Kafka-服务端-副本机制-Toy模板网

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Kafka从0.8版本开始引入副本(Replica)的机制，其目的是为了增加Kafka集群的高可用性。

Kafka实现副本机制之后，每个分区可以有多个副本，并且会从其副本集合(Assigned Replica,AR)中选出一个副本作为Leader副本，所有的读写请求都由选举出的Leader副本处理。

剩余的其他副本都作为Follower副本，Follower副本会从Leader副本处获取消息并更新到自己的Log中。

我们可以认为Follower副本是Leader副本的热备份。

一般情况下，同一分区的多个副本会被均匀地分配到集群中的不同Broker上，当Leader副本的所在的Broker出现故障后，可以重新选举新的Leader副本继续对外提供服务。

通过这种方式提高了Kafka集群的可用性。

副本

在一个分区的Leader副本中会维护自身以及所有Follower副本的相关状态，而Follower副本只维护自己的状态。

此外，还有“本地副本”和“远程副本”两个概念需要读者注意，“本地副本”是指副本对应的Log分配在当前的Broker上，“远程副本”则是指副本对应的Log分配在其他的Broker上，在当前Broker上仅仅维护了副本的LEO等信息。

一个副本是“本地副本”还是“远程副本”与它是Leader副本还是Follower副本没有直接联系，如图所示。

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分区

Kafka服务端使用Replica表示副本以及Replica中维护的信息，其中的partition字段指向了副本所属的分区。

服务端使用Partition表示分区，Partition负责管理每个副本对应的Replica对象，进行Leader副本的切换，ISR集合的管理以及调用日志存储子系统完成写入消息，它还提供了一些其他的辅助方法。

Partition中的核心字段的含义如下所述。

topic和partitionld:此Partition对象代表的Topic名称和分区编号。
localBrokerld:当前Broker的id,可以与replicald比较，从而判断指定的Replica对是否表示本地副本。
logManager:当前Broker上的LogManager对象。
zkUtils:操作ZooKeeper的辅助类。
leaderEpoch:Leader副本的年代信息。
leaderReplicaldOpt:该分区的Leader副本的id。
inSyncReplicas:Set[Replica]类型，该集合维护了该分区的ISR集合，ISR集合是AR集合的子集。
assignedReplicaMap:Pool[Int,Replica]类型，维护了该分区的全部副本的集合(AR集合)的信息。

Partition中的方法按照功能可以划分为下列五类。

获取(或创建)Replica:getOrCreateReplica方法。
副本的Leader/Follower角色切换：makeLeader方法和makeFollower方法。
ISR集合管理：maybeExpandIsr方法和maybeShrinkIsr()方法。
调用日志存储子系统完成消息写入：appendMessagesToLeader()方法。
检测HW的位置：checkEnoughReplicasReachOffset方法

创建副本

getOrCreateReplica()方法主要负责在AR集合(assignedReplicaMap)中查找指定副本的Replica对象，如果查找不到则创建Replica对象并添加到AR集合中管理。

如果创建的是Local Replica,还会创建(或恢复)对应的Log并初始化(或恢复)HW。

HW与Log.recoveryPoint类似，也会需要记录到文件中保存，在每个lig目录下都有一个replication-offset-checkpoint文件记录了此目录下每个分区的HW。

在ReplicaManager启动时会读取此文件到highWatermarkCheckpoints这个Map中，之后会定时更新replication-offset-checkpoint文件。

ISR集合管理

Partition除了对副本的Leader/Follower角色进行管理，还需要管理ISR集合。

随着Follower副本不断与Leader副本进行消息同步，Follower副本的LEO会逐渐后移，并最终追赶上Leader副本的LEO,此时该Follower副本就有资格进入ISR集合。

Partition.maybeExpandIsr()方法实现了扩张ISR集合的功能，其调用栈如图所示，它是在updateFollowerLogReadResults()方法中被调用的，在前面介绍DelayedFetch的处理流程时提到过此方法的功能，该方法用于处理来自Follower的FetchRequest。

追加消息

在分区中，只有Leader副本能够处理读写请求。

Partition.appendMessagesToLeader方法提供了向Leader副本对应的Log中追加消息的功能。

在前面介绍的DelayedProduce处理流程中，ReplicaManager.appendToLocalLog()方法就是基于此方法实现的。

ReplicaManager

在一个Broker上可能分布着多个Partition的副本信息，ReplicaManager的主要功能是管理一个Broker范围内的Partition信息。

ReplicaManager的实现依赖于前面介绍的日志存储子系统、DelayedOperationPurgatory、KafkaScheduler等组件，底层依赖于Partition和Replica。

