Kafka设计解析：Kafka High Availability （下）

文章目录

1 Broker Failover过程
- 1.1 Controller对Broker failure的处理过程
2 创建/删除Topic
3 Broker响应请求流程
4 LeaderAndIsrRequest响应过程
5 Broker启动过程
6 Controller Failover
7 Partition重新分配
8 Follower从Leader Fetch数据

《Kafka剖析：Kafka背景及架构介绍》
《Kafka设计解析：Kafka High Availability（上）》
《Kafka设计解析：Kafka High Availability （下）》
《Kafka设计解析：Replication工具》
《Kafka设计解析：Kafka Consumer解析》

　　本文在上篇文章（《Kafka设计解析：Kafka High Availability（上）》）基础上，更加深入讲解了Kafka的HA机制，主要阐述了HA相关各种场景，如Broker failover、Controller failover、Topic创建/删除、Broker启动、Follower从Leader fetch数据等详细处理过程。同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具，如重新分配Partition等。

Broker Failover过程

Controller对Broker failure的处理过程

　　1、Controller在ZooKeeper的/brokers/ids节点上注册Watch。一旦有Broker宕机（本文用宕机代表任何让Kafka认为其Broker die的情景，包括但不限于机器断电，网络不可用，GC导致的Stop The World，进程crash等），其在ZooKeeper对应的Znode会自动被删除，ZooKeeper会fire Controller注册的Watch，Controller即可获取最新的幸存的Broker列表。

　　2、Controller决定set_p，该集合包含了宕机的所有Broker上的所有Partition。

　　3、对set_p中的每一个Partition：
　　3.1 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state读取该Partition当前的ISR。
　　3.2 决定该Partition的新Leader。如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存，则选择其中一个作为新Leader，新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的Replica。否则选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR（该场景下可能会有潜在的数据丢失）。如果该Partition的所有Replica都宕机了，则将新的Leader设置为-1。
3.3 将新的Leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。注意，该操作只有Controller版本在3.1至3.3的过程中无变化时才会执行，否则跳转到3.1。

　　4、直接通过RPC向set_p相关的Broker发送LeaderAndISRRequest命令。Controller可以在一个RPC操作中发送多个命令从而提高效率。

Broker failover顺序图如下所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop

LeaderAndIsrRequest结构如下：

case class LeaderAndIsrRequest (versionId: Short,
                                correlationId: Int,
                                clientId: String,
                                controllerId: Int,
                                controllerEpoch: Int,
                                partitionStateInfos: Map[(String, Int), PartitionStateInfo],
                                leaders: Set[Broker])
    extends RequestOrResponse(Some(RequestKeys.LeaderAndIsrKey)) {

LeaderAndIsrResponse结构如下 :

case class LeaderAndIsrResponse(correlationId: Int,
                                responseMap: Map[(String, Int), Short],
                                errorCode: Short = ErrorMapping.NoError)

创建/删除Topic

　　1、Controller在ZooKeeper的/brokers/topics节点上注册Watch，一旦某个Topic被创建或删除，则Controller会通过Watch得到新创建/删除的Topic的Partition/Replica分配。

　　2、对于删除Topic操作，Topic工具会将该Topic名字存于/admin/delete_topics。若delete.topic.enable为true，则Controller注册在/admin/delete_topics上的Watch被fire，Controller通过回调向对应的Broker发送StopReplicaRequest，若为false则Controller不会在/admin/delete_topics上注册Watch，也就不会对该事件作出反应。

　　3、对于创建Topic操作，Controller从/brokers/ids读取当前所有可用的Broker列表，对于set_p中的每一个Partition：
　　3.1 从分配给该Partition的所有Replica（称为AR）中任选一个可用的Broker作为新的Leader，并将AR设置为新的ISR（因为该Topic是新创建的，所以AR中所有的Replica都没有数据，可认为它们都是同步的，也即都在ISR中，任意一个Replica都可作为Leader）
　　3.2 将新的Leader和ISR写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]

