Kafka 3.0新特性全面曝光，真香！
The following article is from 云加社区 Author 屈志平
导语 | kafka3.0的版本已经试推行去zk的kafka架构了，如果去掉了zk，那么在kafka新的版本当中使用什么技术来代替了zk的位置呢，接下来我们一起来一探究竟，了解kafka的内置共识机制和raft算法。
一、Kafka简介
Kafka是一款开源的消息引擎系统。一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer、若干Broker、若干Consumer，以及一个ZooKeeper集群，如上图所示。其中ZooKeeper是Kafka用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等操作的。Producer将消息发送到Broker，Broker负责将收到的消息存储到磁盘中，而Consumer负责从Broker订阅并消费消息。
（一）Kafka核心组件
producer：消息生产者，就是向broker发送消息的客户端。
consumer：消息消费者，就是从broker拉取数据的客户端。
consumer group：消费者组，由多个消费者consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同的分区，一个分区只能由同一个消费者组内的一个消费者消费；消费者组之间相互独立，互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是一个逻辑上的订阅者。
broker：一台服务器就是一个broker，一个集群由多个broker组成，一个broker可以有多个topic。
topic：可以理解为一个队列，所有的生产者和消费者都是面向topic的。
partition：分区，kafka中的topic为了提高拓展性和实现高可用而将它分布到不同的broker中，一个topic可以分为多个partition，每个partition都是有序的，即消息发送到队列的顺序跟消费时拉取到的顺序是一致的。
replication：副本。一个topic对应的分区partition可以有多个副本，多个副本中只有一个为leader，其余的为follower。为了保证数据的高可用性，leader和follower会尽量均匀的分布在各个broker中，避免了leader所在的服务器宕机而导致topic不可用的问题。
（二）kafka2当中zk的作用
/admin：主要保存kafka当中的核心的重要信息，包括类似于已经删除的topic就会保存在这个路径下面。
/brokers：主要用于保存kafka集群当中的broker信息，以及没被删除的topic信息。
/cluster: 主要用于保存kafka集群的唯一id信息，每个kafka集群都会给分配要给唯一id，以及对应的版本号。
/config: 集群配置信息。
/controller：kafka集群当中的控制器信息，控制器组件（Controller），是Apache Kafka的核心组件。它的主要作用是在Apache ZooKeeper的帮助下管理和协调整个Kafka集群。
/controller_epoch：主要用于保存记录controller的选举的次数。
/isr_change_notification：isr列表发生变更时候的通知，在kafka当中由于存在ISR列表变更的情况发生,为了保证ISR列表更新的及时性，定义了isr_change_notification这个节点，主要用于通知Controller来及时将ISR列表进行变更。
/latest_producer_id_block：使用`/latest_producer_id_block`节点来保存PID块，主要用于能够保证生产者的任意写入请求都能够得到响应。
/log_dir_event_notification：主要用于保存当broker当中某些LogDir出现异常时候,例如磁盘损坏,文件读写失败等异常时候,向ZK当中增加一个通知序号，controller监听到这个节点的变化之后，就会做出对应的处理操作。
以上就是kafka在zk当中保留的所有的所有的相关的元数据信息，这些元数据信息保证了kafka集群的正常运行。
二、kafka3的安装配置
在kafka3的版本当中已经彻底去掉了对zk的依赖，如果没有了zk集群，那么kafka当中是如何保存元数据信息的呢，这里我们通过kafka3的集群来一探究竟。
（一）kafka安装配置核心重要参数
Controller服务器
不管是kafka2还是kafka3当中，controller控制器都是必不可少的，通过controller控制器来维护kafka集群的正常运行，例如ISR列表的变更，broker的上线或者下线，topic的创建，分区的指定等等各种操作都需要依赖于Controller，在kafka2当中，controller的选举需要通过zk来实现，我们没法控制哪些机器选举成为Controller,而在kafka3当中,我们可以通过配置文件来自己指定哪些机器成为Controller,这样做的好处就是我们可以指定一些配置比较高的机器作为Controller节点,从而保证controller节点的稳健性。
被选中的controller节点参与元数据集群的选举，每个controller节点要么是Active状态，或者就是standBy状态。
Process.Roles
使用KRaft模式来运行kafka集群的话，我们有一个配置叫做Process.Roles必须配置，这个参数有以下四个值可以进行配置：
Process.Roles=Broker, 服务器在KRaft模式中充当Broker。
Process.Roles=Controller, 服务器在KRaft模式下充当Controller。
Process.Roles=Broker,Controller，服务器在KRaft模式中同时充当Broker和Controller。
如果process.roles没有设置。那么集群就假定是运行在ZooKeeper模式下。
如果需要从zookeeper模式转换成为KRaft模式，那么需要进行重新格式化。如果一个节点同时是Broker和Controller节点,那么就称之为组合节点。
实际工作当中，如果有条件的话，尽量还是将Broker和Controller节点进行分离部署。避免由于服务器资源不够的情况导致OOM等一系列的问题
Quorum Voters
通过controller.quorum.voters配置来实习哪些节点是Quorum的投票节点,所有想要成为控制器的节点,都必须放到这个配置里面。
每个Broker和每个Controller都必须配置Controller.quorum.voters，该配置当中提供的节点ID必须与提供给服务器的节点ID保持一直。
每个Broker和每个Controller 都必须设置 controller.quorum.voters。需要注意的是，controller.quorum.voters 配置中提供的节点ID必须与提供给服务器的节点ID匹配。
