目录

• 引言
• 读写分离的初衷
• 使用 kafka 的业务特征
• kafka 架构
• kafka 没有主从读写分离的原因

引言

前段时间在看 kafka 相关内容,发现 kafka “所有的”读写流量都在主 partition 上,从 partition 只负责备份数据。

那么为什么 kafka 从 partition 不跟其他中间件一样承接读流量?

读写分离的初衷

读写分离的初衷我觉得是利用读流量 & 写流量不同的特性做针对性的优化,而这两种流量我觉得区别如下

使用 kafka 的业务特征

• 操作型业务,consumer 消费 producer 生产的消息,进行自身业务,这个消息就类似于 trigger
• 可支撑的流量较大,并且可支撑下游 consumer 较多,rebalance 需要一定的时间

kafka 架构

• 以 topic 为单位,一 topic 可拆分多个 partition,每个 partition 都可以有多个从 partition,不同 partition 分布在不同 broker 上

• 以 partition 为单位,形成 AR(Assigned Repllicas),ISR(In Sync Repllicas),OSR(Out Sync Repllicas),主 partition 接收到消息后按照 ack 策略同步到 ISR 中从 partition

  ack = 0,producer 发出消息后就不管了

  ack = 1,producer 发出消息写入主 partition 所在 broker 的磁盘就算成功

  ack = all,producer 发出消息写入主 partition 以及 ISR 上所有副 partition 的磁盘才算成功

kafka 没有主从读写分离的原因

• 不能主从读写分离的原因

  kafka 承接的大多是操作型业务,这部分读操作对数据延迟非常敏感。

  kafka 主从同步为半同步复制,并且有部分 partition 在 OSR 上,数据延迟较大

  kafka 主 partition 接收到消息后,可以根据 ack 策略落盘,如果不是 all 的话存在数据丢失的风险

• 不需要主从读写分离的原因

  kafka 本身就是多 partition 的架构,不同 parition 在不同的 broker 上,多主节点的结构本身分流了流量

  kafka 本身就有成熟的 rebalance 机制,partition 上线与下线都比较无感

以上就是kafka不支持读写分离原理分析的详细内容,更多关于kafka不支持读写分离的资料请关注代码部落其它相关文章!