Kafka 入门到起飞 - 什么是 HW 和 LEO?何时更新HW和LEO呢?
上文我们已经学到,
- 一个Topic(主题)会有多个Partition(分区)
- 为了保证高可用,每个分区有多个Replication(副本)
- 副本分为Leader 和 Follower 两个角色,Leader副本对外提供读写服务,Follower 从Leader同步数据
- 当Leader副本挂掉,从ISR中选举一个Follower副本成为新的Leader对外继续提供服务
- 那么就要保证分区各副本间数据一致性
图1:
见上图,先来熟悉一下
- 已提交,Leader副本已经被ISR中所有Follower 都同步的消息
- 未提交,Leader已经写入,还没有被Follower同步的消息
- 对Consumer(消费者)而言,已提交的消息都可以拿到
- Leader 和 Follower副本上都有HW 和 LEO
- Leader副本除了自己的LEO,还存Follower的LEO(Remote LEO)
HW (High WaterMarker) 高水位
图2:
高水位可以理解为一个横切面
,存储的也是Offset
(位移)值,
拉齐分区ISR所有副本已经写入的消息,保证HW前的消息你有我有全都有啊,水桶原理
这里要注意,所有副本指的是ISR列表中的同步副本,OSR中同步慢的副本不管
为啥只管ISR列表,不管OSR列表中的副本呢?
这也就是为啥要搞HW 和 LEO 的原因,搞HW就是为了当Leader宕机了,会从ISR列表中选举一个Follower成为新的Leader继续对外提供服务,来实现高可用,而HW能保证任意一个Follower都包含对消费者可见的所有数据,实现数据的可靠性
而OSR是同步过慢的副本,选举也不选它,所以记录HW值也没必要管OSR列表
LEO (Log End Offset) 日志末端位移
就是下一个消息要写入的Offset
(位移),
如上图1,当前副本最后一条消息的位移是13,下一个消息写入14位置,该副本的LEO值就是14
Follower 副本何时更新LEO呢?
以图2 中为例:
Leader 的LEO = 14
Follower1 的 LEO = 12
Follower2 的 LEO = 8
- 对于Leader副本来说,每次写入消息,都会更新LEO的值
- Follower 副本不停地向Leader副本发送
Fetch
请求,一旦获取数据后就写入log
(日志)文件中进行备份,同时更新LEO值 - 其实Follower跟Leader一样,写入数据后就更新自己的LEO值
那么Leader 端的Follower的LEO 什么时候更新呢?
- 当Leader接收到Follower发起的Fetch请求
- 先从Log文件中读取数据
- 先更新Leader中存储的Follower的LEO
- 再将数据返回给Follower
- 这里会不会存在Leader更新了Follower的LEO,但是Follower实际并没有收到返回的消息,而造成Follower 所在broker 和 Leader所在broker存的LEO值不一致呢?
Follower 何时更新HW呢?
以图2 中为例:
Leader 、Follower1 、 Follower2 的 HW = 7
- Follower写入数据后,会更新自己的LEO值,然后就尝试更新自己的HW值
Follower的HW值是怎么算的呢?
- 是根据自己当前LEO值与Leader返回的HW值比较,去较小值作为HW更新
- 这很好理解,Leader中记录的HW是所有副本HW最小的值,也就是同步最慢的那个副本的LEO,每个副本都需要知道这个事,自己不是最小那就记别人的值
Leader 何时更新HW呢?
- Leader中存储的HW就是整个分区的HW,直接影响消息对消费者的可见性
- Leader更新HW有4中情况
- Leader接收生产者发送过来的消息,写入文件后,检查是否需要更新HW
- Follower副本选举成为新的Leader是,Kafka会尝试去更新分区HW
- Broker崩溃,导致副本被踢出ISR,Kafka会检查分区HW是否有被更新的必要
- Leader处理Follower的Fetch请求是,先从Log读取数据,然后尝试跟新HW值
- 正常情况下就是2种: leader处理producer请求,leader处理follower的fetch请求
Leader 的HW值是怎么算的呢?
- 先选出所有满足条件的副本,ISR同步副本
- 比较它们的LEO(包括leader的LEO)
- 选择
最小的LEO值作为HW
感觉有点迷糊? 我们再来一篇举个栗子,掰BoBo说陷一下子,跟住奥~
** 都说kafka最厉害的地方是他的设计思想,果然有很多精妙之处啊**
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