比如在Controller1上，node.Id必须设置为1，以此类推。注意，控制器id不强制要求你从0或1开始。然而，分配节点ID的最简单和最不容易混淆的方法是给每个服务器一个数字ID，然后从0开始。
（二）下载并解压安装包
bigdata01下载kafka的安装包，并进行解压：
[hadoop@bigdata01 kraft]$ cd /opt/soft/[hadoop@bigdata01 soft]$ wget http://archive.apache.org/dist/kafka/3.1.0/kafka_2.12-3.1.0.tgz[hadoop@bigdata01 soft]$ tar -zxf kafka_2.12-3.1.0.tgz -C /opt/install/修改kafka的配置文件broker.properties：
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ cd /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/config/kraft/[hadoop@bigdata01 kraft]$ vim broker.properties修改编辑内容如下：
node.id=1controller.quorum.voters=1@bigdata01:9093listeners=PLAINTEXT://bigdata01:9092advertised.listeners=PLAINTEXT://bigdata01:9092log.dirs=/opt/install/kafka_2.12-3.1.0/kraftlogs创建两个文件夹：
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ mkdir -p /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/kraftlogs[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ mkdir -p /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/topiclogs同步安装包到其他机器上面去。
（三）服务器集群启动
启动kafka服务：
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ ./bin/kafka-storage.sh random-uuidYkJwr6RESgSJv-sxa1R1mA[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ ./bin/kafka-storage.sh format -t YkJwr6RESgSJv-sxa1R1mA -c ./config/kraft/server.propertiesFormatting /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/topiclogs[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/kraft/server.properties（四）创建kafka的topic
集群启动成功之后，就可以来创建kafka的topic了，使用以下命令来创建kafka的topic：
./bin/kafka-topics.sh --create --topic kafka_test --partitions 3 --replication-factor 2 --bootstrap-server bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092（五）任意一台机器查看kafka的topic
组成集群之后，任意一台机器就可以通过以下命令来查看到刚才创建的topic了：
[hadoop@bigdata03 ~]$ cd /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/[hadoop@bigdata03 kafka_2.12-3.1.0]$ bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092（六）消息生产与消费
使用命令行来生产以及消费kafka当中的消息：
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092 --topic kafka_test
[hadoop@bigdata02 kafka_2.12-3.1.0]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server bigdata01:9092,bigdata02:9092,bigdata03:9092 --topic kafka_test --from-beginning三、Kafka当中Raft的介绍
（一）kafka强依赖zk所引发的问题
前面我们已经看到了kafka3集群在没有zk集群的依赖下，也可以正常运行，那么kafka2在zk当中保存的各种重要元数据信息，在kafka3当中如何实现保存的呢？
kafka一直都是使用zk来管理集群以及所有的topic的元数据，并且使用了zk的强一致性来选举集群的controller，controller对整个集群的管理至关重要，包括分区的新增，ISR列表的维护，等等很多功能都需要靠controller来实现，然后使用zk来维护kafka的元数据也存在很多的问题以及存在性能瓶颈。
以下是kafka将元数据保存在zk当中的诸多问题。
元数据存取困难
元数据的存取过于困难，每次重新选举的controller需要把整个集群的元数据重新restore，非常的耗时且影响集群的可用性。
元数据更新网络开销大
整个元数据的更新操作也是以全量推的方式进行，网络的开销也会非常大。
强耦合违背软件设计原则
Zookeeper对于运维来说，维护Zookeeper也需要一定的开销，并且kafka强耦合与zk也并不好，还得时刻担心zk的宕机问题，违背软件设计的高内聚，低耦合的原则。
网络分区复杂度高
Zookeeper本身并不能兼顾到broker与broker之间通信的状态，这就会导致网络分区的复杂度成几何倍数增长。
zk本身不适合做消息队列
zookeeper不适合做消息队列，因为zookeeper有1M的消息大小限制 zookeeper的children太多会极大的影响性能znode太大也会影响性能 znode太大会导致重启zkserver耗时10-15分钟 zookeeper仅使用内存作为存储，所以不能存储太多东西。
并发访问zk问题多
最好单线程操作zk客户端，不要并发，临界、竞态问题太多。
基于以上各种问题，所以提出了脱离zk的方案，转向自助研发强一致性的元数据解决方案，也就是KIP-500。
KIP-500议案提出了在Kafka中处理元数据的更好方法。基本思想是"Kafka on Kafka"，将Kafka的元数据存储在Kafka本身中，无需增加额外的外部存储比如ZooKeeper等。
去zookeeper之后的kafka新的架构
