Ein Ausfall von Apache Kafka tritt auf, wenn ein Kafka-Cluster oder einige seiner Komponenten ausfallen, was zu Unterbrechungen oder einer Verschlechterung des Dienstes führt. Kafka ist so konzipiert, dass es hochgradig durchsatzfähiges, fehlertolerantes Daten-Streaming und Messaging verarbeitet, kann jedoch aus verschiedenen Gründen ausfallen, einschließlich Infrastrukturfehlern, Fehlkonfigurationen und Betriebsproblemen.
Warum ein Kafka-Ausfall auftritt
Broker-Ausfall
Eine übermäßige Datenlast oder überdimensionierte Hardware kann dazu führen, dass ein Broker nicht mehr reagiert, Hardwarefehler aufgrund eines Festplattenschadens, Speicherauslastung oder Broker-Netzwerkprobleme verursachen.
ZooKeeper-Probleme
Kafka ist auf Apache ZooKeeper angewiesen, um Cluster-Metadaten und die Wahl der Führung zu verwalten. ZooKeeper-Fehler (aufgrund von Netzwerkpartitionen, Fehlkonfigurationen oder Ressourcenerschöpfung) können die Kafka-Operationen stören. Die ZooKeeper-Probleme können weggelassen werden, wenn das Cluster im KRaft-Modus mit der späteren Version 3.5 von Apache Kafka konfiguriert wurde.
Fehlkonfiguration von Themen
Unzureichende Replikationsfaktoren oder eine falsche Partitionierung können zu Datenverlust oder Dienstunterbrechungen führen, wenn ein Broker ausfällt.
Netzwerkpartitionen
Kommunikationsfehler zwischen Brokern, Clients oder ZooKeeper können die Verfügbarkeit verringern oder Split-Brain-Szenarien verursachen.
Fehlkonfiguration
Fehlkonfigurierte Cluster-Einstellungen (Aufbewahrungsrichtlinien, Replikzuweisung usw.) können zu unerwartetem Verhalten und Ausfällen führen.
Überlastung
Ein plötzlicher Anstieg des Produzenten- oder Konsumentenverkehrs kann einen Cluster überlasten.
Datenkorruption
Kafka-Protokollkorruption (aufgrund von Festplattenproblemen oder abruptem Herunterfahren) kann Start- oder Datenabrufprobleme verursachen.
Unzureichende Überwachung und Benachrichtigung
Wenn Frühwarnsignale (wie Spitzen im Festplattenverbrauch oder lange Latenzzeiten) nicht erkannt und nicht behoben werden, können kleinere Probleme zu vollständigen Ausfällen führen.
Backups von Apache Kafka-Themen und Konfigurationen sind wichtig für die Notfallwiederherstellung, da sie es uns ermöglichen, unsere Daten und Einstellungen im Falle eines Hardwarefehlers, von Softwareproblemen oder menschlichem Versagen wiederherzustellen. Kafka verfügt nicht über integrierte Tools für Themen-Backups, aber wir können dies mit ein paar Methoden erreichen.
Wie man Kafka-Themen und Konfigurationen sichert
Es gibt mehrere Möglichkeiten, Themen und Konfigurationen zu sichern.
Kafka-Verbraucher
Wir können Kafka-Verbraucher verwenden, um Nachrichten aus dem Thema zu lesen und sie in externen Speichern wie HDFS, S3 oder lokalem Speicher zu speichern. Mit zuverlässigen Kafka-Verbraucherwerkzeugen wie dem integrierten kafka-console-consumer.sh oder benutzerdefinierten Verbraucherskripten können alle Nachrichten aus dem Thema ab dem frühesten Offset verbraucht werden. Dieses Verfahren ist einfach und anpassbar, erfordert jedoch großen Speicherplatz für Themen mit hohem Durchsatz und kann Metadaten wie Zeitstempel oder Header verlieren.
Kafka Connect
Durch das Streamen von Nachrichten aus Themen in Objektspeicher mithilfe von Tools wie Kafka Connect können wir Kafka Connect mit einem Sink-Connector (z. B. S3 Sink Connector, JDBC Sink Connector usw.) einrichten, den Connector konfigurieren, um aus bestimmten Themen zu lesen, und in das Backup-Ziel schreiben. Natürlich benötigen wir eine zusätzliche Einrichtung für Kafka Connect.
Cluster-Replikation
Die Spiegelungs Funktion von Kafka ermöglicht es uns, Replikate eines bestehenden Kafka-Clusters zu verwalten. Es verbraucht Nachrichten aus einem Quell-Cluster mithilfe eines Kafka-Verbrauchers und veröffentlicht diese Nachrichten in einem anderen Kafka-Cluster, der als Backup mit einem integrierten Kafka-Produzenten dienen kann. Wir müssen sicherstellen, dass der Backup-Cluster in einer separaten physischen oder Cloud-Region zur Redundanz liegt. Kann nahtlose Replikation und inkrementelle Backups unterstützen, erfordert jedoch einen höheren operativen Aufwand zur Wartung des Backup-Clusters.
Kopien auf Dateisystemebene
Dateisystem-Backups, wie das direkte Kopieren von Kafka-Protokolldirektoren von den Kafka-Brokern, können durchgeführt werden, indem das Kafka-Protokollverzeichnis (log.dirs in server.properties) identifiziert wird. Diese Methode ermöglicht die Erhaltung von Offsets und Partitionsdaten. Sie erfordert jedoch sorgfältige Wiederherstellungsprozesse, um Konsistenz sicherzustellen und potenzielle Probleme zu vermeiden.
Kafka-Konfigurationen und Metadaten
In Bezug auf die Kafka-Konfiguration können wir Metadaten über Themen, Zugriffskontrolle (ACL), die server.properties-Datei aller Broker und das ZooKeeper-Datenverzeichnis (wie im dataDir-Parameter der ZooKeeper-Konfiguration definiert) angeben. Anschließend speichern wir die Ausgabe in einer Datei zur Referenz. Wir müssen sicherstellen, dass alle benutzerdefinierten Einstellungen (z. B. log.retention.ms, num.partitions) dokumentiert sind. Mit dem integrierten Skript kafka-acls.sh können alle ACL-Eigenschaften in einer flachen Datei konsolidiert werden.
Fazit
Die oben diskutierten Praktiken sind hauptsächlich für in-house bereitgestellte Cluster geeignet und auf einenstellige Knoten im Cluster beschränkt. Managed Service Provider kümmern sich um die besten Praktiken für den Betrieb der Plattform, sodass wir uns keine Sorgen um die Erkennung und Behebung von Problemen machen müssen.
Durch das Lesen dieses Artikels hoffe ich, dass Sie praktische Einblicke und bewährte Strategien gewinnen, um Ausfälle von Apache Kafka in lokalen Einsätzen zu bewältigen.
Source:
https://dzone.com/articles/avoid-kafka-outages-with-topic-and-configuration-backups