22 Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？
你好，我是李玥。
之前我在《05 | 如何确保消息不会丢失？》那节课中讲过，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。
这节课我们来讲一下，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
这节课我们主要来讲了一下，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。
思考题
假设我们有一个5节点的RocketMQ集群，采用Dledger5副本的复制方式，集群中只有一个主题，50个队列均匀地分布到5个Broker上。
如果需要你来配置一套Kafka集群，要求达到和这个RocketMQ集群一样的性能（不考虑Kafka和RocketMQ本身的性能差异）、可用性和数据一致性，该如何配置？欢迎在留言区与我分享讨论。
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- a、 👍（35） 💬（5）
5副本，10个分区，至少保持isr集合中有三个broker bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 5 --partitions 10 --topic test min.insync.replicas=3
2019-09-26 - kiddkidd 👍（23） 💬（2）
老师，对于文中“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”我有个疑问： 假如1主2从3副本条件下，主收到msg1，并复制到从1，之后主又收到msg2，并复制到从2. 然后主节点宕机了，此时从1和从2都跟主不一样啊。请问如何理解？
2020-01-11 - WL 👍（16） 💬（1）
请问一下老师，kafka消息复制中，“Broker只是副本分区的容器，Broker不分主从” 这句话具体怎么理解？ 是指一个Broker上可能有Topic1的partition2的从副本和Topic2的partition1的主副本，所以在Broker上不分主从，是这样吗？
2019-10-13 - Martin 👍（12） 💬（1）
请问老师～可用于消息中间性能测试的工具有哪些～
2019-09-17 - 丁小明 👍（11） 💬（1）
看起来好像新的rocktmq复制方式，就是内置了类似zk一样的一致性协调器。
2020-05-05 - 极客雷 👍（4） 💬（2）
RocketMQ不满足京东的使用场景吗？
2020-03-21 - 二货 👍（2） 💬（2）
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 老师，这里ISR节点都宕机了，分区为啥还是正常的，ISR不就是分区副本吗
2020-05-02 - 夏目 👍（2） 💬（1）
老师，这种不是同步方式吗？-- 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。
2020-01-09 - 饭粒 👍（2） 💬（1）
请教下老师，kafka 使用时是一个节点对应一个 broker 吗?然后 broker 作为分区副本容器存放不同主题-分区的主/从副本。
2019-11-16 - 李先生 👍（1） 💬（1）
玥哥，有两个问题： 1: 比如kafka，1个主节点2个从节点，一个topic有3个分区。为什么3个主分区会均匀的分布在3个节点上，而不是3个主分区都在主节点上，副本分区在从节点上。或者说这两者有什么区别？ 2: kafka是主从模式，读写都在主节点，如果是生产者生产一个消息到主分区1，假如主节点上的分区1是副本分区，这时候这个消息是先写入主节点的副本分区1上吗？
2020-03-26 - Tesla 👍（1） 💬（1）
老师好，请问旧的复制模式中，无法保证消息的严格顺序，是因为用了异步的方式同步消息，从节点接收到的顺序会收到网络影响不一定是哪个消息先到达吗？那可不可以给每个消息一个序号，从节点用一个队列来保存严格顺序的消息，用一个排序的数组来保存乱序的消息，只有当sortArrary的一部分能与队列合并为严格顺序的消息时，再把sortArrary的消息取出push到队列呢？
2020-03-08 - 凡 👍（1） 💬（3）
RockerMQ传统方式的的异步复制会出现数据丢失啊，比如当消息写入到主节点，返回成功，但是这时候还未复制到从节点，主机挂掉，消费者切换到从节点后读不到这些消息
2020-02-25 - 成立-Charlie 👍（1） 💬（1）
老师, 关于Kafka的高可用性我有一点迷惑。因为kafka是使用zookeeper作为其集群服务的协调服务器，Zookeeper采用超过半数可用的原则，3台Zookeeper集群只允许一台宕机。那Kafka却可以实现只有一台存活，仍然可以提供服务，这是如何实现的呢，Kafka可以脱离Zookeeper工作吗。谢谢！
2019-11-05 - WL 👍（1） 💬（1）
请问一下老师，我看RocketMQ官微上说DLedger只做一件事就是Commitlog，上面用Etcd对Raft协议的实现做对比，说Etcd对于Raft的实现时StateMachine+CommitLog的方式，CommitLog记录日志和操作记录，StateMachine通过操作记录构建出来的系统状态，请问一下在DLedger中的系统状态是怎样判定的？
2019-10-13 - Tesla 👍（0） 💬（1）
老师好，请问关于“ RocketMQ Dledger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 ” 这一点，我的理解是：异步复制也需要主节点先刷盘才能返回结果（硬件IO操作），Dledger是在内网发起的tcp连接传输数据然后返回（两次网络IO操作），这两种方式的速度会差很多吗？
2020-03-08