在KIP-500中，Kafka控制器会将其元数据存储在Kafka分区中，而不是存储在ZooKeeper中。但是，由于控制器依赖于该分区，因此分区本身不能依赖控制器来进行领导者选举之类的事情。而是，管理该分区的节点必须实现自我管理的Raft仲裁。
在kafka3.0的新的版本当中，使用了新的KRaft协议，使用该协议来保证在元数据仲裁中准确的复制元数据，这个协议类似于zk当中的zab协议以及类似于Raft协议，但是KRaft协议使用的是基于事件驱动的模式，与ZAB协议和Raft协议还有点不一样
在kafka3.0之前的的版本当中，主要是借助于controller来进行leader partition的选举，而在3.0协议当中，使用了KRaft来实现自己选择leader，并最终令所有节点达成共识，这样简化了controller的选举过程，效果更加高效。
（二）kakfa3 Raft
前面我们已经知道了在kafka3当中可以不用再依赖于zk来保存kafka当中的元数据了，转而使用Kafka Raft来实现元数据的一致性，简称KRaft，并且将元数据保存在kafka自己的服务器当中，大大提高了kafka的元数据管理的性能。
KRaft运行模式的Kafka集群，不会将元数据存储在Apache ZooKeeper中。即部署新集群的时候，无需部署ZooKeeper集群，因为Kafka将元数据存储在Controller节点的KRaft Quorum中。KRaft可以带来很多好处，比如可以支持更多的分区，更快速的切换Controller，也可以避免Controller缓存的元数据和Zookeeper存储的数据不一致带来的一系列问题。
在新的版本当中，控制器Controller节点我们可以自己进行指定,这样最大的好处就是我们可以自己选择一些配置比较好的机器成为Controller节点，而不像在之前的版本当中，我们无法指定哪台机器成为Controller节点，而且controller节点与broker节点可以运行在同一台机器上，并且控制器controller节点不再向broker推送更新消息,而是让Broker从这个Controller Leader节点进行拉去元数据的更新。
（三）如何查看kafka3当中的元数据信息
在kafka3当中，不再使用zk来保存元数据信息了，那么在kafka3当中如何查看元数据信息呢，我们也可以通过kafka自带的命令来进行查看元数据信息，在KRaft中，有两个命令常用命令脚本，kafka-dump-log.sh和kakfa-metadata-shell.sh需要我们来进行关注，因为我们可以通过这两个脚本来查看kafka当中保存的元数据信息。
Kafka-dump-log.sh脚本来导出元数据信息
KRaft模式下，所有的元数据信息都保存到了一个内部的topic上面，叫做@metadata，例如Broker的信息,Topic的信息等,我们都可以去到这个topic上面进行查看,我们可以通过kafka-dump-log.sh这个脚本来进行查看该topic的信息。
Kafka-dump-log.sh是一个之前就有的工具，用来查看Topic的的文件内容。这工具加了一个参数--cluster-metadata-decoder用来，查看元数据日志，如下所示:
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ cd /opt/install/kafka_2.12-3.1.0[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ bin/kafka-dump-log.sh --cluster-metadata-decoder --skip-record-metadata --files /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/topiclogs/__cluster_metadata-0/00000000000000000000.index,/opt/install/kafka_2.12-3.1.0/topiclogs/__cluster_metadata-0/00000000000000000000.log >>/opt/metadata.txtkafka-metadata-shell.sh直接查看元数据信息
平时我们用zk的时候，习惯了用zk命令行查看数据，简单快捷。bin目录下自带了kafka-metadata-shell.sh工具，可以允许你像zk一样方便的查看数据。
使用kafka-metadata-shell.sh脚本进入kafka的元数据客户端
[hadoop@bigdata01 kafka_2.12-3.1.0]$ bin/kafka-metadata-shell.sh --snapshot /opt/install/kafka_2.12-3.1.0/topiclogs/__cluster_metadata-0/00000000000000000000.log四、Raft算法介绍
raft算法中文版本翻译介绍：
https://github.com/maemual/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md
著名的CAP原则又称CAP定理的提出，真正奠基了分布式系统的诞生，CAP定理指的是在一个分布式系统中，[一致性]、[可用性]（Availability）、[分区容错性]（Partition tolerance），这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾(nosql)。
分布式系统为了提高系统的可靠性，一般都会选择使用多副本的方式来进行实现，例如hdfs当中数据的多副本，kafka集群当中分区的多副本等，但是一旦有了多副本的话，那么久面临副本之间一致性的问题，而一致性算法就是 用于解决分布式环境下多副本的数据一致性的问题。业界最著名的一致性算法就是大名鼎鼎的Paxos，但是Paxos比较晦涩难懂，不太容易理解，所以还有一种叫做Raft的算法，更加简单容易理解的实现了一致性算法。
（一）Raft协议的工作原理
Raft协议当中的角色分布
Raft协议将分布式系统当中的角色分为Leader（领导者），Follower（跟从者）以及Candidate（候选者）
Leader：主节点的角色，主要是接收客户端请求，并向Follower同步日志，当日志同步到过半及以上节点之后，告诉follower进行提交日志。
Follower：从节点的角色，接受并持久化Leader同步的日志，在Leader通知可以提交日志之后，进行提交保存的日志。
Candidate：Leader选举过程中的临时角色。
Raft协议当中的底层原理
Raft协议当中会选举出Leader节点，Leader作为主节点，完全负责replicate log的管理。Leader负责接受所有客户端的请求，然后复制到Follower节点，如果leader故障，那么follower会重新选举leader，Raft协议的一致性，概括主要可以分为以下三个重要部分：
Leader选举
日志复制
安全性
其中Leader选举和日志复制是Raft协议当中最为重要的。
