构建从 Kafka 到 Cosmos DB 的复制管道

2025年5月15日 | 阅读 7 分钟

Kafka 到 Cosmos DB 管道的容错介绍

构建容错管道可确保数据从 Kafka 到 Azure Cosmos DB 的数据流无缝进行，即使在发生故障时也是如此。这涉及到设计健壮的生产者、消费者和连接器配置，它们能够优雅地处理故障，同时确保数据的一致性。

了解 Kafka 的容错功能

Kafka 提供了多种机制来确保持久性、可用性和容错能力。这些机制包括复制、确认机制以及幂等性/恰好一次语义。本文档将通过详细的解释和完整的程序来探讨这些概念。

1. Kafka 中的复制

Kafka 将分区复制到多个代理（broker）中，以确保在代理发生故障时数据的持久性。每个分区有一个领导者（leader）和多个追随者（follower）。领导者处理所有读/写操作，而追随者则复制数据。

示例程序

from kafka import KafkaAdminClient, KafkaProducer, KafkaConsumer
from kafka.admin import NewTopic
import time
# Kafka Configuration
bootstrap_servers = 'localhost:9092'
topic_name = 'replication_demo'

# Create Kafka Topic with Replication
admin_client = KafkaAdminClient(bootstrap_servers=bootstrap_servers)
topic = NewTopic(name=topic_name, num_partitions=3, replication_factor=2)
admin_client.create_topics([topic])
print(f"Topic '{topic_name}' created with replication factor 2")   

输出

Building Replication Pipelines Kafka to Cosmos DB

2. 确认机制

说明

Kafka 允许生产者配置确认（acks）以确保持久性

acks=0：不确认（即发即弃，持久性最低）
acks=1：领导者确认（持久性适中）
acks=all：所有同步副本确认（持久性最高）

示例程序

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=bootstrap_servers, acks='all')
producer.send(topic_name, b'Fault-tolerant message')
producer.flush()
print("Message sent with 'acks=all' ensuring highest durability")   

输出

3. 幂等性与恰好一次语义

说明

为防止重复处理，Kafka 提供了

幂等生产者（enable.idempotence=true）
事务保证（transactional.id）以实现恰好一次的传递

示例程序

producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=bootstrap_servers,
    enable_idempotence=True,
    transactional_id='txn-1'
)
producer.init_transactions()
producer.begin_transaction()
producer.send(topic_name, b'Exactly-once message')
producer.commit_transaction()
print("Message sent with exactly-once semantics")

处理 Kafka 生产者故障

重试和退避策略

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 5);
props.put("retry.backoff.ms", 100);
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("music-events", "retryKey", "retryValue"));   

配置 Acks 以确保持久性

使用 acks=all 可确保消息的持久性，但可能会增加延迟。

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("music-events", "durabilityKey", "durabilityValue"));   

优化生产者性能

批处理、压缩和适当的缓冲区大小（linger.ms、batch.size）可在保持容错能力的同时提高吞吐量。

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
props.put("linger.ms", 5);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("compression.type", "snappy");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("music-events", "optimizedKey", "optimizedValue"));   

处理 Kafka 消费者的容错故障

1. 自动提交与手动提交

默认情况下，Kafka 消费者使用自动提交模式（enable.auto.commit=true），其中偏移量（offset）会自动提交。然而，在发生故障时，这可能导致数据丢失或重复处理。

自动提交模式

Kafka 会在固定间隔自动提交偏移量。
如果消费者在读取消息但尚未处理时崩溃，该消息将丢失。

手动提交模式

提供对何时提交偏移量的精确控制。
仅在成功处理后提交偏移量，从而防止数据丢失。

程序：自动提交与手动提交

此程序演示了自动提交和手动提交行为。

步骤 1：以自动提交模式启动 Kafka 消费者

自动提交消费者 (auto_commit_consumer.py)

from kafka import KafkaConsumer

# Consumer configuration (Auto-Commit Mode)
consumer = KafkaConsumer(
    'music-streaming-data',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=True,  # Auto-commit enabled
    group_id='consumer-group-1'
)

print("Starting Kafka Consumer (Auto-Commit Mode)...")
for message in consumer:
    print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}")
    # Simulating a failure before the next message
    raise Exception("Simulated Failure!")

consumer.close()   

自动提交模式下的预期行为

消费者读取一条消息。
Kafka立即提交偏移量。
如果在处理之前发生故障，该消息将丢失。

预期输出（故障前）

异常发生后，消费者崩溃，消息丢失。

步骤 2：以手动提交模式启动 Kafka 消费者

手动提交消费者 (manual_commit_consumer.py)

from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition

# Consumer configuration (Manual Commit Mode)
consumer = KafkaConsumer(
    'music-streaming-data',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=False,  # Auto-commit disabled
    group_id='consumer-group-1'
)
for message in consumer:
    print(f"Processing message: {message.value.decode('utf-8')}")
    
