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<title>27 关于高水位和Leader Epoch的讨论.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/00 开篇词 为什么要学习Kafka？.md.html">00 开篇词 为什么要学习Kafka？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/01 消息引擎系统ABC.md.html">01 消息引擎系统ABC</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/02 一篇文章带你快速搞定Kafka术语.md.html">02 一篇文章带你快速搞定Kafka术语</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/03 Kafka只是消息引擎系统吗？.md.html">03 Kafka只是消息引擎系统吗？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/04 我应该选择哪种Kafka？.md.html">04 我应该选择哪种Kafka？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/05 聊聊Kafka的版本号.md.html">05 聊聊Kafka的版本号</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/06 Kafka线上集群部署方案怎么做？.md.html">06 Kafka线上集群部署方案怎么做？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/07 最最最重要的集群参数配置（上）.md.html">07 最最最重要的集群参数配置（上）</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/08 最最最重要的集群参数配置（下）.md.html">08 最最最重要的集群参数配置（下）</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/09 生产者消息分区机制原理剖析.md.html">09 生产者消息分区机制原理剖析</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/10 生产者压缩算法面面观.md.html">10 生产者压缩算法面面观</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/11 无消息丢失配置怎么实现？.md.html">11 无消息丢失配置怎么实现？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/12 客户端都有哪些不常见但是很高级的功能？.md.html">12 客户端都有哪些不常见但是很高级的功能？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/13 Java生产者是如何管理TCP连接的？.md.html">13 Java生产者是如何管理TCP连接的？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/14 幂等生产者和事务生产者是一回事吗？.md.html">14 幂等生产者和事务生产者是一回事吗？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/15 消费者组到底是什么？.md.html">15 消费者组到底是什么？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/16 揭开神秘的“位移主题”面纱.md.html">16 揭开神秘的“位移主题”面纱</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/17 消费者组重平衡能避免吗？.md.html">17 消费者组重平衡能避免吗？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/18 Kafka中位移提交那些事儿.md.html">18 Kafka中位移提交那些事儿</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/19 CommitFailedException异常怎么处理？.md.html">19 CommitFailedException异常怎么处理？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/20 多线程开发消费者实例.md.html">20 多线程开发消费者实例</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/21 Java 消费者是如何管理TCP连接的.md.html">21 Java 消费者是如何管理TCP连接的</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/22 消费者组消费进度监控都怎么实现？.md.html">22 消费者组消费进度监控都怎么实现？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/23 Kafka副本机制详解.md.html">23 Kafka副本机制详解</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/24 请求是怎么被处理的？.md.html">24 请求是怎么被处理的？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/25 消费者组重平衡全流程解析.md.html">25 消费者组重平衡全流程解析</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/26 你一定不能错过的Kafka控制器.md.html">26 你一定不能错过的Kafka控制器</a>
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<li>
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<a class="current-tab" href="/专栏/Kafka核心技术与实战/27 关于高水位和Leader Epoch的讨论.md.html">27 关于高水位和Leader Epoch的讨论</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/28 主题管理知多少.md.html">28 主题管理知多少</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/29 Kafka动态配置了解下？.md.html">29 Kafka动态配置了解下？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/30 怎么重设消费者组位移？.md.html">30 怎么重设消费者组位移？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/31 常见工具脚本大汇总.md.html">31 常见工具脚本大汇总</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/32 KafkaAdminClient：Kafka的运维利器.md.html">32 KafkaAdminClient：Kafka的运维利器</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/33 Kafka认证机制用哪家？.md.html">33 Kafka认证机制用哪家？