在日常开发过程中使用kafka来实限流削峰作用但是往往kafka会存放多份副本来防止数据丢失，那你知道他的机制是什么样的吗？本篇文章就带给大家讲解下。
一、Kafka集群
Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息。每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id，用于标识自己在集群中的身份，可以在配置文件 server.properties 中进行配置，或者由程序自动生成。下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程：
- 每一个 broker 启动的时候，它会在 Zookeeper 的
/brokers/ids路径下创建一个临时节点，并将自己的broker.id写入，从而将自身注册到集群； - 当有多个 broker 时，所有 broker 会竞争性地在 Zookeeper 上创建
/controller节点，由于 Zookeeper 上的节点不会重复，所以必然只会有一个 broker 创建成功，此时该 broker 称为 controller broker。它除了具备其他 broker 的功能外，还负责管理主题分区及其副本的状态。 - 当 broker 出现宕机或者主动退出从而导致其持有的 Zookeeper 会话超时时，会触发注册在 Zookeeper 上的 watcher 事件，此时 Kafka 会进行相应的容错处理；如果宕机的是 controller broker 时，还会触发新的 controller 选举。
二、副本机制
为了保证高可用，kafka 的分区是多副本的，如果一个副本丢失了，那么还可以从其他副本中获取分区数据。但是这要求对应副本的数据必须是完整的，这是 Kafka 数据一致性的基础，所以才需要使用 controller broker 来进行专门的管理。下面将详解介绍 Kafka 的副本机制。
2.1 分区和副本
2.2 ISR机制
每个分区都有一个 ISR(in-sync Replica) 列表，用于维护所有同步的、可用的副本。首领副本必然是同步副本，而对于跟随者副本来说，它需要满足以下条件才能被认为是同步副本：
- 与 Zookeeper 之间有一个活跃的会话，即必须定时向 Zookeeper 发送心跳；
- 在规定的时间内从首领副本那里低延迟地获取过消息。
如果副本不满足上面条件的话，就会被从 ISR 列表中移除，直到满足条件才会被再次加入。
这里给出一个主题创建的示例：使用 --replication-factor 指定副本系数为 3，创建成功后使用 --describe 命令可以看到分区 0 的有 0,1,2 三个副本，且三个副本都在 ISR 列表中，其中 1 为首领副本。
2.3 不完全的首领选举
对于副本机制，在 broker 级别有一个可选的配置参数 unclean.leader.election.enable，默认值为 fasle，代表禁止不完全的首领选举。这是针对当首领副本挂掉且 ISR 中没有其他可用副本时，是否允许某个不完全同步的副本成为首领副本，这可能会导致数据丢失或者数据不一致，在某些对数据一致性要求较高的场景 (如金融领域)，这可能无法容忍的，所以其默认值为 false，如果你能够允许部分数据不一致的话，可以配置为 true。
2.4 最少同步副本
ISR 机制的另外一个相关参数是 min.insync.replicas , 可以在 broker 或者主题级别进行配置，代表 ISR 列表中至少要有几个可用副本。这里假设设置为 2，那么当可用副本数量小于该值时，就认为整个分区处于不可用状态。此时客户端再向分区写入数据时候就会抛出异常 org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。
2.5 发送确认
Kafka 在生产者上有一个可选的参数 ack，该参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入成功：
- acks=0 ：消息发送出去就认为已经成功了，不会等待任何来自服务器的响应；
- acks=1 ：只要集群的首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器成功响应；
- acks=all ：只有当所有参与复制的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应。
三、数据请求
3.1 元数据请求机制
在所有副本中，只有领导副本才能进行消息的读写处理。由于不同分区的领导副本可能在不同的 broker 上，如果某个 broker 收到了一个分区请求，但是该分区的领导副本并不在该 broker 上，那么它就会向客户端返回一个 Not a Leader for Partition 的错误响应。为了解决这个问题，Kafka 提供了元数据请求机制。