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ReplicaManager中各个字段的含义和功能如下所述。

logManager:LogManager对象，对分区的读写操作都委托给底层的日志存储子系统。
scheduler:KafkaSchedule对象，用于执行ReplicaManager中的周期性定时任务。在ReplicaManager中总共有三个周期性任务，它们分别是highwatermark-checkpoint任务、isr-expiration任务、isr-change-propagation任务。
controllerEpoch:记录KafkaController的年代信息，当重新选举Controller Leader时该字段值会递增。之后，在ReplicaManager处理来自KafkaController的请求时，会先检测请求中携带的年代信息是否等于controllerEpoch字段的值，这就避免接收旧Controller Leader发送的请求。这种设计方式在分布式系统中比较常见。
localBrokerld:当前Broker的id,主要用于查找Local Replica。
allPartitions:Pool[(String,Int),Partition]类型，其中保存了当前Broker上分配的所有Partition信息。这里需要注意Pool的valueFactory,当从Pool查找不到指定key时，则使用valueFactory创建一个默认value值放入Pool并返回。
replicaFetcherManager:在ReplicaFetcherManager中管理了多个ReplicaFetcherThread线程，ReplicaFetcherThread线程会向Leader副本发送FetchRequest请求来获取消息，实现Follower副本与Leader副本同步。ReplicaFetcherManager对象在ReplicaManager初始化时被创建，后面会详细介绍ReplicaFetcherManager与ReplicaFetcherThread的功能。
highWatermarkCheckpoints:Map[String,OffsetCheckpoint]类型，用于缓存每个log目录与OffsetCheckpoint之间的对应关系，OffsetCheckpoint记录了对应log目录下的replication-offset-checkpoint文件，该文件中记录了data目录下每个Partition的HW。ReplicaManager中的highwatermark-checkpoint任务会定时更新replication-offset-checkpoint文件的内容。
isrChangeSet:Set[TopicAndPartition]类型，用于记录ISR集合发生变化的分区信息。
delayedProducePurgatory、delayedFetchPurgatory:用于管理DelayedProduce和DelayedFetch的DelayedOperationPurgatory对象。
zkUtils:操作ZooKeeper的辅助类。

副本角色切换

在Kafka集群中会选举一个Broker成为KafkaController的Leader,它负责管理整个Kafka集群。

Controller Leader根据Partition的Leader副本和Follower副本的状态向对应的Broker节点发送LeaderAndIsrRequest,这个请求主要用于副本的角色切换，即指导Broker将其上的哪些分区的副本切换成Leader角色，哪些分区的副本切换成Follower介绍。

LeaderAndIsrRequest首先由KafkaAPis.handleLeaderAndIsrRequest()方法进行处理，其核心逻辑是通过ReplicaManager提供的becomeLeaderOrFollower方法实现的，而becomeLeaderOrFollower又依赖于上一小节介绍的Partition.makeLeader方法和makeFollower方法，上述调用关系如图所示。

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在开始分析becomeLeaderOrFollower方法前，先来介绍一下LeaderAndIsrRequest和LeaderAndIsrResponse的格式，如图所示。在LeaderAndIsrRequest中比较重要的是partition_states集合这个字段，其中包含了每个分区的Leader副本所在的Brokerld、ISR集合、AR集合以及zk_version等信息。在LeaderAndIsrResponse的partitions集合字段中记录了每个分区的副本在当前Broker上的切换结果。

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ReplicaManager.becomeLeaderOrFollower方法的主要逻辑是：获取(或创建)指定的Partition对象，根据partitionStates的信息对其切换成Leader/Follower的副本进行分类，并分别调用makeLeader和makeFollowers方法完成切换。

之后会启动highwatermark-checkpoint任务，然后关闭空闲的Fetcher线程，调用onLeadershipChange回调函数。

追加/读取消息

当Local Replica切换为Leader副本之后，就可以处理生产者发送的ProducerRequest,将消息写入到Log中。

在前面分析DelayedProduce的处理流程时，简单介绍了ReplicaManager.appendMessages方法，当时着重关注了与DelayedProduce相关的处理以及sendResponseCallback回调方法的实现。

