【kafka原理】Kafka生产者 (分区策略和ACK应答机制)_kafka producer ack

分区原则

我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象

1. 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值;

2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值;

3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数(后 面每次调用在这个整数上自增)，将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition 值，也就是常说的 round-robin 算法。

数据可靠性保证

---

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。

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，原因如下:

1. 同样为了容忍 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。

2. 虽然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。

Ack应答机制

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。

所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡， 选择以下的配置。

acks 参数配置:

---- acks:

0: producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还 没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能 丢失数据 ;

1: producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower 同步成功之前 leader 故障，那么将会 丢失数据 ;

acks = 1 丢失案例

-1(all):producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才 返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会 造成 数据重复。

acks=-1 数据重复案例

故障处理细节

LEO:指的是每个副本最大的 offset;

HW:指的是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。

Exactly Once 语义

将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即At Least Once语义。

相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被 发送一次，即 At Most Once 语义。

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