Kafka 为什么要抛弃 ZooKeeper?取代方案是怎样的?
因为确实有优化空间。
Zookeeper加kafka 的架构,有三层角色:
这架构本没问题,但要优化也可以。zookeeper本来提供状态服务,但它不是kafka一部分,所以kafka不得不设计一个controller做主控。假如controller本身就可提供状态服务,那三层架构就可简化成两层:
Kafka 抛弃zookeeper 就是做这优化,自己开发基于raft 共识算法的一致性服务kraft:
还有很大优点,controller故障切换很快,且切换时间几乎不随集群规模而线性增长。
controller 只有一个,如做controller故障切换,新controller需全量从zookeeper同步集群所有元数据信息并构建到内存,为做主控服务做准备,这些元数据信息包括topic和分区信息,如一个大规模集群,topic 和分区很多,该过程很耗时,也就会造成更久停机时间。
以前的架构也可以安排一些broker作为备选controller定期从zookeeper同步元数据,但这只是解决了部分问题,https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-500:+Replace+ZooKeeper+with+a+Self-Managed+Metadata+Quorum。以前的架构,只有选出来的主控才会同步数据,其他没胜出的broker 只做broker 的角色。具体辩论,大家自查。
controller有多个,只是只有一个是leader 提供主控服务,其他的作为follower ,会实时同步leader的元数据信息,也就是元数据在多个controller 里面是几乎保持一致的(raft 协议保证的),所以故障切换的时候,几乎不需要再同步元数据,就可以完成controller 切换。
参照官方的KIP议案。
Colin McCabe发起提案:[KIP-500: Replace ZooKeeper with a Self-Managed Metadata Quorum]
具体讨论细节参考邮件列表:https://lists.apache.org/thread/w43g74zlttpn2nl2nyppp4fsdszwg7sb
为啥替换zk,主要:
第一个集群状态[元数据管理]暴漏出来的问题:因为[元数据]管理(zk state)和集群状态的管理(controller state)是不同的数据管理路径,经常导致zk中的状态和集群控制器controller中的状态不一致的问题。两个数据源要进行数据状态的同步,这本身就是[分布式系统]中的一个让人头疼的事情。如果controller简单通过watch机制来监听zk的变更日志来同步状态的话,由于watch机制的限制,这个方法的性能会出问题,而且还没有考虑到watch通知机制的可靠性。
相比之前需要显示通知broker的方式,新的方式情况下,各个broker也将采取订阅 metadata event log的方式,和kafka本身要解决的问题本质上是类似的。broker本身要一个文件来存储自己维护的元数据信息。通过这种方式,kafka可以支持更多的partition数量,并且可以进一步的降低CPU的利用率。
第二个角度是从运维和配置的角度来看:
Zookeeper在kafka生态中遇到一些问题梳理:
client 和zk的沟通问题
zk和broker沟通问题
提案大的架构设计变动图:
新的架构图
大概的方案设计细节,大家可以参考[wiki文档]
引用:
1 KIP-500: Replace ZooKeeper with a Self-Managed Metadata Quorum
2 Introducing KRaft: Kafka Without Zookeeper
Introducing KRaft: Kafka Without Zookeeper With Colin McCabe | Current 2022
3 Colin McCabe Updates on Apache Kafka KRaft Mode
Colin McCabe Updates on Apache Kafka KRaft Mode
4 Removing the Dependency of Zookeeper on Kafka
Removing the Dependency of Zookeeper on Kafka
5 Kafka Needs No Keeper
Kafka Needs No Keeper
6 Colin McCabe 在CMU的个人主页
About
7 [KIP-98 - Exactly Once Delivery and Transactional Messaging]