最近,confluent
社区发表了一篇文章,主要讲述了Kafka
未来的2.8
版本将要放弃Zookeeper
,这对于Kafka
用户来说,是一个重要的改进。之前部署Kafka
就必须得部署Zookeeper
,而之后就只要单独部署Kafka
就行了。[1]
Apache Kafka
最早是由Linkedin
公司开发,后来捐献给了Apack
基金会。
Kafka
被官方定义为分布式流式处理平台,因为具备高吞吐、可持久化、可水平扩展等特性而被广泛使用。目前Kafka
具体如下功能:
Kafka
具有系统解耦、流量削峰、缓冲、异步通信等消息队列的功能。Kafka
可以把消息持久化,同时用多副本来实现故障转移,可以作为数据存储系统来使用。Kafka
提供了一些和数据处理相关的组件,比如Kafka Streams
、Kafka Connect
,具备了实时数据的处理功能。下面这张图是Kafka
的消息模型:[2]
通过上面这张图,介绍一下
Kafka
中的几个主要概念:
producer
和consumer
: 消息队列中的生产者和消费者,生产者将消息推送到队列,消费者从队列中拉取消息。consumer group
:消费者集合,这些消费者可以并行消费同一个topic
下不同partition
中的消息。broker
:Kafka
集群中的服务器。topic
:消息的分类。partition
:topic
物理上的分组,一个topic
可以有partition
,每个partition
中的消息会被分配一个有序的id
作为offset
。每个consumer group
只能有一个消费者来消费一个partition
。Kafka架构如下图:
从图中可以看到,
Kafka
的工作需要Zookeeper
的配合。那他们到底是怎么配合工作呢?
看下面这张图:
从上面的图中可以看到,broker
分布式部署,就需要一个注册中心来进行统一管理。Zookeeper
用一个专门节点保存Broker
服务列表,也就是 /brokers/ids
。
broker
在启动时,向Zookeeper
发送注册请求,Zookeeper
会在/brokers/ids
下创建这个broker
节点,如/brokers/ids/[0...N]
,并保存broker
的IP
地址和端口。
❝这个节点临时节点,一旦
broker
宕机,这个临时节点会被自动删除。❞
Zookeeper
也会为topic
分配一个单独节点,每个topic
都会以/brokers/topics/[topic_name]
的形式记录在Zookeeper
。
一个topic
的消息会被保存到多个partition
,这些partition
跟broker
的对应关系也需要保存到Zookeeper
。
partition
是多副本保存的,上图中红色partition
是leader
副本。当leader
副本所在的broker发生故障时,partition
需要重新选举leader
,这个需要由Zookeeper
主导完成。
broker
启动后,会把自己的Broker ID
注册到到对应topic
节点的分区列表中。
我们查看一个topic
是xxx
,分区编号是1
的信息,命令如下:
[root@master] get /brokers/topics/xxx/partitions/1/state
{"controller_epoch":15,"leader":11,"version":1,"leader_epoch":2,"isr":[11,12,13]}
❝当
broker
退出后,Zookeeper
会更新其对应topic
的分区列表。❞
消费者组也会向Zookeeper
进行注册,Zookeeper
会为其分配节点来保存相关数据,节点路径为/consumers/{group_id}
,有3
个子节点,如下图:
这样
Zookeeper
可以记录分区跟消费者的关系,以及分区的offset
。[3]
broker
向Zookeeper
进行注册后,生产者根据broker
节点来感知broker
服务列表变化,这样可以实现动态负载均衡。
consumer group
中的消费者,可以根据topic
节点信息来拉取特定分区的消息,实现负载均衡。
❝实际上,
Kafka
在Zookeeper
中保存的元数据非常多,看下面这张图:随着broker、topic和partition增多,保存的数据量会越来越大。
❞
经过上一节的讲述,我们看到了Kafka
对Zookeeper
的依赖非常大,Kafka
离开Zookeeper
是没有办法独立运行的。那Kafka
是怎么跟Zookeeper
进行交互的呢?
