我将通过解释 Kafka 的一般工作原理以及它如何处理故障来回答您的问题。
每个主题,都是一个特定的数据流(类似于数据库中的表)。主题,被分成 partitions(任意数量),其中分区中的每条消息都有一个增量 id,称为偏移量,如下所示。
分区 0:
+---+---+---+-----+
| 0 | 1 | 2 | ... |
+---+---+---+-----+
分区 1:
+---+---+---+---+----+
| 0 | 1 | 2 | 3 | .. |
+---+---+---+---+----+
现在一个 Kafka 集群由多个 brokers 组成。每个代理都有一个 ID 标识,并且可以包含某些主题分区。
2 个主题的示例(每个主题分别有 3 和 2 个分区):
经纪人 1:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 0 |
| |
| |
| Topic 2 |
| Partition 1 |
+-------------------+
经纪人 2:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 2 |
| |
| |
| Topic 2 |
| Partition 0 |
+-------------------+
经纪人 3:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 1 |
| |
| |
| |
| |
+-------------------+
注意数据是分布式的(Broker 3不保存topic 2的任何数据)。
主题,应该有一个replication-factor > 1(通常是 2 或 3),这样当一个代理关闭时,另一个可以提供主题的数据。例如,假设我们有一个主题有 2 个分区,replication-factor 设置为 2,如下所示:
经纪人 1:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 0 |
| |
| |
| |
| |
+-------------------+
经纪人 2:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 0 |
| |
| |
| Topic 1 |
| Partition 0 |
+-------------------+
经纪人 3:
+-------------------+
| Topic 1 |
| Partition 1 |
| |
| |
| |
| |
+-------------------+
现在假设 Broker 2 失败了。 代理 1 和 3 仍然可以为主题 1 提供数据。因此,replication-factor 为 3 始终是一个好主意,因为它允许一个代理被删除以进行维护,也允许另一个代理被删除出乎意料地被取下来。 因此,Apache-Kafka 提供了强大的持久性和容错保证。
关于领导者的注意事项:
在任何时候,只有一个代理可以成为分区的领导者,并且只有该领导者可以接收和提供该分区的数据。其余的代理只会同步数据(同步副本)。另请注意,当 replication-factor 设置为 1 时,leader 在代理失败时无法移动到其他位置。一般来说,当一个分区的所有副本都失败或下线时,leader 会自动设置为-1。