解决Kafka数据不丢失问题，数据库更加可靠(kafka数据不丢失数据库)

Kafka是一个分布式流处理平台，它被广泛用于构建可扩展、高吞吐量的实时数据管道。然而，在处理大量数据时，Kafka数据丢失的问题会引起许多烦恼。解决这个问题的一种方法是将Kafka的数据持久化到数据库中，从而更加可靠地保存数据。

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Kafka数据丢失的原因和解决方法

Kafka的数据丢失问题是由于Kafka的写入机制导致的。Kafka的写入机制是异步的，不能保证发布到Kafka的消息会被成功写入Kafka broker。因此，在某些情况下，Kafka会丢失消息，例如当发生网络断开或Kafka broker宕机时。

为了解决这个问题，Kafka提供了一种常见的方法：使用Kafka的复制机制来保护数据。Kafka的复制机制将消息复制到备用副本中，以便在Kafka broker宕机或者数据丢失的时候，备用副本可以被用来恢复数据。但是，复制机制会增加写入延迟和消息存储的开销，如果需要处理高并发或海量数据，就需要考虑其他更可靠的方案。

将Kafka数据持久化到数据库中的解决方案

将Kafka数据持久化到数据库中是解决Kafka数据丢失问题的一种可靠方法。这种方法的实现基于Kafka Connect，它是一个开源工具，用于在Kafka和其他数据存储系统之间进行数据传输。

Kafka Connect的主要作用是将Kafka的数据转换为其他数据格式并存储到其他数据存储系统中。要将Kafka的数据持久化到数据库中，可以使用Kafka Connect的JDBC连接器。JDBC连接器可以将Kafka消息转换为数据库的记录并将其插入到数据库中。

以下步骤描述了将Kafka数据持久化到数据库的过程：

1. 安装Kafka Connect：将Kafka Connect安装在您的本地机器或云服务器上。

2. 配置Kafka Connect：配置Kafka Connect以使其可以连接到Kafka和数据库。

3. 创建JDBC连接器：使用Kafka Connect创建JDBC连接器，该连接器将消息转换为数据库的记录，并将其插入到数据库中。

4. 测试连接器：测试连接器以确保它可以正确地将消息保存到数据库中。

将Kafka数据持久化到数据库的好处

将Kafka数据持久化到数据库的好处有：

1. 可靠性：数据会被持久化到数据库中，从而保证数据不会丢失。

2. 可扩展性：可以使用数据库的扩展性，无需考虑Kafka复制机制的限制。

3. 数据一致性：如果在Kafka broker宕机或网络断开的情况下，可以使用数据库恢复数据。

4. 数据备份：可以使用数据库备份和还原机制对数据进行备份和还原。

5. 数据安全性：可以使用数据库的安全机制来保护数据。

结论

在处理大量实时数据时，Kafka的数据丢失问题是一个令人头痛的问题。解决这个问题的一种方法是将Kafka数据持久化到数据库中，从而更加可靠地保存数据。使用Kafka Connect的JDBC连接器可以使持久化过程变得更加容易和可管理。因此，如果您在使用Kafka时遇到了数据丢失的问题，将Kafka数据持久化到数据库中可能是一个可靠的解决方案。

相关问题拓展阅读：

• kafka:replica副本同步机制

kafka:replica副本同步机制

Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。

Kafka特性之一是它的复制协议。复制协议是保障kafka高可靠性的关键。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海量消息，可能会引起Kafka Broker很多警告。这些警报表明一些topics处于“under replicated”状态，这些副本处于同步失败或失效状态，更意味着数据没有被复制到足够数量Broker从而增加数据丢失的概率。因此Kafka集群中处于“under replicated”中Partition数要密切监控。这个警告应该来自于Broker失效,减慢或暂停等状态而不是生产者写不同大小消息引起的。

Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件，每个Partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中，Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset， 确定它在分区日志中唯一的位置。

Kafka每个topic的partition有N个副本，其中N是topic的复制因子。Kafka通过多副本机制实现故障自动转移，当Kafka集群中一个Broker失效情况下仍然保证服务可用。在Kafka中发生复制时确保partition的预写式日志有序地写到其他节点上。N个replicas中。其中一个replica为leader，其他都为follower，leader处理partition的所有读写请求，与此同时，follower会被动定期地去复制leader上的数据。

如下图所示，Kafka集群中有4个broker, 某topic有3个partition,且复制因子即副本个数也为3：

Kafka提供了数据复制算法保证，如果leader发生故障或挂掉，一个新leader被选举并被接受客户端的消息成功写入。Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader，或者说follower追赶leader数据。leader负责维护和跟踪ISR(In-Sync Replicas的缩写，表示副本同步队列，具体可参考下节)中所有follower滞后的状态。当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制，重要的是快速检测慢副本，如果follower“落后”太多或者失效，leader将会把它从ISR中删除。

副本同步队列(ISR)

所谓同步，必须满足如下两个条件：

默认情况下Kafka对应的topic的replica数量为1，即每个partition都有一个唯一的肢指leader，为了确保消息的可靠性，通常应用中将其值(由broker的参数offsets.topic.replication.factor指定)大小设置为大于1，比如3。 所有的副本（replicas）统称为Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一个子集，由leader维护ISR列表，follower从leader同步数据有一些延迟。任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR（Outof-Sync Replicas）列表举饥，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

