ack参数的设置:
0:生产者发送过来的数据,不需要等数据落盘应答
假如发送了Hello 和 World两个信息,Leader直接挂掉,数据就会丢失
生产者 ---> Kafka集群 一放进去就跑
数据可靠性分析:丢数
1:生产者发送过来的数据,Leader收到数据后应答
生产者把数据发送给了Leader,Leader保存成功,应答完毕,此时生产者就以为数据发送成功了,但是此时,Leader挂了,但是Follower 并没有同步数据过来,Follower此时变成了Leader, 此时的Leader就没有Hello这个数据了,数据丢失了。
-1(all):生产者发送过来的数据,Leader和ISR队列里面的所有节点收齐数据后应答。
Leader收到数据,所有Follower都开始同步数据, 但有一个Follower,因为某种故障,迟迟不能与Leader进行同步,那这个问题怎么解决呢?
解决方案:
Leader维护了一个动态的in-sync replica set(ISR),意为和 Leader保持同步的Follower+Leader集合(leader:0,isr:0,1,2)。
如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据,则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定,默认30s。例如2超时,(leader:0, isr:0,1)。 这样就不用等长期联系不上或者已经故障的节点。
数据可靠性分析:
如果分区副本设置为1个(只有一个leader),或者ISR里应答的最小副本数量 ( min.insync.replicas 默认为1)设置为1,和ack=1的效果是一样的,仍然有丢数的风险(leader:0,isr:0)。
• 数据完全可靠条件 = ACK级别设置为-1 + 分区副本大于等于2 + ISR里应答的最小副本数量大于等于2
副本数是2,但是ISR中不一定有两个,因为会挂掉。
可靠性总结:
acks=0,生产者发送过来数据就不管了,可靠性差,效率高;
acks=1,生产者发送过来数据Leader应答,可靠性中等,效率中等;
acks=-1,生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答,可靠性高,效率低;
在生产环境中,acks=0很少使用;acks=1,一般用于传输普通日志,允许丢个别数据;
acks=-1,一般用于传输和钱相关的数据,对可靠性要求比较高的场景。