Kafka的分散式架構與高可用性

導語一開始我們就說過Kafka是一款開源的高吞吐、分散式的消息隊列系統，那麼今天我們就來說下它的分散式架構和高可用性以及雙/多中心部署。 Kafka 體系架構簡介以下是 Kafka 的軟體架構，整個 Kafka 體繫結構由 Producer、Consumer、Broker、ZooKeeper 組 ...

導語

一開始我們就說過Kafka是一款開源的高吞吐、分散式的消息隊列系統，那麼今天我們就來說下它的分散式架構和高可用性以及雙/多中心部署。

Kafka 體系架構簡介

以下是 Kafka 的軟體架構，整個 Kafka 體繫結構由 Producer、Consumer、Broker、ZooKeeper 組成。Broker 又由 Topic、分區、副本組成。

詳細可以參考 Kafka 官方文檔，Kafka introduction。

分散式與高可用

Kafka通過其分散式架構來實現高可用性。以下是Kafka分散式架構與高可用性之間的關係：

分散式數據存儲：Kafka的主題被分為多個分區，每個分區都可以有多個副本。這些副本可以分佈在不同的Broker節點上，形成分散式的數據存儲。這種分散式存儲使得數據在多個節點上冗餘存儲，即使某個節點發生故障，其他副本仍然可用，保證了數據的高可用性。
冗餘備份：Kafka中的每個分區都可以配置多個副本，這些副本被分佈在不同的Broker節點上。當一個Broker節點發生故障時，其他副本可以接管該分區並繼續提供服務。這種冗餘備份機制保證了即使多個節點發生故障，系統仍然可以繼續工作，避免了單點故障，提高了可用性。
ISR機制：Kafka使用ISR（In-Sync Replicas）機制來保證數據的可靠性和一致性。ISR是指與Leader副本保持同步的副本集合。當消息被寫入Leader副本後，必須等待ISR中的所有副本完成寫入操作，才會返回確認給生產者。這樣可以保證消息的複製和同步，提高數據的可靠性和一致性。
動態的故障轉移：Kafka具備自動故障轉移能力。當一個Broker節點發生故障時，ISR中的其他副本會參與到Leader選舉過程中，自動選舉新的Leader副本，併進行分區重平衡。這樣可以快速恢復系統的可用性，保證生產者和消費者能夠無縫地繼續工作。
水平擴展：Kafka的分散式架構支持水平擴展。通過增加更多的Broker節點，可以擴展Kafka集群的吞吐量和容量。水平擴展提高了系統的伸縮性，使得Kafka能夠處理大規模的數據流和高併發的讀寫請求。
多中心數據互為災備：即一般為了避免天災人禍大型項目都會在不同地域部署相同的數據數據中心，彼此之間互為災備。

多中心相關術語

RTO(Recovery Time Objective)：即數據恢復時間目標。指如果發生故障，發生故障轉移時業務系統所能容忍的最長停止服務時間。如果需要 RTO 越低，就越要避免手工操作，只有自動化故障轉移才能實現比較低的 RTO。
RPO(Recovery Point Objective)：即數據恢復點目標。指如果發生故障，故障轉移需要從數據歷史記錄中的哪個點恢復。換句話說，有多少數據會在故障期間丟失。
災難恢復(Disaster Recovery): 涵蓋所有允許應用程式從災難中恢復的體繫結構、實現、工具、策略和過程的總稱，在本文檔的上下文中，是指整個區域故障。
高可用性(High Availability): 一個高度可用的系統即使在出現故障的情況下也可以連續運行。在多區域架構的上下文中，高可用性應用程式即使在整個區域故障期間也可以運行。HA 應用程式具有災難恢復策略。

發生故障的場景

不論是在虛擬化或容器化架構下，還是在提供成熟服務的雲廠商上，但都有可能因為各種因素髮生局部和系統故障，因此就需要考慮整體系統容災能力及可用性。

下麵列出一些典型的故障場景

序號	故障場景	影響	緩解措施
1	單節點故障	單個節點或托管在該節點上的 VM 的功能喪失	集群部署
2	機架或交換機故障	該機架內托管的所有節點/虛擬機（和/或連接）丟失	集群部署分佈在多個機架和/或網路故障域中
3	DC/DC-機房故障	在該 DC/DC 機房內托管的所有節點/虛擬機（和/或連接）丟失	擴展集群、複製部署
4	區域故障	該區域內托管的所有節點/虛擬機（和/或連接）丟失	地理延伸集群（延遲相關）和/或複製部署
5	全球性系統性中斷（DNS 故障、路由故障等）	影響客戶和員工的所有系統和服務完全中斷	離線備份；第三方域中的副本
6	人為行為（無意或惡意）	在檢測之前，人為行為可能會破壞數據和任何同步副本的可用性	離線備份

這篇文章重點圍繞故障場景2、3、4說明 Kafka 中有哪些方案來應對這幾類故障場景。第1種單節點故障，Kafka 集群高可用可以應對；第5、6種故障可以考慮將數據存儲到第三方系統，如果在雲上可以轉儲到 COS。

雙/多中心的應用場景

跨地域複製
在項目比較大的時候，可能需要在多個地域部署中心服務，以增加系統的容災能力和業務能力，每個數據中心都有自己的 Kafka 集群，這裡就涉及到應用和Kafka集群之間的訪問，是本地訪問還是跨中心訪問。
災備
任何集群服務都會收到天災、人禍等因素影響穩定性，比如地震，火災，高溫、超低溫等等，Kafka 集群可能因為這些不可預估的原因導致不可用，這時就需要有另外的與第一個集群完全相同的集群。如果有任何一個集群出現不可用情況，其他中心可以及時頂上，也就是所謂的互為災備。
集群的物理隔離
多環境設置，數據隔離部署。
雲遷移和混合雲部署
在雲計算流行的今天，部分公司會將業務同時部署在本地 IDC 和雲端。本地 IDC 和每個雲服務區域可能都會有 Kafka 集群，應用程式會在這些 Kafka 集群之間傳輸數據。例如，雲端部署了一個應用，它需要訪問 IDC 里的數據，IDC 里的應用程式負責更新這個數據，並保存在本地的資料庫中。可以捕獲這些數據變更，然後保存在 IDC 的 Kafka 集群中，然後再鏡像到雲端的 Kafka 集群中，讓雲端的應用程式可以訪問這些數據。這樣既有助於控制跨數據中心的流量成本，也有助於提高流量的監管合規性和安全性。
法律和法規要求
見題知意。

跨數據中心Kafka的部署形態

一般來說，Kafka 跨數據中心部署大體分兩種形態：Stretched Cluster和Connected Cluster。

Stretched Cluster

延展集群，它本質上是單個集群，是使用Kafka內置的複製機制來保持broker副本的同步。通過配置min.insync.replicas和acks=all，可以確保每次寫入消息時都可以收到至少來自兩個數據中心的確認。

Connected Cluster

連接集群，一般通過非同步複製完成多地域複製，並且使用外部工具將數據從一個（或多個）集群複製到另一個集群。該工具中會有Kafka消費者從源集群消費數據，然後利用Kafka生產者將數據生產到目的集群。但Confluent提供了一種不使用外部工具實現此功能的連接集群，在下麵介紹商業化方案的時候再詳細說明。