👉博主介绍： 博主从事应用安全和大数据领域，有8年研发经验，5年面试官经验，Java技术专家，WEB架构师，阿里云专家博主，华为云云享专家，51CTO TOP红人
Java知识图谱点击链接：体系化学习Java（Java面试专题）
💕💕 感兴趣的同学可以收藏关注下 ，不然下次找不到哟💕💕
✊✊ 感觉对你有帮助的朋友，可以给博主一个三连，非常感谢 🙏🙏🙏
1、什么是分区的 leader
分区的leader是Kafka中负责处理读写请求的角色。每个主题的分区都会有一个leader，而其他副本则是follower。Leader负责处理来自生产者的写请求，并将消息复制到其所在分区的所有follower副本。它还负责处理来自消费者的读请求，将消息发送给消费者。
当某个分区的leader不可用时，Kafka会自动选举一个follower作为新的leader，以确保数据的可用性和持久性。这个过程称为领导者选举（Leader Election）。选举的依据是副本的最新日志的进度和同步与其他副本的情况。
分区的leader在Kafka集群中是动态变化的，可以根据副本的状态和集群的负载情况进行自动调整。通过将读写请求分散到不同的leader上，Kafka能够实现高吞吐量和水平扩展性。
2、什么是分区的 follower
分区的follower是Kafka中与分区的leader相对应的角色。每个主题的分区可以有多个副本，其中一个是leader，其他副本则是follower。Follower副本用于实现数据的冗余和高可用性。
Follower副本会从leader副本那里复制消息，并保持与leader副本的同步。它们不直接处理读写请求，而是被动地复制leader副本的数据。当leader副本不可用时，follower副本可以被选举为新的leader，继续处理读写请求。
通过将分区的副本分布在不同的broker上，Kafka实现了数据的冗余和故障容错。如果一个broker或副本不可用，仍然可以通过其他副本来提供服务。此外，通过将读请求负载均衡到不同的follower副本上，Kafka还能够实现读请求的并行处理和扩展性。
3、leader 和 follower 的协作流程
leader和follower之间的协作流程如下：
-
Leader接收到生产者的写请求，并将消息追加到本地日志中。
-
Leader将消息发送给所有的follower副本。
-
Follower副本接收到消息后，将其追加到本地日志中，并向Leader发送确认消息。
-
Leader等待确认消息的到达，一旦收到足够数量的确认消息（根据配置的副本数和ISR机制确定），则认为消息已成功复制到所有的follower副本。
-
Leader将成功复制的消息的偏移量返回给生产者，以便生产者可以继续发送下一条消息。
-
当消费者发送读请求时，请求会被路由到分区的Leader副本。
-
Leader从本地日志中读取消息，并将其发送给消费者。
-
如果有多个follower副本，Leader还会将消息发送给follower副本，以便进行冗余备份。
-
消费者可以继续发送读请求，Leader会将新的消息发送给它们。
在这个协作流程中，Leader负责接收和处理生产者的写请求，并将消息复制到所有的follower副本。Follower副本负责接收并复制Leader的消息，并向Leader发送确认消息。Leader等待足够数量的确认消息后，才认为消息已成功复制。在读请求方面，Leader负责将消息发送给消费者，并将消息发送给follower副本进行冗余备份。这样，通过leader和follower之间的协作，Kafka实现了高可用性、数据冗余和故障容错。
4、为什么要这么设计 leader 和 follower
leader和follower的设计主要是为了实现高可用性、数据冗余和故障容错。以下是设计的主要原因：
-
高可用性：通过将分区的数据复制到多个副本中，可以确保即使其中一个副本出现故障，系统仍然可以继续提供服务。当一个Leader副本不可用时，可以通过选举过程选择一个follower副本作为新的Leader，从而实现无缝的切换，保证系统的可用性。
-
数据冗余：通过将消息复制到多个follower副本中，可以提供数据的冗余备份。这样，即使某个副本发生故障，仍然可以从其他副本中获取数据，确保数据的持久性和可靠性。
-
