Kafka分级存储概念(一)

2024-05-06 14:36

文章标签 概念存储 kafka 分级

本文主要是介绍Kafka分级存储概念(一)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Kafka分级存储及实现原理

概述

Kafka社区在3.6版本引入了一个十分重要的特性: 分级存储,本系列文章主要旨在介绍Kafka分级存储的设计理念、设计细节以及具体的代码实现

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背景:为什么要有分级存储?

场景
作为一款具有高吞吐及高性能的消息中间件,Kafka被广泛应用在大数据、日志采集及业务消息领域. 在日常Kafka的运维过程中,往往会遇到以下一些场景:
1、某些消息需要保留特定时间,以便业务需要以及意外恢复场景,这会带来额外的磁盘占用
2、大部分场景下,消息都可以进行及时消费;业务高峰时,会存在一定的消息积压
3、随着业务的拓展,磁盘的容量需要进行扩容;但在业务有变动时,可能又不需要这么大的磁盘空间,需要进行缩容
问题
以上业务场景暴露了当前Kafka设计上的一些缺陷:缺乏弹性能力.
1、对于业务消息来说,大部分消息其实属于“热”消息,也就是所谓的可以被及时消费的消息,而部分“冷”消息则需要等待一定老化时间之后才能够从磁盘上清除;
2、对于磁盘扩容场景,对于增加磁盘容量,运维人员可以通过操作系统LVM实现,对磁盘缩容而言则往往没有这么容易,可能需要额外的业务方案实现
3、对于Kafka的横向扩容来说,新增加的节点上并不会有原有节点上的分区,运维人员往往需要1)增加分区个数 2) 进行分区平衡(reassign)进行分区均衡;而分区平衡则会产生Broker之间的副本同步,抢占节点之间的带宽,往往建议在业务低峰时期进行

思考

所以有没有一种办法,可以将冷热数据分离开来,同时尽量减少在集群扩缩容过程中的数据迁移呢?答案就是分级存储

分级存储是什么

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一句话来说,Kafka分级存储就是将“热”数据存储在访问速度快的本地磁盘(ESSD/SSD),将“冷”数据放在远端(如aws s3), 这样做带来的好处是:
1、对于大部分场景下,正常的生产、消费速率不受影响
2、数据存储在相对成本较低的远端存储上,节约了成本
3、不用关心磁盘大小,冷数据会被自动卸载到远端,本地磁盘使用量有固定上限
4、集群横向拓展时,只需要迁移少量热数据
5、磁盘使用可以弹性伸缩,因为往往远端存储是按量付费的,可以实现存储Serverless化

冷数据真的“冷”吗?

前面提到,我们希望将“冷”数据上传到远端,那么我们如何定义“冷”数据呢,又有什么必要存储这些数据呢,以下是几个场景:

新消费应用加入
应用重启
应用处理时出现异常,可能需要从头开始消费
全量数据处理
查询/分析
故障恢复
…

TIPS:其实对于Kafka来说,大部分使用场景下都是实时的生产与消费,而且可以充分利用到操作系统页缓存来提高性能,在有大量消息积压场景下,存在的页缓存不命中而冷读磁盘的场景会导致Kafka的性能下降,同时容易产生磁盘IOPS等现象,不利于集群的性能,因此日常的使用中,在非业务高峰时,需要尽量避免产生大量消息积压