Raft协议要求系统当中，任意一个时刻，只有一个leader，正常工作期间，只有Leader和Follower角色，并且Raft协议采用了类似网络租期的方式来进行管理维护整个集群，Raft协议将时间分为一个个的时间段（term），也叫作任期，每一个任期都会选举一个Leader来管理维护整个集群，如果这个时间段的Leader宕机，那么这一个任期结束，继续重新选举leader。
Raft算法将时间划分成为任意不同长度的任期（term）。任期用连续的数字进行表示。每一个任期的开始都是一次选举（election），一个或多个候选人会试图成为领导人。如果一个候选人赢得了选举，它就会在该任期的剩余时间担任领导人。在某些情况下，选票会被瓜分，有可能没有选出领导人，那么，将会开始另一个任期，并且立刻开始下一次选举。Raft算法保证在给定的一个任期最多只有一个领导人。
Leader选举的过程
Raft使用心跳来进行触发leader选举，当服务器启动时，初始化为follower角色。leader向所有Follower发送周期性心跳，如果Follower在选举超时间内没有收到Leader的心跳，就会认为leader宕机，稍后发起leader的选举。
每个Follower都会有一个倒计时时钟，是一个随机的值，表示的是Follower等待成为Leader的时间，倒计时时钟先跑完，就会当选成为Leader，这样做得好处就是每一个节点都有机会成为Leader。
当满足以下三个条件之一时，Quorum中的某个节点就会触发选举：
向Leader发送Fetch请求后，在超时阈值quorum.fetch.timeout.ms之后仍然没有得到Fetch响应，表示Leader疑似失败。
从当前Leader收到了EndQuorumEpoch请求，表示Leader已退位。
Candidate状态下，在超时阈值quorum.election.timeout.ms之后仍然没有收到多数票，也没有Candidate赢得选举，表示此次选举作废，重新进行选举。
具体详细过程实现描述如下：
增加节点本地的current term，切换到candidate状态。
自己给自己投一票。
给其他节点发送RequestVote RPCs，要求其他节点也投自己一票。
等待其他节点的投票回复。
整个过程中的投票过程可以用下图进行表述。
leader节点选举的限制
每个节点只能投一票，投给自己或者投给别人。
候选人所知道的日志信息，一定不能比自己的更少，即能被选举成为leader节点，一定包含了所有已经提交的日志。
先到先得的原则
数据一致性保证（日志复制机制）
前面通过选举机制之后，选举出来了leader节点，然后leader节点对外提供服务，所有的客户端的请求都会发送到leader节点，由leader节点来调度这些并发请求的处理顺序，保证所有节点的状态一致，leader会把请求作为日志条目（Log entries）加入到他的日志当中，然后并行的向其他服务器发起AppendEntries RPC复制日志条目。当这条请求日志被成功复制到大多数服务器上面之后，Leader将这条日志应用到它的状态机并向客户端返回执行结果。
客户端的每个请求都包含被复制状态机执行的指令
leader将客户端请求作为一条心得日志添加到日志文件中，然后并行发起RPC给其他的服务器，让他们复制这条信息到自己的日志文件中保存。
如果这条日志被成功复制，也就是大部分的follower都保存好了执行指令日志，leader就应用这条日志到自己的状态机中，并返回给客户端。
如果follower宕机或者运行缓慢或者数据丢失，leader会不断地进行重试，直至所有在线的follower都成功复制了所有的日志条目。
与维护Consumer offset的方式类似，脱离ZK之后的Kafka集群将元数据视为日志，保存在一个内置的Topic中，且该Topic只有一个Partition。
元数据日志的消息格式与普通消息没有太大不同，但必须携带Leader的纪元值(即之前的Controller epoch)：
Record => Offset LeaderEpoch ControlType Key Value Timestamp这样，Follower以拉模式复制Leader日志，就相当于以Consumer角色消费元数据Topic，符合Kafka原生的语义。
那么在KRaft协议中，是如何维护哪些元数据日志已经提交——即已经成功复制到多数的Follower节点上的呢？Kafka仍然借用了原生副本机制中的概念——high watermark(HW，高水位线)保证日志不会丢失，HW的示意图如下。
状态机说明：
要让所有节点达成一致性的状态，大部分都是基于复制状态机来实现的（Replicated state machine）
简单来说就是：初始相同的状态+相同的输入过程=相同的结束状态，这个其实也好理解，就类似于一对双胞胎，出生时候就长得一样，然后吃的喝的用的穿的都一样，你自然很难分辨。其中最重要的就是一定要注意中间的相同输入过程，各个不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一个不确定的值。使用replicated log来实现每个节点都顺序的写入客户端请求，然后顺序的处理客户端请求，最终就一定能够达到最终一致性。
状态机安全性保证：
在安全性方面，KRaft与传统Raft的选举安全性、领导者只追加、日志匹配和领导者完全性保证都是几乎相同的。下面只简单看看状态机安全性是如何保证的，仍然举论文中的极端例子：
在时刻a，节点S1是Leader，epoch=2的日志只复制给了S2就崩溃了。
在时刻b，S5被选举为Leader，epoch=3的日志还没来得及复制，也崩溃了。
在时刻c，S1又被选举为Leader，继续复制日志，将epoch=2的日志给了S3。此时该日志复制给了多数节点，但还未提交。
在时刻d，S1又崩溃，并且S5重新被选举为领导者，将epoch=3的日志复制给S0~S4。
此时日志与新Leader S5的日志发生了冲突，如果按上图中d1的方式处理，消息2就会丢失。传统Raft协议的处理方式是：在Leader任期开始时，立刻提交一条空的日志，所以上图中时刻c的情况不会发生，而是如同d2一样先提交epoch=4的日志，连带提交epoch=2的日志。
与传统Raft不同，KRaft附加了一个较强的约束：当新的Leader被选举出来，但还没有成功提交属于它的epoch的日志时，不会向前推进HW。也就是说，即使上图中时刻c的情况发生了，消息2也被视为没有成功提交，所以按照d1方式处理是安全的。
日志格式说明：
所有节点持久化保存在本地的日志，大概就是类似于这个样子：
上图显示，共有八条日志数据，其中已经提交了7条，提交的日志都将通过状态机持久化到本地磁盘当中，防止宕机。
日志复制的保证机制
如果两个节点不同的日志文件当中存储着相同的索引和任期号，那么他们所存储的命令是相同的。（原因：leader最多在一个任期里的一个日志索引位置创建一条日志条目，日志条目所在的日志位置从来不会改变）。
如果不同日志中两个条目有着相同的索引和任期号，那么他们之前的所有条目都是一样的（原因：每次RPC发送附加日志时，leader会把这条日志前面的日志下标和任期号一起发送给follower，如果follower发现和自己的日志不匹配，那么就拒绝接受这条日志，这个称之为一致性检查）