故障容错：通过将消息复制到多个follower副本中，并等待确认消息的到达，可以确保消息被成功复制到多个副本中。当Leader副本发生故障时，可以从其他follower副本中选举出新的Leader，从而避免数据丢失或服务中断。
-
并行处理和扩展性：通过将读请求负载均衡到多个副本上，可以实现读请求的并行处理，提高读取性能。同时，通过增加副本的数量，可以扩展系统的处理能力和吞吐量。
leader和follower的设计是为了提高系统的可靠性、容错性和性能，并确保数据的持久性和一致性。
5、leader 和 follower 在集群情况下有什么坑
在Kafka集群中，leader和follower的设计确实存在一些潜在的问题和挑战。以下是一些可能的坑：
-
不均衡的副本分布：如果在集群中的某些分区上存在过多的副本，而其他分区上只有少数副本，可能会导致负载不均衡，从而影响整个集群的性能。这可能发生在初始分区分配不均衡或者在动态扩展集群时。
-
副本同步延迟：在副本之间进行数据复制和同步时，可能会出现延迟。如果延迟过高，可能会导致读取和写入操作的性能下降。这可能是由于网络问题、硬件故障或者副本的负载过重等原因引起的。
-
领导者选举的频繁发生：在集群中，领导者选举是为了确保可用性和故障容错。然而，如果领导者选举频繁发生，可能会导致一些不必要的性能开销和网络通信开销，从而影响整个集群的吞吐量。
-
数据一致性问题：在Kafka中，副本之间的数据复制是异步的，这意味着领导者副本和追随者副本之间可能会存在一定的数据延迟和不一致性。这可能会导致读取到过时的数据或者在故障恢复过程中丢失一些数据。
-
网络分区问题：如果集群中的某些副本由于网络分区或其他原因与其他副本隔离，可能会导致数据一致性和可用性问题。在网络分区解决之前，这些副本将无法与其他副本进行数据同步和复制。
为了避免这些坑，可以采取一些措施，例如：
- 设计合理的分区分配策略，确保副本在集群中均匀分布。
- 监控和调整副本同步延迟，确保副本之间的数据复制保持在可接受的范围内。
- 配置合适的选举超时时间，避免频繁的领导者选举。
- 使用监控工具来检测和解决数据一致性和网络分区问题。
6、leader 和 follower 如何保证数据一致性
leader和follower通过以下方式来保证数据一致性：
-
日志复制：当leader副本接收到消息后，会将消息以批量的方式复制到所有的follower副本中的日志中。这确保了所有副本都有相同的消息记录。
-
确认机制：follower副本在接收到消息并将其写入自己的日志后，会向leader副本发送确认消息。只有当leader副本收到来自所有follower副本的确认消息时，才会认为消息已经成功复制到所有副本中。
-
选举机制：在Kafka中，一个分区可以有多个副本，其中一个副本被选举为leader，其他副本为follower。当leader副本发生故障时，系统会从follower副本中选举新的leader。这确保了即使发生故障，数据仍然可以通过新的leader进行同步，从而保证数据的一致性。
-
ISR机制：Kafka使用ISR（In-Sync Replicas）机制来确保数据的一致性。ISR是指与leader副本保持同步的follower副本集合。只有处于ISR中的副本才会被认为是同步的，其他副本将被视为不可靠的。当follower副本无法及时跟上leader副本的同步进度时，它将被移出ISR，直到它能够追赶上来。这样可以防止数据不一致的情况发生。
通过以上机制，leader和follower之间可以保持数据的一致性，即使在发生故障或网络延迟的情况下也能够确保数据的可靠性。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-650726.html
💕💕 本文由激流原创，原创不易，希望大家关注、点赞、收藏，给博主一点鼓励，感谢！！！
🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃🎃
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-650726.html
到了这里，关于【项目实战】Kafka 集群分区的 leader 和 follower的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
