Kafka故障模拟及故障恢复
来自Kafka中Broker节点磁盘问题的故障处理方法_参考网 (fx361.com)
摘 要：Apache Kafka作为一种分布式的消息队列中间件，由于其具有高可靠性、高吞吐量、可持久化、可扩展性好等特点。在大数据项目中，如日志聚合、流数据处理等应用场景中被广泛使用。由于Kafka的消息需要持久化到磁盘中，磁盘故障会影响Kafka的使用，严重时会造成数据丢失。所以基于Kafka的存储特性，通过复盘和分析由于磁盘问题导致的Kafka集群故障，提出了一系列的磁盘故障处理方法，从而缩短Kafka集群故障的恢复时间。
0 引 言
Apache Kafka[1]，最初由LinkedIn公司開发，并于2011年开源[2]。2012年被孵化成为Apache软件基金会顶级项目。如今，Kafka应用于众多大数据项目中，很多互联网公司也在自己的生产环境中将Kafka作为消息中间件使用。
1 Kafka组件及架构
Kafka作为一种分布式的消息队列中间件，部署多采用若干节点构成集群的方式。在这个Kafka集群中，每个节点被称作Broker，可以理解为Kafka提供服务的一个实例。在消息（message）队列系统中，通常都会有生产者（Producer）发送消息，消费者（Consumer）消费消息，这样就构成了一个消息“流水线”的上下游，如图1所示。每条被Producer发布到Kafka集群的消息都属于一个Topic。
2 Kafka中的文件存储介绍
Topic经过Producer发布到Kafka集群中，这条Topic会根据配置被划分为多个分区（Partition），这些分区又会被均匀地分布到Kafka集群所有的Broker节点上。这样做可以通过增加分区的数量来横向增加Topic的存储数据量，并且均匀分布也可以起到负载均衡的作用。
在存储层面，任何发布到此分区的消息都会被追加（append）到数据文件的尾部，文件以“.log”为后缀。消息被追加到分区中因为是顺序写入（write）磁盘的，因此效率非常高。如图2所示，图中不同颜色的数据文件对应的是不同的分区数据，append操作正在写入对应虚线数据文件。
除了log文件，分区中还有一个以“.index”为后缀的索引文件，它们共同组成段（Segment）文件。在分区中会存在多个段文件，它们大小相等，但其中包含的消息数不一定相等。这种特性方便旧的段文件可以被快速删除，这样可以清理空间供新的消息进行存储，提高磁盘利用率。
作为分布式系统，Kafka在设计上也充分考虑了高可用，从Broker的多节点到Topic的多副本。Topic的副本机制则是通过分区的副本实现的，被称为Replica，即在另一个或多个Broker节点上存在这个分区的副本。
3 故障复盘与分析
在公司某生产环境里的Kafka集群中，一个Broker节点的磁盘发生故障，导致这个Broker节点的进程退出[3]，进而影响了Kafka中的某一个Topic的正常使用。
如果启用副本，Kafka至少不会因为单个节点不能对外服务而发生Topic不能正常使用的情况，这就是Topic的高可用性。本次故障影响使用的主要原因就是Topic没有设置副本，采用系统默认值1。在Broker节点发生磁盘故障停止服务时，由于这个Topic在故障Broker的分区没有可以使用的副本，导致了此Topic不能正常写入和消费数据的问题。
当发生磁盘故障，通常快速恢复Kafka服务的方法就是修改Kafka的server.properties配置中log.dirs参数，将故障磁盘从配置中删除，Broker就可以启动了。Broker启动之后，节点上故障磁盘的分区会在此Broker的其他磁盘中创建。但对于这次的Kafka故障还遇到了下文提到的两种意外情况。
3.1 启动时触发了特定版本Kafka的bug
启动Broker时，日志出现异常报错，显示读取index文件损坏，不能启动，如图3所示。遇到这种问题时一般是删除抛出异常的index文件。
index文件存放的元数据指向对应的log文件中消息的物理偏移地址，如图4所示。