　　4、直接通过RPC向相关的Broker发送LeaderAndISRRequest。
创建Topic顺序图如下所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop

Broker响应请求流程

　　Broker通过kafka.network.SocketServer及相关模块接受各种请求并作出响应。整个网络通信模块基于Java NIO开发，并采用Reactor模式，其中包含1个Acceptor负责接受客户请求，N个Processor负责读写数据，M个Handler处理业务逻辑。

　　Acceptor的主要职责是监听并接受客户端（请求发起方，包括但不限于Producer，Consumer，Controller，Admin Tool）的连接请求，并建立和客户端的数据传输通道，然后为该客户端指定一个Processor，至此它对该客户端该次请求的任务就结束了，它可以去响应下一个客户端的连接请求了。其核心代码如下：

serverChannel.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
startupComplete()
var currentProcessor = 0
while(isRunning) {
    val ready = selector.select(500)
    if(ready > 0) {
        val keys = selector.selectedKeys()
        val iter = keys.iterator()
        while(iter.hasNext && isRunning) {
          var key: SelectionKey = null
          try {
            key = iter.next
            iter.remove()
            if(key.isAcceptable)
               accept(key, processors(currentProcessor))
            else
               throw new IllegalStateException("Unrecognized key state for acceptor thread.")

            // round robin to the next processor thread
            currentProcessor = (currentProcessor + 1) % processors.length
          } catch {
            case e: Throwable => error("Error while accepting connection", e)
          }
        }
    }
}

　　Processor主要负责从客户端读取数据并将响应返回给客户端，它本身并不处理具体的业务逻辑，并且其内部维护了一个队列来保存分配给它的所有SocketChannel。Processor的run方法会循环从队列中取出新的SocketChannel并将其SelectionKey.OP_READ注册到selector上，然后循环处理已就绪的读（请求）和写（响应）。Processor读取完数据后，将其封装成Request对象并将其交给RequestChannel。

　　RequestChannel是Processor和KafkaRequestHandler交换数据的地方，它包含一个队列requestQueue用来存放Processor加入的Request，KafkaRequestHandler会从里面取出Request来处理；同时它还包含一个respondQueue，用来存放KafkaRequestHandler处理完Request后返还给客户端的Response。

　　Processor会通过processNewResponses方法依次将requestChannel中responseQueue保存的Response取出，并将对应的SelectionKey.OP_WRITE事件注册到selector上。当selector的select方法返回时，对检测到的可写通道，调用write方法将Response返回给客户端。

　　KafkaRequestHandler循环从RequestChannel中取Request并交给kafka.server.KafkaApis处理具体的业务逻辑。

LeaderAndIsrRequest响应过程

　　对于收到的LeaderAndIsrRequest，Broker主要通过ReplicaManager的becomeLeaderOrFollower处理，流程如下：

　　1、若请求中controllerEpoch小于当前最新的controllerEpoch，则直接返回ErrorMapping.StaleControllerEpochCode。

　　2、对于请求中partitionStateInfos中的每一个元素，即（(topic, partitionId), partitionStateInfo)：
　　2.1 若partitionStateInfo中的leader epoch大于当前ReplicManager中存储的(topic, partitionId)对应的partition的leader epoch，则：
　　2.1.1 若当前brokerid（或者说replica id）在partitionStateInfo中，则将该partition及partitionStateInfo存入一个名为partitionState的HashMap中
　　2.1.2 否则说明该Broker不在该Partition分配的Replica list中，将该信息记录于log中
　　2.2 否则将相应的Error code（ErrorMapping.StaleLeaderEpochCode）存入Response中

　　3、筛选出partitionState中Leader与当前Broker ID相等的所有记录存入partitionsTobeLeader中，其它记录存入partitionsToBeFollower中。

　　4、若partitionsTobeLeader不为空，则对其执行makeLeaders方。
　　
　　5、若partitionsToBeFollower不为空，则对其执行makeFollowers方法。