    # Simulating successful processing
    consumer.commit()  # Manually committing offset after processing
    print("Offset committed.")

consumer.close()   

手动提交模式下的预期行为

消费者读取消息但不会自动提交。
仅在处理之后才会提交偏移量。
如果在提交之前发生故障，当消费者重启时，Kafka 将重新传递该消息。

预期输出

如果消费者在提交前崩溃，消息将在重启后被重新处理。

2. 消费者重新平衡问题

消费者组在以下情况下会重新平衡：

新的消费者加入或离开组。
消费者崩溃并恢复。

重新平衡可能导致消息处理延迟。

缓解重新平衡延迟的关键配置

参数	目的
session.timeout.ms	控制 Kafka 在检测到消费者故障之前等待多长时间。
max.poll.records	限制每次 poll 获取的消息数量，以防止超时。

程序：处理重新平衡问题

此程序演示了会话超时和最大 poll 记录数如何帮助防止过多的重新平衡。

具有会话超时和最大 poll 记录数的消费者 (rebalance_consumer.py)

from kafka import KafkaConsumer

# Consumer configuration
consumer = KafkaConsumer(
    'music-streaming-data',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    group_id='consumer-group-2',
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=False,
    session_timeout_ms=10000,  # Consumer timeout (default is 45s)
    max_poll_records=5  # Fetch 5 messages per poll
)

print("Starting Kafka Consumer with Rebalance Optimization...")
for message in consumer:
    print(f"Processing message: {message.value.decode('utf-8')}")
    
    # Simulating processing time
    import time
    time.sleep(2)

    # Commit the offset manually after processing
    consumer.commit()
    print("Offset committed.")

consumer.close()   

预期行为

session.timeout.ms=10000 → 减少检测消费者故障的延迟。
max.poll.records=5 → 确保消费者一次不会获取过多记录。

预期输出

如果消费者崩溃，Kafka 将更快地检测到它（10 秒而非默认的 45 秒）。
更少的重新平衡次数可减少停机时间。

确保消费者的幂等性

消费者必须使用唯一的标识符或 Cosmos DB 中的 upsert 操作来安全地处理重复消息。

Kafka Connect for Cosmos DB 的容错

1. 用于容错的 Sink 连接器配置

正确的配置可确保从 Kafka 到 Cosmos DB 的数据顺利摄取。以下是关键配置：

关键配置参数

参数	描述
tasks.max	确定并行任务的数量，以提高吞吐量。
errors.retry.timeout	定义系统在将失败的记录发送到 DLQ 之前应重试多长时间。

2. 使用 Cosmos DB 实现 Kafka Connect（完整设置）

让我们设置一个用于 Cosmos DB 的 Kafka Sink 连接器并为其配置容错。

步骤 1：设置 Cosmos DB

创建一个Azure Cosmos DB实例。
获取连接字符串和数据库名称。

步骤 2：配置 Kafka Connect Sink 连接器

为Kafka Connect创建一个 JSON 配置文件（cosmos_sink_connector.json）。

Sink 连接器配置（cosmos_sink_connector.json）

{
  "name": "cosmosdb-sink-connector",
  "config": {
    "connector.class": "com.microsoft.azure.cosmosdb.kafka.connect.sink.CosmosDBSinkConnector",
    "tasks.max": "3",
    "topics": "music-streaming-data",
    "azure.cosmosdb.endpoint": "https://<your-cosmosdb>.documents.azure.com:443/",
    "azure.cosmosdb.masterkey": "<your-master-key>",
    "azure.cosmosdb.database.name": "MusicDB",
    "azure.cosmosdb.container.name": "Songs",
    "key.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "value.converter": "org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter",
    "errors.retry.timeout": "30000",
    "errors.retry.delay.max.ms": "5000",
    "errors.deadletterqueue.topic.name": "failed-records",
    "errors.deadletterqueue.context.headers.enable": "true",
    "errors.tolerance": "all"
  }
}   

关键配置说明

tasks.max: 3 → 启用并行处理以提高吞吐量。
errors.retry.timeout: 30000 → 在将记录标记为失败之前，尝试重试该失败记录30 秒。
errors.retry.delay.max.ms: 5000 → 在重试之间引入5 秒延迟。
errors.deadletterqueue.topic.name: "failed-records" → 在死信队列 (DLQ) 中捕获失败的消息。
errors.tolerance: "all" → 确保错误不会停止连接器。

