5-Kafka中的分区副本机制_kafka 分区 副本

生产者的分区写入策略

• 轮询（按照消息尽量保证每个分区的负载）策略，消息会均匀地分布到每个partition
  • 写入消息的时候，key为null的时候，默认使用的是轮询策略
• 随机策略（不使用）
• 按key写入策略，key.hash() % 分区的数量
• 自定义分区策略（类似于MapReduce指定分区）

乱序问题

• 在Kafka中生产者是有写入策略，如果topic有多个分区，就会将数据分散在不同的partition中存储
• 当partition数量大于1的时候，数据（消息）会打散分布在不同的partition中
• 如果只有一个分区，消息是有序的

消费组Consumer Group Rebalance机制

• 再均衡：在某些情况下，消费者组中的消费者消费的分区会产生变化，会导致消费者分配不均匀（例如：有两个消费者消费3个，因为某个partition崩溃了，还有一个消费者当前没有分区要削峰），Kafka Consumer Group就会启用rebalance机制，重新平衡这个Consumer Group内的消费者消费的分区分配。
• 触发时机
  • 消费者数量发生变化
    • 某个消费者crash
    • 新增消费者
  • topic的数量发生变化
    • 某个topic被删除
  • partition的数量发生变化
    • 删除partition
    • 新增partition
• 不良影响
  • 发生rebalance，所有的consumer将不再工作，共同来参与再均衡，直到每个消费者都已经被成功分配所需要消费的分区为止（rebalance结束）

消费者的分区分配策略

分区分配策略：保障每个消费者尽量能够均衡地消费分区的数据，不能出现某个消费者消费分区的数量特别多，某个消费者消费的分区特别少

• Range分配策略（范围分配策略）：Kafka默认的分配策略
  • n：分区的数量 / 消费者数量
  • m：分区的数量 % 消费者数量
  • 前m个消费者消费n+1个分区
  • 剩余的消费者消费n个分区
• RoundRobin分配策略（轮询分配策略）
  • 消费者挨个分配消费的分区
• Striky粘性分配策略
  • 在没有发生rebalance跟轮询分配策略是一致的
  • 发生了rebalance，轮询分配策略，重新走一遍轮询分配的过程。而粘性会保证跟上一次的尽量一致，只是将新的需要分配的分区，均匀的分配到现有可用的消费者中即可
  • 减少上下文的切换

副本的ACK机制

producer是不断地往Kafka中写入数据，写入数据会有一个返回结果，表示是否写入成功。这里对应有一个ACKs的配置。

• acks = 0：生产者只管写入，不管是否写入成功，可能会数据丢失。性能是最好的
• acks = 1：生产者会等到leader分区写入成功后，返回成功，接着发送下一条
• acks = -1/all：确保消息写入到leader分区、还确保消息写入到对应副本都成功后，接着发送下一条，性能是最差的

根据业务情况来选择ack机制，是要求性能最高，一部分数据丢失影响不大，可以选择0/1。如果要求数据一定不能丢失，就得配置为-1/all。

分区中是有leader和follower的概念，为了确保消费者消费的数据是一致的，只能从分区leader去读写消息，follower做的事情就是同步数据，Backup。

高级API（High-Level API）、低级API（Low-Level API）

• 高级API就是直接让Kafka帮助管理、处理分配、数据
  • offset存储在ZK中
  • 由kafka的rebalance来控制消费者分配的分区
  • 开发起来比较简单，无需开发者关注底层细节
  • 无法做到细粒度的控制
• 低级API：由编写的程序自己控制逻辑
  • 自己来管理Offset，可以将offset存储在ZK、MySQL、Redis、HBase、Flink的状态存储
  • 指定消费者拉取某个分区的数据
  • 可以做到细粒度的控制
  • 原有的Kafka的策略会失效，需要我们自己来实现消费机制