日志的不正常情况
一般情况下，Leader和Followers的日志保持一致，因此Append Entries一致性检查通常不会失败。然而，Leader崩溃可能会导致日志不一致：旧的Leader可能没有完全复制完日志中的所有条目。
下图阐述了一些Followers可能和新的Leader日志不同的情况。一个Follower可能会丢失掉Leader上的一些条目，也有可能包含一些Leader没有的条目，也有可能两者都会发生。丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。
如何保证日志的正常复制
如果出现了上述leader宕机，导致follower与leader日志不一致的情况，那么就需要进行处理，保证follower上的日志与leader上的日志保持一致，leader通过强制follower复制它的日志来处理不一致的问题，follower与leader不一致的日志会被强制覆盖。leader为了最大程度的保证日志的一致性，且保证日志最大量，leader会寻找follower与他日志一致的地方，然后覆盖follower之后的所有日志条目，从而实现日志数据的一致性。
具体的操作就是：leader会从后往前不断对比，每次Append Entries失败后尝试前一个日志条目，直到成功找到每个Follower的日志一致的位置点，然后向该Follower所在位置之后的条目进行覆盖。
详细过程如下：
Leader维护了每个Follower节点下一次要接收的日志的索引，即nextIndex。
Leader选举成功后将所有Follower的nextIndex设置为自己的最后一个日志条目+1。
Leader将数据推送给Follower，如果Follower验证失败（nextIndex不匹配），则在下一次推送日志时缩小nextIndex，直到nextIndex验证通过。
总结一下就是：当leader和follower日志冲突的时候，leader将校验 follower最后一条日志是否和leader匹配，如果不匹配，将递减查询，直到匹配，匹配后，删除冲突的日志。这样就实现了主从日志的一致性。
（二）Raft协议算法代码实现
前面我们已经大致了解了Raft协议算法的实现原理，如果我们要自己实现一个Raft协议的算法，其实就是将我们讲到的理论知识给翻译成为代码的过程，具体的开发需要考虑的细节比较多，代码量肯定也比较大，好在有人已经实现了Raft协议的算法了，我们可以直接拿过来使用。
创建maven工程并导入jar包地址如下：
<dependencies>
<dependency> <groupId>com.github.wenweihu86.raft</groupId> <artifactId>raft-java-core</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency>
<dependency> <groupId>com.github.wenweihu86.rpc</groupId> <artifactId>rpc-java</artifactId> <version>1.8.0</version> </dependency>
<dependency> <groupId>org.rocksdb</groupId> <artifactId>rocksdbjni</artifactId> <version>5.1.4</version> </dependency>
</dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.5.1</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> </plugins> </build>定义Server端代码实现：
public class Server1 { public static void main(String[] args) { // parse args // peers, format is "host:port:serverId,host2:port2:serverId2"
//localhost:16010:1,localhost:16020:2,localhost:16030:3 localhost:16010:1 String servers = "localhost:16010:1,localhost:16020:2,localhost:16030:3";
// local server RaftMessage.Server localServer = parseServer("localhost:16010:1");
String[] splitArray = servers.split(","); List<RaftMessage.Server> serverList = new ArrayList<>(); for (String serverString : splitArray) { RaftMessage.Server server = parseServer(serverString); serverList.add(server); }
// 初始化RPCServer RPCServer server = new RPCServer(localServer.getEndPoint().getPort()); // 设置Raft选项，比如： // just for test snapshot RaftOptions raftOptions = new RaftOptions(); /* raftOptions.setSnapshotMinLogSize(10 * 1024); raftOptions.setSnapshotPeriodSeconds(30); raftOptions.setMaxSegmentFileSize(1024 * 1024);*/ // 应用状态机 ExampleStateMachine stateMachine = new ExampleStateMachine(raftOptions.getDataDir()); // 初始化RaftNode RaftNode raftNode = new RaftNode(raftOptions, serverList, localServer, stateMachine); raftNode.getLeaderId(); // 注册Raft节点之间相互调用的服务 RaftConsensusService raftConsensusService = new RaftConsensusServiceImpl(raftNode); server.registerService(raftConsensusService); // 注册给Client调用的Raft服务 RaftClientService raftClientService = new RaftClientServiceImpl(raftNode); server.registerService(raftClientService); // 注册应用自己提供的服务 ExampleService exampleService = new ExampleServiceImpl(raftNode, stateMachine); server.registerService(exampleService); // 启动RPCServer，初始化Raft节点 server.start(); raftNode.init(); }
