如何设计容器云环境的高可用Kafka集群？

在容器云环境中设计高可用的Kafka集群，需要从存储，网络的高可用来方面考虑:

1. 存储层面需要关注存储高可用的实现方案，可以通过高性能共享存储和Kafka多个Broker实例之间的复制两种方案实现，目前业内已有成熟的共享存储方案，主要介绍下第二个方案：
   Kafka通过Broker日志复制将Broker的日志文件复制到其他Broker上，从而实现数据的冗余备份和快速恢复。具体来说，Broker日志复制分为两个阶段：首先，源Broker会将数据写入本地磁盘上的日志文件中，并将其标记为可复制状态；然后，目标Broker会从源Broker获取数据，将其写入本地磁盘上的日志文件中，并将复制状态标记为已完成。在Kafka 3.0中，Broker日志复制使用了一种新的机制，称为“分片复制”分片复制将每个Broker的日志文件分为多个片段（Segment），每个片段大小固定，一般为1GB或者更小。当源Broker的一个片段被标记为可复制状态时，它会将该片段复制到一个或多个目标Broker上，每个目标Broker都会维护一个复制进度（Replica Log End Offset），用于记录它已经复制的片段。源Broker会定期检查目标Broker的复制进度，如果发现有目标Broker没有完成复制，则会重试。
   同时Kafka 3.0引入了一种新的分布式协议，称为Kraft，它是Kafka 3.0的一个重要特性。Kraft协议是一个基于Raft一致性算法的实现，用于管理Kafka集群的元数据和副本的选举、数据同步等操作，通过Kraft协议，Kafka不需要依赖于Zookeeper，在扩展性，性能，简化管理等方面有了很大提升。

2. 网络层面需要关注Kafka如何二次寻址向Broker发送消息以及如何在容器云环境中实Rebalance，可以通过容器云CNI扩展方案支持静态PodIP固定加Underlay组网方案实现或者通过LoadBalancer方案实现。为了更好的理解网络高可用的必要性，先下Kafka客户端建立连接和Rebalance的原理，
   Kafka客户端连接到Kafka集群的流程：
     1）获取Broker元数据：客户端首先需要从Kafka集群获取Broker元数据，以了解可用的Broker和分区分配信息。Kafka客户端会向Kafka集群中的一个Broker发送一个元数据请求，获取可用的Broker列表和分区分配信息。这个元数据请求可以被任何一个Broker处理。
   2）连接Broker：客户端会从可用的Broker列表中选择一个Broker进行连接。连接可以是TCP连接或SSL连接，取决于Kafka集群的配置。
    3）发送请求：客户端连接到Broker后，可以发送请求来获取、生产或消费消息。请求包括请求类型、主题、分区、消息等信息。
    4）处理请求：Broker接收到请求后，会根据请求类型进行处理，例如读取或写入消息。
    5）返回响应：Broker处理完请求后，会向客户端返回响应。响应包括响应状态、主题、分区、消息等信息。
   6）断开连接：客户端可以选择断开连接或者保持连接。如果客户端断开连接，则需要重新执行上述步骤重新连接到Broker。
   在Kafka Broker宕机恢复后， Kafka 客户端会自动触发重平衡（rebalancing）流程，以重新分配消费者实例和分区之间的关系 ：
    1）Kafka 客户端会检测到 broker 宕机新拉起节点并刷新Borker元数据 。
    2）Kafka 客户端会向 Kafka 集群协调器发送心跳，以确保它仍然是一个活跃的消费者组成员。如果协调器在一定的时间内没有收到心跳，则会将该消费者标记为失效，并将其分区重新分配给其他消费者。
    3） Kafka 客户端会向协调器请求重新分配消费者实例和分区的关系。协调器会根据消费者组的配置和现有的消费者实例列表，重新计算分区的分配结果。
    4）协调器会将新的分区分配方案发送给消费者组中的所有消费者实例。消费者实例会根据新的分配方案，重新分配自己负责的分区。
    5）消费者实例会根据新的分配方案，重新分配自己负责的分区，并在重新分配完成后重新开始消费消息。
   可以看到Kafka客户端和Server端建立连接都是通过Kakfa Broker元数据进行二次连接，需要通过broker 的 bootstrap 地址是通过 listeners 配置参数来指定的，它可以设置一个或多个监听器，每个监听器可以有一个或多个地址。 以下是一个示例配置文件：

   broker:
     id: 0
     rack: dc1
     listeners:
    INTERNAL://:9092
    EXTERNAL://:9093
    CLIENT://:9094
     advertised.listeners:
    INTERNAL://kafka1.internal:9092
    EXTERNAL://kafka1.example.com:9093
    CLIENT://kafka1.example.com:9094

