Как работает репликация данных в Apache Kafka?

Репликация данных в Apache Kafka заключается в том, что данные, которые записываются в один узел кластера (брокер), дублируются на другие. dzen.ru Это помогает минимизировать риск потери данных в случае сбоя отдельных компонентов системы. dzen.ru

Репликация в Kafka работает на основе принципа лидера и последователя: kafka-school.ru

1. Лидер отвечает за запись и чтение данных. kafka-school.ru Он служит как точка доступа для клиентов, отправляющих и получающих данные. habr.com Лидер гарантирует упорядоченность сообщений в партиции и контролирует запись данных. habr.com
2. Последователи служат для резервного копирования данных. kafka-school.ru Лидер регулярно отправляет данные последователям, чтобы они могли обновлять свои копии данных и оставаться в синхронизированном состоянии. habr.com
3. Если лидер выходит из строя, одна из реплик-последователей автоматически выбирается в качестве нового лидера. kafka-school.ru

Некоторые этапы работы репликации:

• Синхронизация данных. dzen.ru Реплики постоянно синхронизируются с лидером, копируя все изменения (записи), происходящие на уровне партиции. dzen.ru
• ISR (синхронизированные реплики). dzen.ru В Kafka ведётся список синхронизированных копий для каждой секции, в который входят только узлы, регулярно подтверждающие получение новых данных от лидера. dzen.ru Если реплика не синхронизируется в течение длительного времени, она исключается из ISR. dzen.ru
• Кворумный подход. dzen.ru Kafka использует концепцию кворума для записи и чтения данных. dzen.ru Данные считаются успешно записанными, только если они попадают на определённое количество реплик из ISR. dzen.ru

Репликация в Kafka обеспечивает надёжность и отказоустойчивость для распределённой обработки Big Data. kafka-school.ru