private static RaftMessage.Server parseServer(String serverString) { String[] splitServer = serverString.split(":"); String host = splitServer[0]; Integer port = Integer.parseInt(splitServer[1]); Integer serverId = Integer.parseInt(splitServer[2]); RaftMessage.EndPoint endPoint = RaftMessage.EndPoint.newBuilder() .setHost(host).setPort(port).build(); RaftMessage.Server.Builder serverBuilder = RaftMessage.Server.newBuilder(); RaftMessage.Server server = serverBuilder.setServerId(serverId).setEndPoint(endPoint).build(); return server; }}定义客户端代码实现如下：
public class ClientMain { public static void main(String[] args) { // parse args String ipPorts = args[0]; String key = args[1]; String value = null; if (args.length > 2) { value = args[2]; } // init rpc client RPCClient rpcClient = new RPCClient(ipPorts); ExampleService exampleService = RPCProxy.getProxy(rpcClient, ExampleService.class); final JsonFormat.Printer printer = JsonFormat.printer().omittingInsignificantWhitespace(); // set if (value != null) { ExampleMessage.SetRequest setRequest = ExampleMessage.SetRequest.newBuilder() .setKey(key).setValue(value).build(); ExampleMessage.SetResponse setResponse = exampleService.set(setRequest); try { System.out.printf("set request, key=%s value=%s response=%s\n", key, value, printer.print(setResponse)); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } else { // get ExampleMessage.GetRequest getRequest = ExampleMessage.GetRequest.newBuilder().setKey(key).build(); ExampleMessage.GetResponse getResponse = exampleService.get(getRequest); try { String value1 = getResponse.getValue(); System.out.println(value1); System.out.printf("get request, key=%s, response=%s\n", key, printer.print(getResponse)); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } }
rpcClient.stop(); }}先启动服务端，然后启动客户端，就可以将实现客户端向服务端发送消息，并且服务端会向三台机器进行保存消息了。
五、Kafka常见问题
（一）消息队列模型知道吗？Kafka是怎么做到支持这两种模型的？
对于传统的消息队列系统支持两个模型：
点对点：也就是消息只能被一个消费者消费，消费完后消息删除。
发布订阅：相当于广播模式，消息可以被所有消费者消费。
kafka其实就是通过Consumer Group同时支持了这两个模型。如果说所有消费者都属于一个Group，消息只能被同一个Group内的一个消费者消费，那就是点对点模式。如果每个消费者都是一个单独的Group，那么就是发布订阅模式。
（二）说说Kafka通信过程原理吗?
首先kafka broker启动的时候，会去向Zookeeper注册自己的ID（创建临时节点），这个ID可以配置也可以自动生成，同时会去订阅Zookeeper的brokers/ids路径，当有新的broker加入或者退出时，可以得到当前所有broker信。
生产者启动的时候会指定bootstrap.servers，通过指定的broker地址，Kafka就会和这些broker创建TCP连接（通常我们不用配置所有的broker服务器地址，否则kafka会和配置的所有broker都建立TCP连接）
随便连接到任何一台broker之后，然后再发送请求获取元数据信息（包含有哪些主题、主题都有哪些分区、分区有哪些副本，分区的Leader副本等信息）
接着就会创建和所有broker的TCP连接。
之后就是发送消息的过程。
消费者和生产者一样，也会指定bootstrap.servers属性，然后选择一台broker创建TCP连接，发送请求找到协调者所在的broker。
然后再和协调者broker创建TCP连接，获取元数据。
根据分区Leader节点所在的broker节点，和这些broker分别创建连接。
最后开始消费消息。
（三）发送消息时如何选择分区的?
主要有两种方式：
轮询，按照顺序消息依次发送到不同的分区。
随机，随机发送到某个分区。
如果消息指定key，那么会根据消息的key进行hash，然后对partition分区数量取模，决定落在哪个分区上，所以，对于相同key的消息来说，总是会发送到同一个分区上，也是我们常说的消息分区有序性。
很常见的场景就是我们希望下单、支付消息有顺序，这样以订单ID作为key发送消息就达到了分区有序性的目的。
如果没有指定key，会执行默认的轮询负载均衡策略，比如第一条消息落在P0，第二条消息落在P1，然后第三条又在P1。
除此之外，对于一些特定的业务场景和需求，还可以通过实现Partitioner接口，重写configure和partition方法来达到自定义分区的效果。
（四）为什么需要分区?有什么好处?
