阿里架构师亲授:Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪?

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众所周知,消息队列在收发两端,主要是依靠业务代码,配合请求确认的机制,来保证消息不会丢失的。而在服务端,一般采用持久化和复制的方式来保证不丢消息。

把消息复制到多个节点上,不仅可以解决丢消息的问题,还可以保证消息服务的高可用。即使某一个节点宕机了,还可以继续使用其他节点来收发消息。所以大部分生产系统,都会把消息队列配置成集群模式,并开启消息复制,来保证系统的高可用和数据可靠性。

今天就和大家聊一下,消息复制需要解决的一些问题,以及 RocketMQ 和 Kafka 都是如何应对这些问题来实现复制的。

消息复制面临什么问题?

我们希望消息队列最好能兼具高性能、高可用并且还能提供数据一致性的保证。虽然很多消息队列产品宣称三个特性全都支持,但你需要知道,这都是有前置条件的。

首先来说性能。任何的复制实现方式,数据的写入性能一定是不如单节点的。这个很好理解,因为无论采用哪种复制实现方式,都需要数据被写入到多个节点之后再返回,性能一定是不如只写入一个节点的。

需要写入的节点数量越多,可用性和数据可靠性就越好,但是写入性能就越低,这是一个天然的矛盾。不过,复制对消费的性能影响不大,不管采用哪种复制方式,消费消息的时候,都只是选择多副本中一个节点去读数据而已,这和单节点消费并没有差别。

再来说一致性,消息队列对数据一致性的要求,既包括了“不丢消息”这个要求,也包括“严格顺序”的要求。如果要确保数据一致性,必须采用“主 - 从”的复制方式,这个结论是有严格的数学论证的,大家只要记住就可以了。

在“主 - 从”模式下,数据先写入到主节点上,从节点只从主节点上复制数据,如果出现主从数据不一致的情况,必须以主节点上的数据为准。这里面需要注意一下,这里面的主节点它并不是不可变的,在很多的复制实现中,当主节点出现问题的时候,其他节点可以通过选举的方式,变成主节点。只要保证,在任何一个时刻,集群的主节点数不能超过 1 个,就可以确保数据一致性。

最后说一下高可用。既然必须要采用主从的复制方式,高可用需要解决的就是,当某个主节点宕机的时候,尽快再选出一个主节点来接替宕机的主节点。

比较快速的实现方式是,使用一个第三方的管理服务来管理这些节点,发现某个主节点宕机的时候,由管理服务来指定一个新的主节点。但引入管理服务会带来一系列问题,比如管理服务本身的高可用、数据一致性如何保证?

有的消息队列选择自选举的方式,由还存活的这些节点通过投票,来选出一个新的主节点,这种投票的实现方式,它的优点是没有外部依赖,可以实现自我管理。缺点就是投票的实现都比较复杂,并且选举的过程是比较慢的,几秒至几十秒都有可能,在选出新的主节点前,服务一直是不可用的。

大部分复制的实现,都不会选择把消息写入全部副本再返回确认,因为这样虽然可以保证数据一致性,但是,一旦这些副本中有任何一个副本宕机,写入就会卡死了。如果只把消息写入到一部分副本就认为写入成功并返回确认,就可以解决卡死的问题,并且性能也会比写全部副本好很多。

到底写入多少个副本算写入成功呢?这又是一个非常难抉择的问题。

假设我们的集群采用“一主二从三副本”的模式,如果只要消息写入到两个副本就算是写入成功了,那这三个节点最多允许宕机一个节点,否则就没法提供服务了。如果说我们把要求写入的副本数量降到 1,只要消息写入到主节点就算成功了,那三个节点中,可以允许宕机两个节点,系统依然可以提供服务,这个可用性就更好一些。但是,有可能出现一种情况:主节点有一部分消息还没来得复制到任何一个从节点上,主节点就宕机了,这时候就会丢消息,数据一致性又没有办法保证了。

以上我讲的这些内容,还没有涉及到任何复制或者选举的方法和算法,都是最朴素,最基本的原理。你可以看出,这里面是有很多天然的矛盾,所以,目前并没有一种完美的实现方案能够兼顾高性能、高可用和一致性。

不同的消息队列选择了不同的复制实现方式,这些实现方式都有各自的优缺点,在高性能、高可用和一致性方面提供的能力也是各有高低。接下来我们一起来看一下 RocketMQ 和Kafka 分别是如何来实现复制的。

RocketMQ如何实现复制?

RocketMQ 在 2018 年底迎来了一次重大的更新,引入 Deldger,增加了一种全新的复制方式。我们先来说一下传统的复制方式。

在 RocketMQ 中,复制的基本单位是 Broker,也就是服务端的进程。复制采用的也是主从方式,通常情况下配置成一主一从,也可以支持一主多从。

RocketMQ 提供了两种复制方式,一种是异步复制,消息先发送到主节点上,就返回“写入成功”,然后消息再异步复制到从节点上。另外一种方式是同步双写,消息同步双写到主从节点上,主从都写成功,才返回“写入成功”。这两种方式本质上的区别是,写入多少个副本再返回“写入成功”的问题,异步复制需要的副本数是 1,同步双写需要的副本数是2。

我刚刚讲过,如果在返回“写入成功”前,需要写入的副本数不够多,那就会丢消息。对RocketMQ 来说,如果采用异步复制的方式会不会丢消息呢?答案是,并不会丢消息。我来跟你说一下为什么不会丢消息。