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/34 云环境下的授权该怎么做？.md.html">34 云环境下的授权该怎么做？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/35 跨集群备份解决方案MirrorMaker.md.html">35 跨集群备份解决方案MirrorMaker</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/36 你应该怎么监控Kafka？.md.html">36 你应该怎么监控Kafka？</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/37 主流的Kafka监控框架.md.html">37 主流的Kafka监控框架</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/38 调优Kafka，你做到了吗？.md.html">38 调优Kafka，你做到了吗？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/39 从0搭建基于Kafka的企业级实时日志流处理平台.md.html">39 从0搭建基于Kafka的企业级实时日志流处理平台</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/40 Kafka Streams与其他流处理平台的差异在哪里？.md.html">40 Kafka Streams与其他流处理平台的差异在哪里？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/41 Kafka Streams DSL开发实例.md.html">41 Kafka Streams DSL开发实例</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/42 Kafka Streams在金融领域的应用.md.html">42 Kafka Streams在金融领域的应用</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/加餐 搭建开发环境、阅读源码方法、经典学习资料大揭秘.md.html">加餐 搭建开发环境、阅读源码方法、经典学习资料大揭秘</a>
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<a href="/专栏/Kafka核心技术与实战/结束语 以梦为马，莫负韶华！.md.html">结束语 以梦为马，莫负韶华！</a>
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>27 关于高水位和Leader Epoch的讨论</h1>
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<p>你好，我是胡夕。今天我要和你分享的主题是：Kafka 中的高水位和 Leader Epoch 机制。</p>
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<p>你可能听说过高水位（High Watermark），但不一定耳闻过 Leader Epoch。前者是 Kafka 中非常重要的概念，而后者是社区在 0.11 版本中新推出的，主要是为了弥补高水位机制的一些缺陷。鉴于高水位机制在 Kafka 中举足轻重，而且深受各路面试官的喜爱，今天我们就来重点说说高水位。当然，我们也会花一部分时间来讨论 Leader Epoch 以及它的角色定位。</p>
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<h2>什么是高水位？</h2>
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<p>首先，我们要明确一下基本的定义：什么是高水位？或者说什么是水位？水位一词多用于流式处理领域，比如，Spark Streaming 或 Flink 框架中都有水位的概念。教科书中关于水位的经典定义通常是这样的：</p>
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<blockquote>
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<p>在时刻 T，任意创建时间（Event Time）为 T’，且 T’≤T 的所有事件都已经到达或被观测到，那么 T 就被定义为水位。</p>
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</blockquote>
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<p>“Streaming System”一书则是这样表述水位的：</p>
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<blockquote>
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<p>水位是一个单调增加且表征最早未完成工作（oldest work not yet completed）的时间戳。</p>
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</blockquote>
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<p>为了帮助你更好地理解水位，我借助这本书里的一张图来说明一下。</p>
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<p><img src="assets/fb2c9e883b78c5d10b09b4a9773b8c13.png" alt="img" /></p>
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<p>图中标注“Completed”的蓝色部分代表已完成的工作，标注“In-Flight”的红色部分代表正在进行中的工作，两者的边界就是水位线。</p>
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<p>在 Kafka 的世界中，水位的概念有一点不同。Kafka 的水位不是时间戳，更与时间无关。它是和位置信息绑定的，具体来说，它是用消息位移来表征的。另外，Kafka 源码使用的表述是高水位，因此，今天我也会统一使用“高水位”或它的缩写 HW 来进行讨论。值得注意的是，Kafka 中也有低水位（Low Watermark），它是与 Kafka 删除消息相关联的概念，与今天我们要讨论的内容没有太多联系，我就不展开讲了。</p>
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<h2>高水位的作用</h2>
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<p>在 Kafka 中，高水位的作用主要有 2 个。</p>
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<ol>
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<li>定义消息可见性，即用来标识分区下的哪些消息是可以被消费者消费的。</li>
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<li>帮助 Kafka 完成副本同步。</li>
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</ol>