这个问题很简单，如果说不分区的话，我们发消息写数据都只能保存到一个节点上，这样的话就算这个服务器节点性能再好最终也支撑不住。
实际上分布式系统都面临这个问题，要么收到消息之后进行数据切分，要么提前切分，kafka正是选择了前者，通过分区可以把数据均匀地分布到不同的节点。
分区带来了负载均衡和横向扩展的能力。
发送消息时可以根据分区的数量落在不同的Kafka服务器节点上，提升了并发写消息的性能，消费消息的时候又和消费者绑定了关系，可以从不同节点的不同分区消费消息，提高了读消息的能力。
另外一个就是分区又引入了副本，冗余的副本保证了Kafka的高可用和高持久性。
（五）详细说说消费者组和消费者重平衡？
Kafka中的消费者组订阅topic主题的消息，一般来说消费者的数量最好要和所有主题分区的数量保持一致最好（举例子用一个主题，实际上当然是可以订阅多个主题）。
当消费者数量小于分区数量的时候，那么必然会有一个消费者消费多个分区的消息。
而消费者数量超过分区的数量的时候，那么必然会有消费者没有分区可以消费。
所以，消费者组的好处一方面在上面说到过，可以支持多种消息模型，另外的话根据消费者和分区的消费关系，支撑横向扩容伸缩。
当我们知道消费者如何消费分区的时候，就显然会有一个问题出现了，消费者消费的分区是怎么分配的，有先加入的消费者时候怎么办？
旧版本的重平衡过程主要通过ZK监听器的方式来触发，每个消费者客户端自己去执行分区分配算法。
新版本则是通过协调者来完成，每一次新的消费者加入都会发送请求给协调者去获取分区的分配，这个分区分配的算法逻辑由协调者来完成。
而重平衡Rebalance就是指的有新消费者加入的情况，比如刚开始我们只有消费者A在消费消息，过了一段时间消费者B和C加入了，这时候分区就需要重新分配，这就是重平衡，也可以叫做再平衡，但是重平衡的过程和我们的GC时候STW很像，会导致整个消费群组停止工作，重平衡期间都无法消息消息。
另外，发生重平衡并不是只有这一种情况，因为消费者和分区总数是存在绑定关系的，上面也说了，消费者数量最好和所有主题的分区总数一样。
那只要消费者数量、主题数量（比如用的正则订阅的主题）、分区数量任何一个发生改变，都会触发重平衡。
下面说说重平衡的过程。
重平衡的机制依赖消费者和协调者之间的心跳来维持，消费者会有一个独立的线程去定时发送心跳给协调者，这个可以通过参数heartbeat.interval.ms来控制发送心跳的间隔时间。
每个消费者第一次加入组的时候都会向协调者发送JoinGroup请求，第一个发送这个请求的消费者会成为“群主”，协调者会返回组成员列表给群主。
群主执行分区分配策略，然后把分配结果通过SyncGroup请求发送给协调者，协调者收到分区分配结果。
其他组内成员也向协调者发送SyncGroup，协调者把每个消费者的分区分配分别响应给他们。
（六）具体讲讲分区分配策略?
主要有3种分配策略
Range
对分区进行排序，排序越靠前的分区能够分配到更多的分区。
比如有3个分区，消费者A排序更靠前，所以能够分配到P0\P1两个分区，消费者B就只能分配到一个P2。
如果是4个分区的话，那么他们会刚好都是分配到2个。
但是这个分配策略会有点小问题，他是根据主题进行分配，所以如果消费者组订阅了多个主题，那就有可能导致分区分配不均衡。
比如下图中两个主题的P0\P1都被分配给了A，这样A有4个分区，而B只有2个，如果这样的主题数量越多，那么不均衡就越严重。
RoundRobin
也就是我们常说的轮询了，这个就比较简单了，不画图你也能很容易理解。
这个会根据所有的主题进行轮询分配，不会出现Range那种主题越多可能导致分区分配不均衡的问题。
P0->A，P1->B，P1->A。。。以此类推
Sticky
这个从字面看来意思就是粘性策略，大概是这个意思。主要考虑的是在分配均衡的前提下，让分区的分配更小的改动。
比如之前P0\P1分配给消费者A，那么下一次尽量还是分配给A。
这样的好处就是连接可以复用，要消费消息总是要和broker去连接的，如果能够保持上一次分配的分区的话，那么就不用频繁的销毁创建连接了。
（七）如何保证消息可靠性?
