Kafka中ACKS LSO LEO LW HW AR ISR OSR解析

名称解释

ACKS(Acknowledgments)确认、回执

LW(Low watermark)低水位、LSO(Log start offset)起始偏移量

HW(High watermark)高水位

LEO(Log end offset)日志末尾偏移量

AR(Assigned replica)分配的副本

ISR(In sync replica)正常同步的副本

OSR(Out sync replica)非正常同步的副本

消息生产和消费流程

以单副本为例,生产者(Producer)包装消息指明Topic后消息到达Broker中的分区(Partition),此时数据在Broker服务程序中;Broker将数据写到内核缓存页(Page cache),此时数据在物理内存;最后按照配置的刷盘策略写到磁盘中的消息日志(Log)中。

刷盘频率如果太高,会影响服务性能;如果频率太低,Broker宕机,在内存中未写到磁盘的消息会丢失。所以需要在效率和数据完整性之前做权衡(Trade off)来配置合适的策略。

消费者(Consumer)与服务器建立连接向Broker发送拉取消息请求,请求信息先到达网卡再到达Broker;Broker通过系统调用sendfile将读取到缓存页中的数据直接拷贝到网卡中,也就是零拷贝技术,最终数据返回给消费者。消费者消费完后还需要主动向Broker提交请求来更新消费进度。

AR、ISR、OSR

AR(Assigned replica)已分配的副本指主题(Topic)创建时设置的副本,所有副本包括主(Leader)和从(Follower)都归属AR。

ISR(In sync replica)正常同步的副本和OSR(Out sync replica)非正常同步的副本是指从副本的两种状态,有周期性任务将副本按这个状态进行进行划分。

判断条件有两个:

(1)根据从和主同步的超时时间判断,配置参数rerplica.lag.time.max.ms=10000;

(2)根据从与主消息条数差值盘,配置参数rerplica.lag.max.messages=4000。

AR = ISR + OSR

ISR机制

在ACKS策略配置为-1的时候,需要等待所有ISR(In sync replica)集合中的副本将消息写入消息日志(Log)后才会给生产者(Producer)返回确认。以3个副本(Replica)为例,开始是都是正常同步,此时ISR集合中副本为3个。在同步消息[4]的时候Broker2上的副本出现网络问题或者宕机超过设置的超时时间,周期任务扫描到后将其划分到了OSR(Out sync replica)集合,给与了生产者确认。后续消息确认不再等待这个副本。

当OSR集合中的副本恢复并与主副本同步数据追平后,又会被周期任务扫描划分回ISR集合中。

LSO、LEO、LW、HW

LEO(Log end offset)日志末尾偏移量是新消息写入时将分配的偏移量(Offset)值,从0开始,随着消息不断写入递增。

LW(Low watermark)低水位,代表AR(Assigned replica)集合中最小的LSO(Log start offset)起始偏移量。旧日志的清理和消息删除都有可能促使LW的增长。

HW(High watermark)高水位代表ISR(In sync replica)集合中最小的LEO。

比如当ACKS(Acknowledgments)配置为1时,不需要等待从(Follower)就会给生产者(Producer)返回确认,这就可能会导致从还没来得急同步。此时ISR集合中最小的LEO没有变化,就代表HW不变,消费者还无法消费到新的数据。

消费者能消费的数据 = [LW,HW)

相关推荐
mit6.8241 小时前
[Redis#1] 前言 | 再谈服务端高并发分布式结构的演进
linux·数据库·redis·分布式·后端
鹧鸪云光伏与储能软件开发1 小时前
光伏电站的方案PPT总结
分布式·powerpoint·光伏发电·光伏·光伏计算
天冬忘忧2 小时前
Kafka:分布式消息系统的核心原理与安装部署
大数据·分布式·kafka
꧁薄暮꧂2 小时前
kafka中节点如何服役和退役
分布式·kafka
苍老流年2 小时前
2. kafka 生产者
分布式·kafka·linq
打孔猿2 小时前
kafka消费者出现频繁Rebalance
分布式·kafka
珍珠是蚌的眼泪3 小时前
Kafka进阶_1.生产消息
kafka·ack·分区器·kafka生产者
那一抹阳光多灿烂3 小时前
Hadoop 3.x 新特性详解
大数据·hadoop·分布式
zzzzzwbetter3 小时前
分布式(Hadoop\Spark)
hadoop·分布式·spark