在 RocketMQ 中,Broker 的主从关系是通过配置固定的,不支持动态切换。如果主节点宕机,生产者就不能再生产消息了,消费者可以自动切换到从节点继续进行消费。这时候,即使有一些消息没有来得及复制到从节点上,这些消息依然躺在主节点的磁盘上,除非是主节点的磁盘坏了,否则等主节点重新恢复服务的时候,这些消息依然可以继续复制到从节点上,也可以继续消费,不会丢消息,消息的顺序也是没有问题的。

从设计上来讲,RocketMQ 的这种主从复制方式,牺牲了可用性,换取了比较好的性能和数据一致性

那 RocketMQ 又是如何解决可用性的问题的呢?一对儿主从节点可用性不行,多来几对儿主从节点不就解决了?RocketMQ 支持把一个主题分布到多对主从节点上去,每对主从节点中承担主题中的一部分队列,如果某个主节点宕机了,会自动切换到其他主节点上继续发消息,这样既解决了可用性的问题,还可以通过水平扩容来提升 Topic 总体的性能。

这种复制方式在大多数场景下都可以很好的工作,但也面临一些问题。

比如,在需要保证消息严格顺序的场景下,由于在主题层面无法保证严格顺序,所以必须指定队列来发送消息,对于任何一个队列,它一定是落在一组特定的主从节点上,如果这个主节点宕机,其他的主节点是无法替代这个主节点的,否则就无法保证严格顺序。在这种复制模式下,严格顺序和高可用只能选择一个。

RocketMQ 引入 Dledger,使用新的复制方式,可以很好地解决这个问题。我们来看一下Dledger 是怎么来复制的。

Dledger 在写入消息的时候,要求至少消息复制到半数以上的节点之后,才给客户端返回写入成功,并且它是支持通过选举来动态切换主节点的。

同样拿 3 个节点举例说明一下。当主节点宕机的时候,2 个从节点会通过投票选出一个新的主节点来继续提供服务,相比主从的复制模式,解决了可用性的问题。由于消息要至少复制到 2 个节点上才会返回写入成功,即使主节点宕机了,也至少有一个节点上的消息是和主节点一样的。Dledger 在选举时,总会把数据和主节点一样的从节点选为新的主节点,这样就保证了数据的一致性,既不会丢消息,还可以保证严格顺序。

当然,Dledger 的复制方式也不是完美的,依然存在一些不足:比如,选举过程中不能提供服务。最少需要 3 个节点才能保证数据一致性,3 节点时,只能保证 1 个节点宕机时可用,如果 2 个节点同时宕机,即使还有 1 个节点存活也无法提供服务,资源的利用率比较低。另外,由于至少要复制到半数以上的节点才返回写入成功,性能上也不如主从异步复制的方式快。

讲完了 RocketMQ,我们再来看看 Kafka 是怎么来实现复制的。

Kafka是如何实现复制的?

Kafka 中,复制的基本单位是分区。每个分区的几个副本之间,构成一个小的复制集群,Broker 只是这些分区副本的容器,所以 Kafka 的 Broker 是不分主从的。

分区的多个副本中也是采用一主多从的方式。Kafka 在写入消息的时候,采用的也是异步复制的方式。消息在写入到主节点之后,并不会马上返回写入成功,而是等待足够多的节点都复制成功后再返回。在 Kafka 中这个“足够多”是多少呢?Kafka 的设计哲学是,让用户自己来决定。

Kafka 为这个“足够多”创造了一个专有名词:ISR(In Sync Replicas),翻译过来就是“保持数据同步的副本”。ISR 的数量是可配的,但需要注意的是,这个 ISR 中是包含主节点的。

Kafka 使用 ZooKeeper 来监控每个分区的多个节点,如果发现某个分区的主节点宕机了,Kafka 会利用 ZooKeeper 来选出一个新的主节点,这样解决了可用性的问题。ZooKeeper 是一个分布式协调服务,后面,我会专门用一节课来介绍 ZooKeeper。选举的时候,会从所有 ISR 节点中来选新的主节点,这样可以保证数据一致性。

默认情况下,如果所有的 ISR 节点都宕机了,分区就无法提供服务了。你也可以选择配置成让分区继续提供服务,这样只要有一个节点还活着,就可以提供服务,代价是无法保证数据一致性,会丢消息。

Kafka 的这种高度可配置的复制方式,优点是非常灵活,你可以通过配置这些复制参数,在可用性、性能和一致性这几方面做灵活的取舍,缺点就是学习成本比较高。

总结

今天主要和大家分享了,消息复制需要面临的问题以及 RocketMQ 和 Kafka 都是如何应对这些问题来实现复制的。

RocketMQ 提供新、老两种复制方式:传统的主从模式和新的基于 Dledger 的复制方式。传统的主从模式性能更好,但灵活性和可用性稍差,而基于 Dledger 的复制方式,在Broker 故障的时候可以自动选举出新节点,可用性更好,性能稍差,并且资源利用率更低一些。Kafka 提供了基于 ISR 的更加灵活可配置的复制方式,用户可以自行配置,在可用性、性能和一致性这几方面根据系统的情况来做取舍。但是,这种灵活的配置方式学习成本较高。

并没有一种完美的复制方案,可以同时能够兼顾高性能、高可用和一致性。你需要根据你实际的业务需求,先做出取舍,然后再去配置消息队列的复制方式。

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