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<p>下面这张图展示了多个与高水位相关的 Kafka 术语。我来详细解释一下图中的内容，同时澄清一些常见的误区。</p>
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<p><img src="assets/c2243d5887f0ca7a20a524914b85a8dd.png" alt="img" /></p>
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<p>我们假设这是某个分区 Leader 副本的高水位图。首先，请你注意图中的“已提交消息”和“未提交消息”。我们之前在专栏[第 11 讲]谈到 Kafka 持久性保障的时候，特意对两者进行了区分。现在，我借用高水位再次强调一下。在分区高水位以下的消息被认为是已提交消息，反之就是未提交消息。消费者只能消费已提交消息，即图中位移小于 8 的所有消息。注意，这里我们不讨论 Kafka 事务，因为事务机制会影响消费者所能看到的消息的范围，它不只是简单依赖高水位来判断。它依靠一个名为 LSO（Log Stable Offset）的位移值来判断事务型消费者的可见性。</p>
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||
<p>另外，需要关注的是，<strong>位移值等于高水位的消息也属于未提交消息。也就是说，高水位上的消息是不能被消费者消费的</strong>。</p>
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<p>图中还有一个日志末端位移的概念，即 Log End Offset，简写是 LEO。它表示副本写入下一条消息的位移值。注意，数字 15 所在的方框是虚线，这就说明，这个副本当前只有 15 条消息，位移值是从 0 到 14，下一条新消息的位移是 15。显然，介于高水位和 LEO 之间的消息就属于未提交消息。这也从侧面告诉了我们一个重要的事实，那就是：<strong>同一个副本对象，其高水位值不会大于 LEO 值</strong>。</p>
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||
<p><strong>高水位和 LEO 是副本对象的两个重要属性</strong>。Kafka 所有副本都有对应的高水位和 LEO 值，而不仅仅是 Leader 副本。只不过 Leader 副本比较特殊，Kafka 使用 Leader 副本的高水位来定义所在分区的高水位。换句话说，<strong>分区的高水位就是其 Leader 副本的高水位</strong>。</p>
|
||
<h2>高水位更新机制</h2>
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<p>现在，我们知道了每个副本对象都保存了一组高水位值和 LEO 值，但实际上，在 Leader 副本所在的 Broker 上，还保存了其他 Follower 副本的 LEO 值。我们一起来看看下面这张图。</p>
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<p><img src="assets/be0c738f34e3cd1d95d509f16cbb7f82.png" alt="img" /></p>
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<p>在这张图中，我们可以看到，Broker 0 上保存了某分区的 Leader 副本和所有 Follower 副本的 LEO 值，而 Broker 1 上仅仅保存了该分区的某个 Follower 副本。Kafka 把 Broker 0 上保存的这些 Follower 副本又称为<strong>远程副本</strong>（Remote Replica）。Kafka 副本机制在运行过程中，会更新 Broker 1 上 Follower 副本的高水位和 LEO 值，同时也会更新 Broker 0 上 Leader 副本的高水位和 LEO 以及所有远程副本的 LEO，但它不会更新远程副本的高水位值，也就是我在图中标记为灰色的部分。</p>
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||
<p>为什么要在 Broker 0 上保存这些远程副本呢？其实，它们的主要作用是，<strong>帮助 Leader 副本确定其高水位，也就是分区高水位</strong>。</p>
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<p>为了帮助你更好地记忆这些值被更新的时机，我做了一张表格。只有搞清楚了更新机制，我们才能开始讨论 Kafka 副本机制的原理，以及它是如何使用高水位来执行副本消息同步的。</p>
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<p><img src="assets/c81e888761b5f04822216845be981649.jpeg" alt="img" /></p>
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<p>在这里，我稍微解释一下，什么叫与 Leader 副本保持同步。判断的条件有两个。</p>
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<ol>
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<li>该远程 Follower 副本在 ISR 中。</li>
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<li>该远程 Follower 副本 LEO 值落后于 Leader 副本 LEO 值的时间，不超过 Broker 端参数 replica.lag.time.max.ms 的值。如果使用默认值的话，就是不超过 10 秒。</li>
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</ol>
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||
<p>乍一看，这两个条件好像是一回事，因为目前某个副本能否进入 ISR 就是靠第 2 个条件判断的。但有些时候，会发生这样的情况：即 Follower 副本已经“追上”了 Leader 的进度，却不在 ISR 中，比如某个刚刚重启回来的副本。如果 Kafka 只判断第 1 个条件的话，就可能出现某些副本具备了“进入 ISR”的资格，但却尚未进入到 ISR 中的情况。此时，分区高水位值就可能超过 ISR 中副本 LEO，而高水位 > LEO 的情形是不被允许的。</p>
|
||
<p>下面，我们分别从 Leader 副本和 Follower 副本两个维度，来总结一下高水位和 LEO 的更新机制。</p>
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<p><strong>Leader 副本</strong></p>
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<p>处理生产者请求的逻辑如下：</p>
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<ol>
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||
<li>写入消息到本地磁盘。</li>
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||
<li>更新分区高水位值。
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i. 获取 Leader 副本所在 Broker 端保存的所有远程副本 LEO 值{LEO-1，LEO-2，……，LEO-n}。
