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Kafka 4.0 發布:KRaft 替代 Zookeeper、新一代重平衡協議、點對點消息模型、移除舊協議 API

開發 架構
Kafka 4.0 通過徹底擺脫 ZooKeeper,全面采用 KRaft 模式,不僅簡化了部署和維護工作,還顯著提升了系統的性能和穩定性。同時,新一代消費者重平衡協議和隊列功能的引入,為開發者提供了更為靈活和高效的消息處理模式。

2025 年 3 月,Apache Kafka 迎來了具有劃時代意義的 4.0 版本。這一版本不僅是技術架構的全面革新,更是功能場景的深度拓展。

碼哥第一時間對 4.0 版本分析,為大家深度解讀 Kafka 4.0 的核心特性,以下是碼哥認為比較重要的特性:

  1. KRaft 全面替代 ZooKeeper
  2. 新一代消費者重平衡協議
  3. 點對點消息模型與共享組
  4. 移除舊協議 API 版本,提升系統性能

KRaft 全面替代 ZooKeeper

Apache Kafka 4.0 是一個重要的里程碑,標志著第一個完全無需 Apache ZooKeeper? 運行的主要版本。

通過默認運行在 KRaft 模式下,Kafka 簡化了部署和管理,消除了維護單獨 ZooKeeper 集群的復雜性。

這一變化顯著降低了運營開銷,增強了可擴展性,并簡化了管理任務。

舊架構痛點回顧

在 Kafka 3.x 及更早版本中,ZooKeeper(ZK)是元數據管理的核心組件,負責 Broker 注冊、Topic 分區分配、控制器選舉等關鍵任務,如圖所示。

圖片圖片

然而,這種設計存在顯著問題:

  • 運維復雜度高:需獨立維護 ZK 集群,占用額外資源且增加故障點。
  • 性能瓶頸明顯:元數據操作依賴 ZK 的原子廣播協議(ZAB),大規模集群(如萬級分區)下元數據同步延遲可達秒級。
  • 擴展性受限:ZK 的寫性能隨節點數增加而下降,限制 Kafka 集群規模。

KRaft 模式的技術實現

Apache Kafka Raft(KRaft)是在 KIP-500 中引入的共識協議,用于移除 Apache Kafka 對 ZooKeeper 進行元數據管理的依賴。這通過將元數據管理的責任集中在 Kafka 本身,而不是在兩個不同的系統(ZooKeeper 和 Kafka)之間分割,從而大大簡化了 Kafka 的架構。

KRaft 模式利用 Kafka 中的新法定多數控制器服務,取代了之前的控制器,并使用基于事件的 Raft 共識協議的變體。

圖片圖片

Kafka 4.0 默認啟用KRaft 模式(Kafka Raft),完全摒棄 ZK 依賴。其核心原理如下:

  1. 元數據自管理:基于 Raft 共識算法,將元數據存儲于內置的__cluster_metadata主題中,由 Controller 節點(通過選舉產生)統一管理。
  2. 日志復制機制:所有 Broker 作為 Raft 協議的 Follower,實時復制 Controller 的元數據日志,確保強一致性。
  3. 快照與恢復:定期生成元數據快照,避免日志無限增長,故障恢復時間從 ZK 時代的分鐘級優化至秒級。

圖片圖片

我們可以看出 KRaft 替換 ZK,并不是元數據存儲重新造輪子,而核心是集群協調機制的演進。

整個通信協調機制本質上是事件驅動模型,也就是 Metadata as an Event Log,Leader 通過 KRaft 生產權威的事件,Follower 和 Broker 通過監聽 KRaft 來獲得這些事件,并且順序處理事件,達到集群狀態和期望的最終一致。

新一代消費者重平衡協議

傳統消費者組采用Eager Rebalance 協議,存在兩大瓶頸:

  1. 全局同步屏障(Stop-the-World):任何成員變更(如擴容、故障)都會觸發全組暫停,導致分鐘級延遲。
  2. 擴展性差:消費者數量受限于分區數,萬級消費者組重平衡耗時高達數分鐘。

Kafka 4.0 引入增量式重平衡協議(KIP-848),核心改進包括:

