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这篇文章主要讲解了“ KAFKA中的Replica是什么”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“ KAFKA中的Replica是什么”吧!
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【能否说下Replica的主从设计?】
冗余,可以理解为一个动作,就是把一份数据多拷贝了几份出来。
而拷贝出来的数据我们就称之为副本,这也是Replica的真正含义,那么多副本之间就必然存在着数据同步的问题:
也就是不同副本之间,以哪个副本的数据为准,如何保持数据一致这两个主要问题。
因此,副本之间就有了主从的一个设计,负责提供读写的副本是leader,而其余的副本称之为follower,follower副本只需要从leader副本那里一直拉取数据就好了,正常情况下不需要提供读写。
看起来是这个样子的:
【能否说下Replica解决了什么问题?】
首先我们要明白一点——某个Partition的数据副本,都是分布在不同的broker上的,也就是说是分布在不同机器上的,那么显而易见,Replica是为了解决单点问题而设计的。
我们再考虑下会存在哪些单点问题?
1、当我们生产消息的时候,如果数据只写入了一个broker就返回了,那么一旦那个broker挂了,或者所在机器宕机了,是不是可能造成我刚才写入的消息就丢失了?
2、我们生产/消费都只针对leader-replica进行,那么是不是一旦leader所在的broker挂了,或者所在机器宕机了,就无法进行生产消费了?
以上就是主要存在的两个问题,在引入副本的设计后,解决这两个问题就很简单了:
1、由于存在多副本,因此我们可以设置写入所有副本后,才算写入消息成功;那么数据就会分散到多个节点上,从而避免了单点问题。这就是之前提到的实现了消息的高可靠。
2、由于存在多个副本,并且副本之间的数据一直在同步,一旦leader所在节点出现问题,那么我们就可以进行主备切换,让某个follower成为新的leader来继续提供读写,从而避免了整个服务不可用了。这就是之前提到的实现服务的高可用。
感谢各位的阅读,以上就是“ KAFKA中的Replica是什么”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对 KAFKA中的Replica是什么这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!