这里详细分析appendToLocalLog方法的实现，它首先会检测消息要写入的Topic是否为Kafka的内部Topic(目前Kafka只有OffsetsTopic一个内部Topic),如果是内部Topic则需要检测是否允许对内部Topic进行追加，最终调用Partition.appendMessagesToLeader()方法完成消息追加。

appendToLocalLog方法的第二个参数记录了每个分区需要追加的消息集合。

消息同步

Follower副本与Leader副本同步的功能由ReplicaFetcherManager组件实现。

ReplicaFetcherManager继承了AbstractFetcherManager。

AbstractFetcherManager的继承和依赖关系如图所示。

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在AbstractFetchManager中使用fetcherThreadMap字段(HashMap[BrokerAndFetcherld,AbstractFetcherThread]类型)管理AbstractFetcherThread,该Map的key值是BrokerAndFetcherld类型对象，其中封装了Broker的网络位置信息(brokerld、host、port等)以及对应的Fetcher线程的id。

AbstractFetcherManager中还提供了addFetcherForPartitions方法、removeFetcherForPartitions方法和shutdownldleFetcherThreads方法对fetcherThreadMap集合进行管理。

AbstractFetcherManager.addFetcherForPartitions()方法会让Follower副本从指定的offset开始与Leader副本进行同步。

该方法的参数涉及BrokerAndInitialOffset类，它其中封装了Broker的网络位置信息以及同步的起始offset。

具体的同步逻辑交由ReplicaFetcherThread线程处理。

在Follower发送ListOffsetRequest期间，新Leader可能不断追加消息，新Leader的LEO落后于Follower的LEO的场景得到改变，此时就不再需要进行截断操作了，Follower可以继续从其LEO与Leader进行同步。

这样新Leader与Follower的消息可能存在不一致的情况，如图所示。
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关闭副本

当Broker接收到来自KafkaController的StopReplicaRequest请求时，会关闭其指定的副本，并根据StopReplicaRequest中的字段决定是否删除副本对应的Log。

在分区的副本进行重新分配、关闭Broker等过程中都会使用到此请求，但是需要注意的是，StopReplicaRequest并不代表一定会删除副本对应的Log,例如shutdown的场景下就没有必要删除Log。

而在重新分配Partition副本的场景下，就需要将旧副本及其Log删除。

先来介绍StopReplicaRequest、StopReplicaResponse的格式，如图所示。
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StopReplicaRequest中的delete_partitions字段是一个boolean类型的值，表示是否要删除副本及其Log,partitions集合字段中记录待关闭的分区信息。

StopReplicaResponse的partitions集合记录了每个分区对应的处理结果。

API层接收到StopReplicaRequest后直接调用了ReplicaManager.stopReplicas()方法进行处理。

stopReplicas方法首先检查请求中的controllerEpoch值，之后停止指定分区的同步操作，最后遍历partitions集合根据delete_partitions的值决定是否对Log进行删除。

ReplicaManager中的定时任务

在ReplicaManager中总共有highwatermark-checkpoint、isr-expiration、isr-change-propagation三个定时任务。

highwatermark-checkpoint任务会周期性地记录每个Replica的HW并保存到其log目录中的replication-offset-checkpoint文件中。

isr-expiration任务会周期性地调用maybeShrinkIsr()方法检测每个分区是否需要缩减其ISR集合。

isr-change-propagation任务会周期性地将ISR集合发生变化的分区记录到ZooKeeper中。

如果检测到highwatermarkcheckpoint任务未启动，会调用startHighWaterMarksCheckPointThread方法启动highwatermark-checkpoint任务。

MetadataCache

MetadataCache是Broker用来缓存整个集群中全部分区状态的组件。

KafkaController通过向集群中的Broker发送UpdateMetadataRequest来更新其MetadataCache中缓存的数据，每个Broker在收到该请求后会异步更新MetadataCache中的数据。

MetadataCache中各字段的含义和功能如下所述。

cache:Map[String,Map[Int,PartitionStateInfo]]类型，记录了每个分区的状态，其中使用PartitionStatelnfo记录Partition的状态。
aliveBrokers:Map[Int,Broker]类型，记录了当前可用的Broker信息，其中使用Broker类记录每个存活Broker的网络位置信息(host、ip、port等)。
aliveNodes:Map[Int,Map[SecurityProtocol,Node]]类型，记录了可用节点的信息。

在开始分析Kafka处理UpdateMetadataRequest请求更新MetadataCache的流程之前，先来看一下UpdateMetadataRequest和UpdateMetadataResponse的格式，如图所示。

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