那为什么index会发生损坏呢？这是因为index文件是一个索引文件映射，它不会对每条消息都建立索引，而是间隔indexIntervalBytes大小之后才写入一条索引条目，所以是一个稀疏文件。Kafka运行时会创建一个log.index.size.max.bytes大小的index文件，向其中写入稀疏索引，内容达到阈值后会进行滚动覆盖。根据社区jira的内容[4]，在Kafka非正常退出后会出现index损坏的情况，而在0.8及以前版本，Kafka在读取这个损坏的index文件后会出现报错退出无法启动的问题，在0.9版本中对此问题进行了修复[5]，处理的逻辑是自动清理这个文件后重建，不抛出异常。
3.2 转移的分区将磁盘空间写满
将故障磁盘从配置文件中删除后重新启动Broker，故障磁盘中所有Topic的分区副本会在剩余磁盘中重新创建，并同步消息数据，此时出现了多个大数据量的分区副本被放入同一个磁盘中，导致磁盘空间被迅速写满。这种情况下，就不能再使用剔除磁盘的方法了。紧急处理时可以采取缩短Topic的保存时间，从物理上减小Topic数据大小，然后分阶段删除磁盘中过期数据，最后重启Broker节点恢复。
4 实验验证
对于磁盘故障这类服务器常见问题，如何能将故障对Kafka集群的影响减少至最低是研究的重点。对此总结了如下的恢复步骤，并通过实验进行了验证，可供参考使用。
4.1 紧急恢复故障时可以剔除故障磁盘后重启
Step1：删除Kafka配置文件config/server.properties中损坏的磁盘（例如data2为故障磁盘，原配置为：“log.dirs=/data0/Kafka-logs，/data1/Kafka-logs，/data2/Kafka-logs，/data3/Kafka-logs…”，更改后配置为：“log.dirs=/data0/Kafka-logs，/ data1/Kafka-logs，/data3/Kafka-logs…”）。
Step2：重启Kafka进程。
结果：原“/data2/Kafka-logs，”目录下的分区会被重新分配到当前Broker的其他磁盘上。
影响：会产生数据倾斜的情况，大数据量的分区叠加到同一个磁盘，可能造成个别磁盘被写满。
4.2 最小化影响恢复故障
集群可允许一个Broker下线时，可暂不重启Kafka进程，待磁盘更换完成后直接重启Kafka进程。
如果当前Broker有多余的一块磁盘作备盘。当Kafka进程下线时，修改配置文件config/server.properties（例如data2为故障磁盘，data9为备盘，原配置为：“log.dirs=/data0/Kafka-logs，/data1/Kafka-logs，/data2/Kafka-logs，/data3/Kafka-logs…”，替换后配置为：“log.dirs=/data0/Kafka-logs，/data1/Kafka-logs，/data9/Kafka-logs，/data3/Kafka-logs…”，用data9替换data2），直接启动Kafka进程。之后在最近的系统维护周期时间点更换坏盘。
4.3 具体实验验证过程
环境：测试集群共3个Broker（Broker1至Broker3），每个主机上挂载5块磁盘（data0至data4）。Kafka配置文件config/server.properties配置了4块磁盘，即data0、data1、data2、data3，data4作为备盘。
Step1：新建测试Topic为testKafka，配置分区为12，副本数为2。此时分区均匀分布，每个Broker中8个分区。
Step2：测试Topic testKafka，进行正常的信息生产和消费，此时查看Broker3中data3目录下面文件，存在2个分区，如图5所示。
Step3：直接删除data3目录，模拟磁盘故障，Kafka进程退出。此时，修改Kafka配置文件config/server.properties，将data3换成data4，即四块磁盘变成了data0、data1、data2、data4。
Step4：上述步骤完成后，重启Broker3服务，此时会发现消费Topic数据时会有短暂告警打印，后续恢复正常。
结果：磁盘data3中的2个分区转移到备用磁盘data4中，如图6所示。
5 结 论
本文描述了在磁盘损坏后导致Kafka集群出现的几种异常情况，提出了在这些情况下的几种故障处理方法，并通过实验进行模拟验证。这些方法可以应用于日常运维Kafka集群的工作中，有效提高了Kafka集群可用性，为避免数据丢失提供了参考方案。