  1. 協調邏輯轉移:由 Broker 端的GroupCoordinator統一調度,消費者僅需上報狀態,無需全局同步。
  2. 增量分配:僅調整受影響的分區,未變更的分區可繼續消費。
  3. 容錯優化:局部故障僅觸發局部重平衡,避免全組停機。

性能對比與實測數據

指標

舊協議(Eager)

新協議(Incremental)

重平衡延遲(萬級組)

60 秒

<1 秒

資源消耗(CPU)

降低 70%

擴展上限

千級消費者

十萬級消費者

Kafka 4.0 引入了一種強大的新消費者組協議,旨在顯著提高重新平衡性能。

這種優化顯著減少了停機時間和延遲,增強了消費者組的可靠性和響應性,尤其是在大規模部署中。

點對點消息模型與共享組

傳統上,Kafka 主要采用發布-訂閱模式,消費者組模式下,分區需與消費者一一綁定,如下圖所示。

圖片圖片

無法實現多消費者協同處理同一分區消息,消費者數量不能超過分區數量——最多為一對一。

如下圖所示,Consumer 5 無法處理 Topic 消息。

圖片圖片

而在某些特定場景下,如點對點的消息傳遞、任務分配等,傳統的隊列語義更具優勢。

Kafka 4.0 通過引入“隊列”功能,共享組(Share Group)允許多消費者同時處理同一分區消息,實現點對點消費模式

圖片圖片

特性

傳統消費者組

共享組

并行消費

分區數=消費者數

消費者數>分區數

消息確認

偏移量提交

逐條 ACK/NACK

投遞語義

At-Least-Once

Exactly-Once(可選)

主要特點:

  • 支持傳統隊列場景:適用于需要保證消息嚴格順序且僅由一個消費者處理的場景。
  • 提升資源利用率:共享組機制使得多個消費者能夠動態地共享分區資源,提高了系統資源的利用率和整體吞吐量。
  • 簡化架構設計:開發者無需在 Kafka 與其他專門的隊列系統之間進行復雜的集成和數據遷移。

共享組(Share Group)機制

Kafka 4.0 通過共享組實現隊列語義,關鍵技術包括:

  1. 多消費者協同消費:同一分區的消息可由多個消費者并行處理,突破分區數限制。
  2. 記錄級鎖機制:每條消息被消費時加鎖(TTL 控制),防止重復處理。
  3. ACK/NACK 語義:支持逐條確認(Exactly-Once)或重試(At-Least-Once)。

移除舊協議 API 版本,提升系統性能

Kafka 一直以來都致力于兼容各個版本的協議 API,但隨著時間的推移,維護大量舊版本的協議 API 帶來了許多不必要的復雜性和成本。

在 Kafka 4.0 中,舊版本的協議 API 被徹底移除,系統基準協議直接提升至 Kafka 2.1 版本。

改進點:

  • 簡化代碼:去除了歷史包袱,簡化了代碼結構,統一KafkaProducerKafkaConsumer接口,減少冗余配置項,減少了測試難度。
  • 提高性能:去除了對舊協議 API 的支持,使得系統性能得到了顯著提升。廢棄 Kafka 2.1 之前的所有 API(如MessageFormatter v0)

值得注意的是,在 Kafka 4.0 中,Kafka 客戶端和 Kafka Streams 需要 Java 11,而 Kafka Brokers,Connect 和工具現在需要 Java 17。

其他改進

Kafka 4.0 的其他新變化:

  1. 動態配置優化:
  1. 自動線程調整num.io.threads根據 CPU 核數動態分配,提升資源利用率。
  2. 時間窗口偏移量:支持從特定時間點(如 24 小時前)開始消費,替代固定偏移量。
  1. 安全性增強:OAuth 2.0 集成,支持基于 Token 的鑒權,替代 SASL/PLAIN;審計日志:記錄所有元數據操作,滿足金融級合規要求。

總結

Kafka 4.0 通過徹底擺脫 ZooKeeper,全面采用 KRaft 模式,不僅簡化了部署和維護工作,還顯著提升了系統的性能和穩定性。

同時,新一代消費者重平衡協議和隊列功能的引入,為開發者提供了更為靈活和高效的消息處理模式。

這些架構革新使得 Kafka 4.0 成為了一個更加獨立、高效和易用的分布式消息系統,為未來的發展奠定了堅實的基礎。

責任編輯:武曉燕 來源: 碼哥跳動
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