步骤 3：启动 Kafka Connect Worker

以独立模式运行 Kafka Connect Worker

或以分布式模式运行

3. 测试容错设置

生产者代码：将消息发送到 Kafka

我们将模拟一个向 Kafka 发送消息的生产者。

Kafka 生产者代码 (kafka_producer.py)

from kafka import KafkaProducer
import json

# Kafka producer configuration
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)

# Sample messages
messages = [
    {"song_id": "1", "title": "Afrobeat Groove", "artist": "Tony Allen"},
    {"song_id": "2", "title": "Jazz Vibes", "artist": "John Coltrane"},
    {"song_id": "3", "title": "Rock Anthem", "artist": "Led Zeppelin"}
]

# Send messages to Kafka topic
for msg in messages:
    producer.send('music-streaming-data', value=msg)

producer.flush()
print("Messages sent to Kafka topic: 'music-streaming-data'")   

预期输出

4. 使用死信队列 (DLQ) 处理错误

模拟错误

如果Cosmos DB 宕机，或者消息格式不正确，Kafka Connect 将尝试重试。
在30 秒的重试失败后，消息将被发送到DLQ（failed-records 主题）。

消费 DLQ 消息

使用Kafka 消费者读取失败的消息

 
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic failed-records --from-beginning   

预期输出（DLQ 中的错误消息）

{
  "song_id": "3",
  "title": "Rock Anthem",
  "artist": "Led Zeppelin",
  "error": "Failed to insert into Cosmos DB due to connection issue"
}   

5. 重试失败的记录

要重试失败的记录，请执行以下操作：

识别DLQ（failed-records 主题）中的记录。
使用生产者重新处理它们。

重试失败的记录 (retry_failed_records.py)

from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer
import json

# Kafka Consumer for DLQ
consumer = KafkaConsumer(
    'failed-records',
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    auto_offset_reset='earliest',
    value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))
)

# Kafka Producer to retry messages
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers='localhost:9092',
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)

# Retry logic: Re-send failed messages to Kafka topic
for message in consumer:
    print(f"Retrying message: {message.value}")
    producer.send('music-streaming-data', value=message.value)

print("Failed messages re-sent for processing.")   

预期输出

6. 验证 Cosmos DB 数据

成功重试后，验证消息是否已存在于 Cosmos DB 中。

查询 Cosmos DB

在Cosmos DB 查询资源管理器中运行以下查询：

Cosmos DB 中的预期输出

Cosmos DB 的容错功能

吞吐量和请求单位 (RU) 优化

必须管理预配的吞吐量以防止节流。

一致性级别和可用性区域

选择正确的一致性模型（例如，Strong、Session）会影响可用性和容错能力。

变更 Feed 处理以进行恢复

Cosmos DB 的变更 Feed 通过重新处理事件，能够从故障中恢复。

端到端容错管道设计

架构和工作流程

容错设计包括：

带重试和 acks 的 Kafka 生产者
带幂等性检查的 Kafka 消费者
带 DLQ 的 Cosmos DB 连接器

监控和日志记录策略

Prometheus、Grafana 和 Azure Monitor 等工具可提供对管道运行状况的洞察。

警报和事件管理

主动警报有助于快速检测和解决故障。

健壮的 Kafka 到 Cosmos DB 管道的最佳实践

在 Kafka 中使用复制和确认机制
优化生产者和消费者设置以确保持久性
在 Kafka Connect 中利用 DLQ 和重试
监控 Cosmos DB 吞吐量并优化 RU 预配

带代码和输出的完整示例实现

生产者代码

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 3);
props.put("enable.idempotence", "true");
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
producer.send(new ProducerRecord<>("music-events", "eventKey", "eventValue"));   

消费者代码

 
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "music-streaming-group");
props.put("enable.auto.commit", "false");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("music-events"));
while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        processRecord(record);
        consumer.commitSync();
    }
}   

Kafka Connect Sink 配置

{
  "name": "cosmosdb-sink",
  "config": {
    "connector.class": "com.azure.cosmos.kafka.connect.sink.CosmosDBSinkConnector",
    "tasks.max": "3",
    "topics": "music-events",
    "cosmos.endpoint": "https://your-cosmosdb.documents.azure.com:443/",
    "cosmos.masterKey": "your-master-key",
    "cosmos.database": "MusicDB",
    "cosmos.container": "Events",
    "errors.deadletterqueue.topic.name": "dlq-topic"
  }
}   

输出

下一主题使用 Kafka 主题、流和 Cosmos DB 进行数据丰富

构建从 Kafka 到 Cosmos DB 的复制管道

Kafka 到 Cosmos DB 管道的容错介绍

了解 Kafka 的容错功能

1. Kafka 中的复制

2. 确认机制

3. 幂等性与恰好一次语义

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1. 自动提交与手动提交

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5. 重试失败的记录

6. 验证 Cosmos DB 数据

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