生产者发送消息丢失
kafka支持3种方式发送消息，这也是常规的3种方式，发送后不管结果、同步发送、异步发送，基本上所有的消息队列都是这样玩的。
发送并忘记，直接调用发送send方法，不管结果，虽然可以开启自动重试，但是肯定会有消息丢失的可能。
同步发送，同步发送返回Future对象，我们可以知道发送结果，然后进行处理。
异步发送，发送消息，同时指定一个回调函数，根据结果进行相应的处理。
为了保险起见，一般我们都会使用异步发送带有回调的方式进行发送消息，再设置参数为发送消息失败不停地重试。
acks=all，这个参数有可以配置0|1|all。
0表示生产者写入消息不管服务器的响应，可能消息还在网络缓冲区，服务器根本没有收到消息，当然会丢失消息。
1表示至少有一个副本收到消息才认为成功，一个副本那肯定就是集群的Leader副本了，但是如果刚好Leader副本所在的节点挂了，Follower没有同步这条消息，消息仍然丢失了。
配置all的话表示所有ISR都写入成功才算成功，那除非所有ISR里的副本全挂了，消息才会丢失。
retries=N，设置一个非常大的值，可以让生产者发送消息失败后不停重试
Kafka 自身消息丢失。
kafka因为消息写入是通过PageCache异步写入磁盘的，因此仍然存在丢失消息的可能。
因此针对kafka自身丢失的可能设置参数：
replication.factor=N，设置一个比较大的值，保证至少有2个或者以上的副本。
min.insync.replicas=N，代表消息如何才能被认为是写入成功，设置大于1的数，保证至少写入1个或者以上的副本才算写入消息成功。
unclean.leader.election.enable=false，这个设置意味着没有完全同步的分区副本不能成为Leader副本，如果是true的话，那些没有完全同步Leader的副本成为Leader之后，就会有消息丢失的风险。
消费者消息丢失
消费者丢失的可能就比较简单，关闭自动提交位移即可，改为业务处理成功手动提交。
因为重平衡发生的时候，消费者会去读取上一次提交的偏移量，自动提交默认是每5秒一次，这会导致重复消费或者丢失消息。
enable.auto.commit=false，设置为手动提交。
还有一个参数我们可能也需要考虑进去的：
auto.offset.reset=earliest，这个参数代表没有偏移量可以提交或者broker上不存在偏移量的时候，消费者如何处理。earliest代表从分区的开始位置读取，可能会重复读取消息，但是不会丢失，消费方一般我们肯定要自己保证幂等，另外一种latest表示从分区末尾读取，那就会有概率丢失消息。
综合这几个参数设置，我们就能保证消息不会丢失，保证了可靠性。
（八）聊聊副本和它的同步原理吧?
Kafka副本的之前提到过，分为Leader副本和Follower副本，也就是主副本和从副本，和其他的比如Mysql不一样的是，Kafka中只有Leader副本会对外提供服务，Follower副本只是单纯地和Leader保持数据同步，作为数据冗余容灾的作用。
在Kafka中我们把所有副本的集合统称为AR（Assigned Replicas），和Leader副本保持同步的副本集合称为ISR（InSyncReplicas）。
ISR是一个动态的集合，维持这个集合会通过replica.lag.time.max.ms参数来控制，这个代表落后Leader副本的最长时间，默认值10秒，所以只要Follower副本没有落后Leader副本超过10秒以上，就可以认为是和Leader同步的（简单可以认为就是同步时间差）。
另外还有两个关键的概念用于副本之间的同步：
HW（High Watermark）：高水位，也叫做复制点，表示副本间同步的位置。如下图所示，0~4绿色表示已经提交的消息，这些消息已经在副本之间进行同步，消费者可以看见这些消息并且进行消费，4~6黄色的则是表示未提交的消息，可能还没有在副本间同步，这些消息对于消费者是不可见的。
LEO（Log End Offset）：下一条待写入消息的位移
副本间同步的过程依赖的就是HW和LEO的更新，以他们的值变化来演示副本同步消息的过程，绿色表示Leader副本，黄色表示Follower副本。
首先，生产者不停地向Leader写入数据，这时候Leader的LEO可能已经达到了10，但是HW依然是0，两个Follower向Leader请求同步数据，他们的值都是0。
此时，Follower再次向Leader拉取数据，这时候Leader会更新自己的HW值，取Follower中的最小的LEO值来更新。
之后，Leader响应自己的HW给Follower，Follower更新自己的HW值，因为又拉取到了消息，所以再次更新LEO，流程以此类推。
（九）Kafka为什么快?
主要是3个方面：
顺序IO
kafka写消息到分区采用追加的方式，也就是顺序写入磁盘，不是随机写入，这个速度比普通的随机IO快非常多，几乎可以和网络IO的速度相媲美。
Page Cache和零拷贝
kafka在写入消息数据的时候通过mmap内存映射的方式，不是真正立刻写入磁盘，而是利用操作系统的文件缓存PageCache异步写入，提高了写入消息的性能，另外在消费消息的时候又通过sendfile实现了零拷贝。
批量处理和压缩
Kafka在发送消息的时候不是一条条的发送的，而是会把多条消息合并成一个批次进行处理发送，消费消息也是一个道理，一次拉取一批次的消息进行消费。
并且Producer、Broker、Consumer都使用了优化后的压缩算法，发送和消息消息使用压缩节省了网络传输的开销，Broker存储使用压缩则降低了磁盘存储的空间。
参考资料：
1.《深入理解Kafka：核心设计实践原理》
2.状态机程序设计套路
3.raft算法源码
4.https://www.bbsmax.com/A/QW5Y3kaBzm/
作者简介
屈志平
腾讯数据研发工程师
腾讯数据研发工程师，目前负责QQ浏览器、搜狗小说、搜狗浏览器、bingo等多款产品的数据建设。有丰富的数据治理、数仓建设、数据平台平台相关的经验。
参考阅读：
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