首先集群中的每个 broker 都会缓存所有主题的分区副本信息，客户端会定期发送发送元数据请求，然后将获取的元数据进行缓存。定时刷新元数据的时间间隔可以通过为客户端配置 metadata.max.age.ms 来进行指定。有了元数据信息后，客户端就知道了领导副本所在的 broker，之后直接将读写请求发送给对应的 broker 即可。
3.2 数据可见性
3.3 零拷贝
Kafka 所有数据的写入和读取都是通过零拷贝来实现的。传统拷贝与零拷贝的区别如下：
传统模式下的四次拷贝与四次上下文切换
以将磁盘文件通过网络发送为例。传统模式下，一般使用如下伪代码所示的方法先将文件数据读入内存，然后通过 Socket 将内存中的数据发送出去。
buffer = File.read
Socket.send(buffer)这一过程实际上发生了四次数据拷贝。首先通过系统调用将文件数据读入到内核态 Buffer（DMA 拷贝），然后应用程序将内存态 Buffer 数据读入到用户态 Buffer（CPU 拷贝），接着用户程序通过 Socket 发送数据时将用户态 Buffer 数据拷贝到内核态 Buffer（CPU 拷贝），最后通过 DMA 拷贝将数据拷贝到 NIC Buffer。同时，还伴随着四次上下文切换，如下图所示：
sendfile和transferTo实现零拷贝
@Override
public long transferFrom(FileChannel fileChannel, long position, long count) throws IOException {
return fileChannel.transferTo(position, count, socketChannel);
}注： transferTo 和 transferFrom 并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供 sendfile 这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。
四、物理存储
4.1 分区分配
在创建主题时，Kafka 会首先决定如何在 broker 间分配分区副本，它遵循以下原则：
- 在所有 broker 上均匀地分配分区副本；
- 确保分区的每个副本分布在不同的 broker 上；
- 如果使用了
broker.rack参数为 broker 指定了机架信息，那么会尽可能的把每个分区的副本分配到不同机架的 broker 上，以避免一个机架不可用而导致整个分区不可用。
基于以上原因，如果你在一个单节点上创建一个 3 副本的主题，通常会抛出下面的异常：
Error while executing topic command : org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactor
Exception: Replication factor: 3 larger than available brokers: 1.4.2 分区数据保留规则
保留数据是 Kafka 的一个基本特性， 但是 Kafka 不会一直保留数据，也不会等到所有消费者都读取了消息之后才删除消息。相反， Kafka 为每个主题配置了数据保留期限，规定数据被删除之前可以保留多长时间，或者清理数据之前可以保留的数据量大小。分别对应以下四个参数：
-
log.retention.bytes：删除数据前允许的最大数据量；默认值-1，代表没有限制； -
log.retention.ms：保存数据文件的毫秒数，如果未设置，则使用log.retention.minutes中的值，默认为 null； -
log.retention.minutes：保留数据文件的分钟数，如果未设置，则使用log.retention.hours中的值，默认为 null； -
log.retention.hours：保留数据文件的小时数，默认值为 168，也就是一周。
因为在一个大文件里查找和删除消息是很费时的，也很容易出错，所以 Kafka 把分区分成若干个片段，当前正在写入数据的片段叫作活跃片段。活动片段永远不会被删除。如果按照默认值保留数据一周，而且每天使用一个新片段，那么你就会看到，在每天使用一个新片段的同时会删除一个最老的片段，所以大部分时间该分区会有 7 个片段存在。
4.3 文件格式
小结
本篇文章讲解了关于kafka的存放副本的机制的原理，以及数据是如何存储的kafka为了防止数据丢失添加了ack的方式，这个ack可能会影响一些效率，这ack的值可以根据场景进行设置比如说丢失一些数据没有问题那就设置为0我将消息发出去我就不管了。我在这里为大家提供大数据的资料需要的朋友可以去下面GitHub去下载，信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~
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