　　6、若highwatermak线程还未启动，则将其启动，并将hwThreadInitialized设为true。

　　7、关闭所有Idle状态的Fetcher。

LeaderAndIsrRequest处理过程如下图所示：

如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop

Broker启动过程

　　Broker启动后首先根据其ID在ZooKeeper的/brokers/idszonde下创建临时子节点（Ephemeral node），创建成功后Controller的ReplicaStateMachine注册其上的Broker Change Watch会被fire，从而通过回调KafkaController.onBrokerStartup方法完成以下步骤：

　　1、向所有新启动的Broker发送UpdateMetadataRequest，其定义如下。

case class UpdateMetadataRequest (versionId: Short,
                                  correlationId: Int,
                                  clientId: String,
                                  controllerId: Int,
                                  controllerEpoch: Int,
                                  partitionStateInfos: Map[TopicAndPartition, PartitionStateInfo],
                                  aliveBrokers: Set[Broker])
  extends RequestOrResponse(Some(RequestKeys.UpdateMetadataKey))

　　2、将新启动的Broker上的所有Replica设置为OnlineReplica状态，同时这些Broker会为这些Partition启动high watermark线程。

　　3、通过partitionStateMachine触发OnlinePartitionStateChange。

Controller Failover

　　Controller也需要Failover。每个Broker都会在Controller Path (/controller)上注册一个Watch。当前Controller失败时，对应的Controller Path会自动消失（因为它是Ephemeral Node），此时该Watch被fire，所有“活”着的Broker都会去竞选成为新的Controller（创建新的Controller Path），但是只会有一个竞选成功（这点由ZooKeeper保证）。竞选成功者即为新的Leader，竞选失败者则重新在新的Controller Path上注册Watch。因为ZooKeeper的Watch是一次性的，被fire一次之后即失效，所以需要重新注册。
Broker成功竞选为新Controller后会触发KafkaController.onControllerFailover方法，并在该方法中完成如下操作：

　　1、读取并增加Controller Epoch。

　　2、在ReassignedPartitions Patch(/admin/reassign_partitions)上注册Watch。

　　3、在PreferredReplicaElection Path(/admin/preferred_replica_election)上注册Watch。

　　4、通过partitionStateMachine在Broker Topics Patch(/brokers/topics)上注册Watch。

　　5、若delete.topic.enable设置为true（默认值是false），则partitionStateMachine在Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)上注册Watch。

　　6、通过replicaStateMachine在Broker Ids Patch(/brokers/ids)上注册Watch。

　　7、初始化ControllerContext对象，设置当前所有Topic，“活”着的Broker列表，所有Partition的Leader及ISR等。

　　8、启动replicaStateMachine和partitionStateMachine。

　　9、将brokerState状态设置为RunningAsController。

　　10、将每个Partition的Leadership信息发送给所有“活”着的Broker。

　　11、若auto.leader.rebalance.enable配置为true（默认值是true），则启动partition-rebalance线程。

　　12、若delete.topic.enable设置为true且Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)中有值，则删除相应的Topic。

Partition重新分配

　　管理工具发出重新分配Partition请求后，会将相应信息写到/admin/reassign_partitions上，而该操作会触发ReassignedPartitionsIsrChangeListener，从而通过执行回调函数KafkaController.onPartitionReassignment来完成以下操作：

　　1、将ZooKeeper中的AR（Current Assigned Replicas）更新为OAR（Original list of replicas for partition） + RAR（Reassigned replicas）。
　　2、强制更新ZooKeeper中的leader epoch，向AR中的每个Replica发送LeaderAndIsrRequest。
　　3、将RAR - OAR中的Replica设置为NewReplica状态。
　　4、等待直到RAR中所有的Replica都与其Leader同步。
　　5、将RAR中所有的Replica都设置为OnlineReplica状态。
　　6、将Cache中的AR设置为RAR。
　　7、若Leader不在RAR中，则从RAR中重新选举出一个新的Leader并发送LeaderAndIsrRequest。若新的Leader不是从RAR中选举而出，则还要增加ZooKeeper中的leader epoch。
　　8、将OAR - RAR中的所有Replica设置为OfflineReplica状态，该过程包含两部分。第一，将ZooKeeper上ISR中的OAR - RAR移除并向Leader发送LeaderAndIsrRequest从而通知这些Replica已经从ISR中移除；第二，向OAR - RAR中的Replica发送StopReplicaRequest从而停止不再分配给该Partition的Replica。
　　9、将OAR - RAR中的所有Replica设置为NonExistentReplica状态从而将其从磁盘上删除。
　　10、将ZooKeeper中的AR设置为RAR。
　　11、删除/admin/reassign_partition。