上一节中的HW俗称高水位，是HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等历答配待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW，此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broKer的读取请求，没有HW的限制。

下图详细的说明了当producer生产消息至broker后，ISR以及HW和LEO的流转过程：

由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follower都还没有复制完，落后于leader时，突然leader宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。

副本不同步的异常情况

broker 分配的任何一个 partition 都是以 Replica 对象实例的形式存在，而 Replica 在 Kafka 上是有两个角色： leader 和 follower，只要这个 Replica 是 follower，它便会向 leader 进行数据同步。

反映在 ReplicaManager 上就是如果 Broker 的本地副本被选举为 follower，那么它将会启动副本同步线程，其具体实现如下所示：

简单来说，makeFollowers() 的处理过程如下：

关于第6步，并不一定会为每一个 partition 都启动一个 fetcher 线程，对于一个目的 broker，只会启动 num.replica.fetchers 个线程，具体这个 topic-partition 会分配到哪个 fetcher 线程上，是根据 topic 名和 partition id 进行计算得到，实现所示：

如上所示，在 ReplicaManager 调用 makeFollowers() 启动 replica fetcher 线程后，它实际上是通过 ReplicaFetcherManager 实例进行相关 topic-partition 同步线程的启动和关闭，其启动过程分为下面两步：

addFetcherForPartitions() 的具体实现如下所示：

这个方法其实是做了下面这几件事：

ReplicaFetcherManager 创建 replica Fetcher 线程的实现如下：

replica fetcher 线程在启动之后就开始进行正常数据同步流程了，这个过程都是在 ReplicaFetcherThread 线程中实现的。

ReplicaFetcherThread 的 doWork() 方法是一直在这个线程中的 run() 中调用的，实现方法如下：

在 doWork() 方法中主要做了两件事：

processFetchRequest() 这个方法的作用是发送 Fetch 请求，并对返回的结果进行处理，最终写入到本地副本的 Log 实例中，其具体实现：

其处理过程简单总结一下：

fetch() 方法作用是发送 Fetch 请求，并返回相应的结果，其具体的实现，如下：

processPartitionData

这个方法的作用是，处理 Fetch 请求的具体数据内容，简单来说就是：检查一下数据大小是否超过限制、将数据追加到本地副本的日志文件中、更新本地副本的 hw 值。

在副本同步的过程中，会遇到哪些异常情况呢？

大家一定会想到关于 offset 的问题，在 Kafka 中，关于 offset 的处理，无论是 producer 端、consumer 端还是其他地方，offset 似乎都是一个形影不离的问题。在副本同步时，关于 offset，会遇到什么问题呢？下面举两个异常的场景：

以上两种情况都是 offset OutOfRange 的情况，只不过：一是 Fetch Offset 超过了 leader 的 LEO，二是 Fetch Offset 小于 leader 最小的 offset

在介绍 Kafka 解决方案之前，我们先来自己思考一下这两种情况应该怎么处理？

上面是我们比较容易想出的解决方案，而在 Kafka 中，其解决方案也很类似，不过遇到情况比上面我们列出的两种情况多了一些复杂，其解决方案如下：

针对之一种情况，在 Kafka 中，实际上还会发生这样一种情况，1 在收到 OutOfRange 错误时，这时去 leader 上获取的 LEO 值与最小的 offset 值，这时候却发现 leader 的 LEO 已经从 800 变成了 1100（这个 topic-partition 的数据量增长得比较快），再按照上面的解决方案就不太合理，Kafka 这边的解决方案是：遇到这种情况，进行重试就可以了，下次同步时就会正常了，但是依然会有上面说的那个问题。

replica fetcher 线程关闭的条件，在三种情况下会关闭对这个 topic-partition 的拉取操作：

这里直接说线程关闭，其实不是很准确，因为每个 replica fetcher 线程操作的是多个 topic-partition，而在关闭的粒度是 partition 级别，只有这个线程分配的 partition 全部关闭后，这个线程才会真正被关闭。

stopReplica

StopReplica 的请求实际上是 Controller 发送过来的，这个在 controller 部分会讲述，它触发的条件有多种，比如：broker 下线、partition replica 迁移等等。

makeLeaders

makeLeaders() 方法的调用是在 broker 上这个 partition 的副本被设置为 leader 时触发的，其实现如下：

调用 ReplicaFetcherManager 的 removeFetcherForPartitions() 删除对这些 topic-partition 的副本同步设置，这里在实现时，会遍历所有的 replica fetcher 线程，都执行 removePartitions() 方法来移除对应的 topic-partition 。

removePartitions

这个方法的作用是：ReplicaFetcherThread 将这些 topic-partition 从自己要拉取的 partition 列表中移除。

ReplicaFetcherThread的关闭

前面介绍那么多，似乎还是没有真正去关闭，那么 ReplicaFetcherThread 真正关闭是哪里操作的呢？

实际上 ReplicaManager 每次处理完 LeaderAndIsr 请求后，都会调用 ReplicaFetcherManager 的 shutdownIdleFetcherThreads() 方法，如果 fetcher 线程要拉取的 topic-partition 为空，那么就会关闭掉对应的 fetcher 线程。

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