成3,HW 更新成0.

由于这个时候,所有的 Follower 都请求完了,Leader 计算一次最小的 LEO = 1 ,把 HW 更新成1.

可以看到,直到请求了两轮之后,Leader 的 HW=1,Follower 的 HW=0,落后于当前数据,且所有节点的 HW 不一致

(5)第三轮请求

类似前面两轮的过程

此时,Leader 的 HW=3,Follower 的 HW=1.

总结:Kafka 虽然利用了高水位解决了消费者端读取数据的一致性,但随着数据的不断产生,所有分区的高水位永远无法达成一致,只能是在动态中保持一个平衡。

3、0.11 版本之前,提升了数据一致性,又会牺牲了数据的可用性

在 0.11 版本之前,Kafka 过度依赖使用 HW 来保持数据一致性会产生如下问题:

(1)初始状态

Leader 和 Follower 经过一段时间的同步,达成一致,HW=2.

Producer 使用 ack=all(表示所有副本必须都保存成功这条数据)来向 Leader 发送了一条数据(c)

写入完成之后,Follower 也同步到了这条数据,但此时 HW 仍然为2,要等下下次 Follower 来同步数据的时候,HW 才会变成 3.

此时,Leader 挂了,Follower 会变成新的 Leader。

成为新的 Leader 之后,会检查自己的HW=2.

并且Kafka中有一个机制是:启动的时候需要截取掉 HW >= 2 的数据,那么(2,c)这条数据就被截掉了。

挂了的 Leader 又启动了,变成 Follower 角色,然后开始和新的 Leader 同步数据

发现Leader 的 HW 是 2,它也要把自己 >= HW 的数据截取掉。

此时,虽然 Producer 的 ack=all,也会导致(c)这条数据彻底丢失了。

导致此种后果的原因是:HW 的更新有一个时差;为了保持 Follower 和 Leader 一致,会做数据的截取。

4、0.11 版本后,Kafka 引入了 epoch 机制来解决此种问题

epoch 字面意思是纪元,形象一点讲就是如果发生了 Leader 的选举,那么 epoch 就会新增1,表示一个新的纪元,一个新的皇帝领导的一个新的朝代开始了。

还是回到第三点的初始的例子中

此时,Leader 中会记录自己的 纪元号和此纪元开始的 offset,Follower 也会同步到这个信息并保存下来。

然后他们的数据达到了平衡,HW=2.

此时 Leader 挂了

右边的 Follower 会变成新的 Leader,注意新的版本中,它不会再截取数据了。

过了一段时间之后,左边的 Follower重新启动了

这个时候,Follower 和 Leader 同步数据,会把自己的 epoch 发给 Leader,Leader 收到 Follower 的 epoch 比较,发现 epoch 是相同的,然后 Leader 把

最新的 LEO 给 Follower,Follower 看自己的 数据有没有超过 LEO 的,如果没有超过就不同再截取了。

这个时候,就没有发生数据丢失的问题了。

5、加入 epoch 机制后,如何保证数据的一致性?

我们再考虑如下场景

(1)初始值

Producer 以 ack = 1 的级别来写数据,意味着只要写 Leader 成功就算成功了。

然后 Follower 同步到 (b)这条数据时,Leader 突然挂了,Follower 变成了新的 Leader

此时 Producer 又写了一条新的数据到新的 leader 中

Leader 中多了一条新的数据,并且,重点来了,新的 Leader 会生成一个新的 纪元号,并且记录新的纪元号的起始 offset。

目前可以看到,挂掉的那个 Follower 的数据和新的 Leader 中的数据是不一致的

当挂了的节点启动后,变成后会变成 Follower ,和 Leader 同步数据

同步的时候,Follower 会把自己的纪元(0)发给 Leader,Leader 告诉 Follower 一个比 Follower 的 纪元+1的朝代的 offset。

Follower 会把自己的旧的纪元的 大于等于 这个 offset 的数据截取掉,如下图所示红叉的地方。

引入了 epoch 机制后,不再出现 Leader 截数据的情况;

如果 producer 的 ack 不是 all 的情况下,数据也会保持一致。

四、总结

Kafka 设计的分布式系统,利用多台服务器把性能和吞吐量做到了极致,必然会对数据的可用性和一致性做了一定的取舍。

通过本文,也可以看到 Kafka 的实现并不是完美的,无法覆盖到所有场景,但是也是在一步步的进化和蜕变中。

阅读优秀的框架架构设计,也可以吸收里面的营养为自己所用,所以持续学习吧!

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