　　注意：最后一步才将ZooKeeper中的AR更新，因为这是唯一一个持久存储AR的地方，如果Controller在这一步之前crash，新的Controller仍然能够继续完成该过程。

　　以下是Partition重新分配的案例，OAR = ｛1，2，3｝，RAR = ｛4，5，6｝，Partition重新分配过程中ZooKeeper中的AR和Leader/ISR路径如下：

AR	leader/isr	Sttep
{1,2,3}	1/{1,2,3}	(initial state)
{1,2,3,4,5,6}	1/{1,2,3}	(step 2)
{1,2,3,4,5,6}	1/{1,2,3,4,5,6}	(step 4)
{1,2,3,4,5,6}	4/{1,2,3,4,5,6}	(step 7)
{1,2,3,4,5,6}	4/{4,5,6}	(step 8)
{4,5,6}	4/{4,5,6}	(step 10)

Follower从Leader Fetch数据

　　Follower通过向Leader发送FetchRequest获取消息，FetchRequest结构如下

case class FetchRequest(versionId: Short = FetchRequest.CurrentVersion,
                        correlationId: Int = FetchRequest.DefaultCorrelationId,
                        clientId: String = ConsumerConfig.DefaultClientId,
                        replicaId: Int = Request.OrdinaryConsumerId,
                        maxWait: Int = FetchRequest.DefaultMaxWait,
                        minBytes: Int = FetchRequest.DefaultMinBytes,
                        requestInfo: Map[TopicAndPartition, PartitionFetchInfo])
        extends RequestOrResponse(Some(RequestKeys.FetchKey))

　　从FetchRequest的结构可以看出，每个Fetch请求都要指定最大等待时间和最小获取字节数，以及由TopicAndPartition和PartitionFetchInfo构成的Map。实际上，Follower从Leader数据和Consumer从Broker Fetch数据，都是通过FetchRequest请求完成，所以在FetchRequest结构中，其中一个字段是clientID，并且其默认值是ConsumerConfig.DefaultClientId。

　　Leader收到Fetch请求后，Kafka通过KafkaApis.handleFetchRequest响应该请求，响应过程如下：

　　1、replicaManager根据请求读出数据存入dataRead中。
　　2、如果该请求来自Follower则更新其相应的LEO（log end offset）以及相应Partition的High Watermark
　　3、根据dataRead算出可读消息长度（单位为字节）并存入bytesReadable中。
　　4、满足下面4个条件中的1个，则立即将相应的数据返回
　　(1)、Fetch请求不希望等待，即fetchRequest.macWait < = 0　　(2)、Fetch请求不要求一定能取到消息，即fetchRequest.numPartitions <= 0，也即requestInfo为空　　(3)、有足够的数据可供返回，即bytesReadable >= fetchRequest.minBytes
　　(4)、读取数据时发生异常
　　5、若不满足以上4个条件，FetchRequest将不会立即返回，并将该请求封装成DelayedFetch。检查该DeplayedFetch是否满足，若满足则返回请求，否则将该请求加入Watch列表

Leader通过以FetchResponse的形式将消息返回给Follower，FetchResponse结构如下

case class FetchResponse(correlationId: Int,
                         data: Map[TopicAndPartition, FetchResponsePartitionData])
    extends RequestOrResponse()

本博客文章除特别声明，全部都是原创！
原创文章版权归过往记忆大数据（过往记忆）所有，未经许可不得转载。
本文链接: 【Kafka设计解析：Kafka High Availability （下）】（https://www.iteblog.com/archives/1383.html）