如下图:[4]
Kafka
集群中会有一个broker
被选举为Controller
负责跟Zookeeper
进行交互,它负责管理整个Kafka
集群中所有分区和副本的状态。其他broker
监听Controller
节点的数据变化。
Controller
的选举工作依赖于Zookeeper
,选举成功后,Zookeeper
会创建一个/controller
临时节点。
Controller
具体职责如下:
❝比如当某个分区的leader出现故障时,Controller会为该分区选举新的leader。当检测到分区的ISR集合发生变化时,Controller会通知所有broker更新元数据。当某个topic增加分区时,Controller会负责重新分配分区。
❞
topic
相关的变化broker
相关的变化下面这张图展示了Controller、Zookeeper和broker的交互细节:
Controller
选举成功后,会从Zookeeper
集群中拉取一份完整的元数据初始化ControllerContext
,这些元数据缓存在Controller
节点。当集群发生变化时,比如增加topic
分区,Controller
不仅需要变更本地的缓存数据,还需要将这些变更信息同步到其他Broker
。
Controller
监听到Zookeeper
事件、定时任务事件和其他事件后,将这些事件按照先后顺序暂存到LinkedBlockingQueue
中,由事件处理线程按顺序处理,这些处理多数需要跟Zookeeper
交互,Controller
则需要更新自己的元数据。
Kafka
本身就是一个分布式系统,但是需要另一个分布式系统来管理,复杂性无疑增加了。
使用了Zookeeper
,部署Kafka
的时候必须要部署两套系统,Kafka
的运维人员必须要具备Zookeeper
的运维能力。
Kafaka
依赖一个单一Controller
节点跟Zookeeper
进行交互,如果这个Controller
节点发生了故障,就需要从broker
中选择新的Controller
。如下图,新的Controller
变成了broker3
。
新的
Controller
选举成功后,会重新从Zookeeper
拉取元数据进行初始化,并且需要通知其他所有的broker
更新ActiveControllerId
。老的Controller
需要关闭监听、事件处理线程和定时任务。分区数非常多时,这个过程非常耗时,而且这个过程中Kafka
集群是不能工作的。
当分区数增加时,Zookeeper
保存的元数据变多,Zookeeper
集群压力变大,达到一定级别后,监听延迟增加,给Kafaka
的工作带来了影响。
所以,Kafka
单集群承载的分区数量是一个瓶颈。而这又恰恰是一些业务场景需要的。
升级前后的架构图对比如下:
KIP-500
用Quorum Controller
代替之前的Controller
,Quorum
中每个Controller
节点都会保存所有元数据,通过KRaft
协议保证副本的一致性。这样即使Quorum Controller
节点出故障了,新的Controller
迁移也会非常快。
官方介绍,升级之后,Kafka
可以轻松支持百万级别的分区。
❝Kafak团队把通过Raft协议同步数据的方式Kafka Raft Metadata mode,简称KRaft
❞
Kafka
的用户体量非常大,在不停服的情况下升级是必要的。
目前去除Zookeeper
的Kafka
代码KIP-500
已经提交到trunk
分支,并且已经在的2.8
版本发布。
Kafaka
计划在3.0
版本会兼容Zookeeper Controller
和Quorum Controller
,这样用户可以进行灰度测试。[5]
在大规模集群和云原生的背景下,使用Zookeeper
给Kafka
的运维和集群性能造成了很大的压力。去除Zookeeper
是必然趋势,这也符合大道至简的架构思想。
[1]参考1: https://www.confluent.io/blog/kafka-without-zookeeper-a-sneak-peek/
[2]参考2: https://blog.csdn.net/Zidingyi_367/article/details/110490910
[3]参考3: https://www.jianshu.com/p/a036405f989c
[4]参考4: https://honeypps.com/mq/kafka-controller-analysis/
[5]参考5: https://mp.weixin.qq.com/s/ev6NM6hptltQBuTaCHJCQQ
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文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/0dHPu8O70v69mVuM4--HfA
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