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ii. 获取 Leader 副本高水位值：currentHW。
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||
iii. 更新 currentHW = min(currentHW, LEO-1，LEO-2，……，LEO-n)。</li>
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</ol>
|
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<p>处理 Follower 副本拉取消息的逻辑如下：</p>
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<ol>
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||
<li>读取磁盘（或页缓存）中的消息数据。</li>
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<li>使用 Follower 副本发送请求中的位移值更新远程副本 LEO 值。</li>
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<li>更新分区高水位值（具体步骤与处理生产者请求的步骤相同）。</li>
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</ol>
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<p><strong>Follower 副本</strong></p>
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<p>从 Leader 拉取消息的处理逻辑如下：</p>
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<ol>
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||
<li>写入消息到本地磁盘。</li>
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||
<li>更新 LEO 值。</li>
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||
<li>更新高水位值。
|
||
i. 获取 Leader 发送的高水位值：currentHW。
|
||
ii. 获取步骤 2 中更新过的 LEO 值：currentLEO。
|
||
iii. 更新高水位为 min(currentHW, currentLEO)。</li>
|
||
</ol>
|
||
<h2>副本同步机制解析</h2>
|
||
<p>搞清楚了这些值的更新机制之后，我来举一个实际的例子，说明一下 Kafka 副本同步的全流程。该例子使用一个单分区且有两个副本的主题。</p>
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||
<p>当生产者发送一条消息时，Leader 和 Follower 副本对应的高水位是怎么被更新的呢？我给出了一些图片，我们一一来看。</p>
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<p>首先是初始状态。下面这张图中的 remote LEO 就是刚才的远程副本的 LEO 值。在初始状态时，所有值都是 0。</p>
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<p><img src="assets/2ecec2915d1a52f136517d15192a4c72.png" alt="img" /></p>
|
||
<p>当生产者给主题分区发送一条消息后，状态变更为：</p>
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<p><img src="assets/42841bfd3d5d4fa8560e176cb9d20b5b.png" alt="img" /></p>
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||
<p>此时，Leader 副本成功将消息写入了本地磁盘，故 LEO 值被更新为 1。</p>
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||
<p>Follower 再次尝试从 Leader 拉取消息。和之前不同的是，这次有消息可以拉取了，因此状态进一步变更为：</p>
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<p><img src="assets/f65911a5c247ad83826788fd275e1ade.png" alt="img" /></p>
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||
<p>这时，Follower 副本也成功地更新 LEO 为 1。此时，Leader 和 Follower 副本的 LEO 都是 1，但各自的高水位依然是 0，还没有被更新。<strong>它们需要在下一轮的拉取中被更新</strong>，如下图所示：</p>
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<p><img src="assets/f30a4651605352db542b76b3512df110.png" alt="img" /></p>
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<p>在新一轮的拉取请求中，由于位移值是 0 的消息已经拉取成功，因此 Follower 副本这次请求拉取的是位移值 =1 的消息。Leader 副本接收到此请求后，更新远程副本 LEO 为 1，然后更新 Leader 高水位为 1。做完这些之后，它会将当前已更新过的高水位值 1 发送给 Follower 副本。Follower 副本接收到以后，也将自己的高水位值更新成 1。至此，一次完整的消息同步周期就结束了。事实上，Kafka 就是利用这样的机制，实现了 Leader 和 Follower 副本之间的同步。</p>
|
||
<h2>Leader Epoch 登场</h2>
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<p>故事讲到这里似乎很完美，依托于高水位，Kafka 既界定了消息的对外可见性，又实现了异步的副本同步机制。不过，我们还是要思考一下这里面存在的问题。</p>
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<p>从刚才的分析中，我们知道，Follower 副本的高水位更新需要一轮额外的拉取请求才能实现。如果把上面那个例子扩展到多个 Follower 副本，情况可能更糟，也许需要多轮拉取请求。也就是说，Leader 副本高水位更新和 Follower 副本高水位更新在时间上是存在错配的。这种错配是很多“数据丢失”或“数据不一致”问题的根源。基于此，社区在 0.11 版本正式引入了 Leader Epoch 概念，来规避因高水位更新错配导致的各种不一致问题。</p>
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<p>所谓 Leader Epoch，我们大致可以认为是 Leader 版本。它由两部分数据组成。</p>