   在容器云环境中需要将 EXTERNAL 地址配置为静态PodIP地址或LoadBalancer地址，来确保Kafka Broker可以正常寻址：
   1）基于静态PodIP可以通过环境变量注入，然后启动时通过环境变量渲染broker配置即可达到效果，以下例子可参考注入POD_IP：

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: my-pod
   spec:
     containers:
     - name: my-container
    image: my-image
    env:
    - name: POD_IP
      valueFrom:
        fieldRef:
          fieldPath: status.podIP

   2) 基于LoadBalancer方案则更为复杂，通常需要通过开发单独的Kafka Operator服务来管理Kafka在容器云上的生命周期，当然该方案也是各类中间件服务容器云上的推荐方案，从可用性、兼容性、可移植性上均会更好，Kafka社区也开源了Operator，可以参考https://github.com/strimzi/strimzi-kafka-operator直接使用，也可以根据各容器云平台特点开发Kafka Operator服务。

当然Kafka在容器云上的高可用性还有很多地方可以考虑，比如基于集群联邦或Kafka MirrorMaker2 实现Kafka的机房级别容灾、Kafka容灾场景下的可观测性等，也可以参考近期信通院发布的《云原生能力成熟度模型-第5部分：中间件》行业标准进行比对。

1，常见套路就是要么应用层自己做，就是Kafka的一主多从能力，要么容器平台体系支撑，就是靠容器平台自身的漂移能力解决可靠性和恢复能力。
2，两种方案各有优劣，一主多从结合本地盘，就是当前的常规套路，但是有几个问题，服务器自身的可靠性，3年寿命的周期替换，数据迁移；RAID卡的抖动问题，本地盘的可靠性，一旦盘失效，重构的缓慢与性能波动；无法弹性扩容，容量用满又需要迁移；计算存储资源不匹配，混在一起无法按需扩展；存储自身几块盘现网也出现很多使用不均的问题；为了可靠性通常需要三副本配置，同城容灾需要更多副本支持；同类应用如果都采用一主多从，有类似七八种组件，管理运维上对中小金融机构的压力也比较大
3，以实测结果看，用容器平台自身的可靠性能力，失效后自动漂移，可以形成统一的平台化方案。同时，采用外置企业NAS存储，确实更适合容器平台的租户管理，业务隔离，优先级配置，资源共享。尤其是如果只配置单副本的情况下，明显性能优于一主多从模式，再结合企业存储自身的可靠性底蕴，整体方案实现了诸多好处。
1）计算存储分离，无论计算扩还是存储扩，互不影响，按需扩展
2）容器云平台一般都带有租户属性或者业务隔离属性，配合企业NAS的租户能力，更容易实现端到端的资源隔离，认证鉴权，安全管理，读写控制，优先级设定，以及整体资源的合理管控，如按照租户设定容量上限。
3）配合Kafka，依托企业存储的高可靠，可以配置单主模式，性能最佳，甚至是2倍以上本地盘一主多从的模式，同时结合容器平台自身的漂移能力，可以解决计算侧故障的恢复问题。
4）平台化体系搭建，从目前看，类似Kafka的分布式核心组件有很多，比如redis，elastic search，nigix，mysql等等，常规操作都是各自为战的一主多从，多个集群不只是浪费资源，甚至是消耗大量管理运维的精力。如果均可以利用容器平台的自身漂移解决可靠性问题，无疑会大大降低客户维护多个单集群主从模式的运维难度。
5）存储自身扩容，完全无感知，不影响业务；同时，单盘失效，重构也没有任何影响，也不涉及RAID卡抖动这些常规问题；可靠性远高于普通服务器。而且，存储使用周期长，一般五年起步，多则七到八年，服务器到期更换，无需数据迁移。