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<ol>
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<li>Epoch。一个单调增加的版本号。每当副本领导权发生变更时，都会增加该版本号。小版本号的 Leader 被认为是过期 Leader，不能再行使 Leader 权力。</li>
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<li>起始位移（Start Offset）。Leader 副本在该 Epoch 值上写入的首条消息的位移。</li>
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</ol>
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<p>我举个例子来说明一下 Leader Epoch。假设现在有两个 Leader Epoch<0, 0> 和 <1, 120>，那么，第一个 Leader Epoch 表示版本号是 0，这个版本的 Leader 从位移 0 开始保存消息，一共保存了 120 条消息。之后，Leader 发生了变更，版本号增加到 1，新版本的起始位移是 120。</p>
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<p>Kafka Broker 会在内存中为每个分区都缓存 Leader Epoch 数据，同时它还会定期地将这些信息持久化到一个 checkpoint 文件中。当 Leader 副本写入消息到磁盘时，Broker 会尝试更新这部分缓存。如果该 Leader 是首次写入消息，那么 Broker 会向缓存中增加一个 Leader Epoch 条目，否则就不做更新。这样，每次有 Leader 变更时，新的 Leader 副本会查询这部分缓存，取出对应的 Leader Epoch 的起始位移，以避免数据丢失和不一致的情况。</p>
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<p>接下来，我们来看一个实际的例子，它展示的是 Leader Epoch 是如何防止数据丢失的。请先看下图。</p>
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<p><img src="assets/69f8ccf346b568a7310c69de9863ca42.png" alt="img" /></p>
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<p>我稍微解释一下，单纯依赖高水位是怎么造成数据丢失的。开始时，副本 A 和副本 B 都处于正常状态，A 是 Leader 副本。某个使用了默认 acks 设置的生产者程序向 A 发送了两条消息，A 全部写入成功，此时 Kafka 会通知生产者说两条消息全部发送成功。</p>
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<p>现在我们假设 Leader 和 Follower 都写入了这两条消息，而且 Leader 副本的高水位也已经更新了，但 Follower 副本高水位还未更新——这是可能出现的。还记得吧，Follower 端高水位的更新与 Leader 端有时间错配。倘若此时副本 B 所在的 Broker 宕机，当它重启回来后，副本 B 会执行日志截断操作，将 LEO 值调整为之前的高水位值，也就是 1。这就是说，位移值为 1 的那条消息被副本 B 从磁盘中删除，此时副本 B 的底层磁盘文件中只保存有 1 条消息，即位移值为 0 的那条消息。</p>
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<p>当执行完截断操作后，副本 B 开始从 A 拉取消息，执行正常的消息同步。如果就在这个节骨眼上，副本 A 所在的 Broker 宕机了，那么 Kafka 就别无选择，只能让副本 B 成为新的 Leader，此时，当 A 回来后，需要执行相同的日志截断操作，即将高水位调整为与 B 相同的值，也就是 1。这样操作之后，位移值为 1 的那条消息就从这两个副本中被永远地抹掉了。这就是这张图要展示的数据丢失场景。</p>
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<p>严格来说，这个场景发生的前提是<strong>Broker 端参数 min.insync.replicas 设置为 1</strong>。此时一旦消息被写入到 Leader 副本的磁盘，就会被认为是“已提交状态”，但现有的时间错配问题导致 Follower 端的高水位更新是有滞后的。如果在这个短暂的滞后时间窗口内，接连发生 Broker 宕机，那么这类数据的丢失就是不可避免的。</p>
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<p>现在，我们来看下如何利用 Leader Epoch 机制来规避这种数据丢失。我依然用图的方式来说明。</p>
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<p><img src="assets/1078956136267ca958d82bfa16d825e1.png" alt="img" /></p>
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<p>场景和之前大致是类似的，只不过引用 Leader Epoch 机制后，Follower 副本 B 重启回来后，需要向 A 发送一个特殊的请求去获取 Leader 的 LEO 值。在这个例子中，该值为 2。当获知到 Leader LEO=2 后，B 发现该 LEO 值不比它自己的 LEO 值小，而且缓存中也没有保存任何起始位移值 > 2 的 Epoch 条目，因此 B 无需执行任何日志截断操作。这是对高水位机制的一个明显改进，即副本是否执行日志截断不再依赖于高水位进行判断。</p>
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<p>现在，副本 A 宕机了，B 成为 Leader。同样地，当 A 重启回来后，执行与 B 相同的逻辑判断，发现也不用执行日志截断，至此位移值为 1 的那条消息在两个副本中均得到保留。后面当生产者程序向 B 写入新消息时，副本 B 所在的 Broker 缓存中，会生成新的 Leader Epoch 条目：[Epoch=1, Offset=2]。之后，副本 B 会使用这个条目帮助判断后续是否执行日志截断操作。这样，通过 Leader Epoch 机制，Kafka 完美地规避了这种数据丢失场景。</p>
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<h2>小结</h2>
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<p>今天，我向你详细地介绍了 Kafka 的高水位机制以及 Leader Epoch 机制。高水位在界定 Kafka 消息对外可见性以及实现副本机制等方面起到了非常重要的作用，但其设计上的缺陷给 Kafka 留下了很多数据丢失或数据不一致的潜在风险。为此，社区引入了 Leader Epoch 机制，尝试规避掉这类风险。事实证明，它的效果不错，在 0.11 版本之后，关于副本数据不一致性方面的 Bug 的确减少了很多。如果你想深入学习 Kafka 的内部原理，今天的这些内容是非常值得你好好琢磨并熟练掌握的。</p>
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<p><img src="assets/42c165479c40770587988cb68a2c5b5c.png" alt="img" /></p>
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