发布于 由admin

Apache Kafka Streams状态存储RocksDB在Kubernetes持久化PV挂载时WAL日志损坏？RocksDBConfigSetter与WalRecoveryMode

Apache Kafka Streams RocksDB 状态存储在 Kubernetes 持久化 PV 挂载时 WAL 日志损坏问题深入分析及解决方案

大家好，今天我们来深入探讨一个在实际生产环境中比较棘手的问题：Apache Kafka Streams 应用使用 RocksDB 作为状态存储，并且在 Kubernetes 环境下通过 Persistent Volume (PV) 进行持久化时，WAL (Write-Ahead Logging) 日志发生损坏的情况。这个问题往往会导致 Kafka Streams 应用启动失败、数据丢失甚至状态不一致，因此理解其原因和掌握解决方案至关重要。

问题背景：Kafka Streams, RocksDB 和 Kubernetes 的结合

首先，让我们简单回顾一下这几个组件之间的关系：

  • Apache Kafka Streams: 一个用于构建实时流处理应用的强大框架。它允许你使用简单的 Java 代码来消费 Kafka 主题的数据，进行转换、聚合等操作，并将结果写回 Kafka 主题或其他存储系统中。

  • RocksDB: 一个高性能的嵌入式 key-value 存储引擎，常被 Kafka Streams 用作状态存储。Kafka Streams 应用会将流处理过程中的中间状态数据 (例如聚合结果、窗口计算结果) 保存在 RocksDB 中，以便实现有状态的流处理。

  • Kubernetes: 一个容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。在 Kubernetes 中，我们可以使用 Persistent Volume (PV) 和 Persistent Volume Claim (PVC) 来为 Kafka Streams 应用提供持久化存储。

当我们将 Kafka Streams 应用部署到 Kubernetes 上，并使用 PV 来持久化 RocksDB 的状态数据时，就会面临一些潜在的问题。其中一个常见的问题就是 WAL 日志损坏。

WAL 日志损坏的原因分析

WAL 日志是 RocksDB 的一个重要组成部分，它用于保证数据的持久性和一致性。当 RocksDB 接收到写操作时，它首先会将操作记录写入 WAL 日志，然后再将数据写入 MemTable (内存中的数据结构)。如果系统发生崩溃，RocksDB 可以通过 WAL 日志进行恢复，从而避免数据丢失。

在 Kubernetes 环境下，WAL 日志损坏的原因可能有很多，主要可以归纳为以下几点：

  1. 存储介质不稳定: 如果 PV 对应的存储介质 (例如云盘、网络存储) 存在不稳定因素，例如网络抖动、存储故障等，就可能导致 WAL 日志写入失败或损坏。

  2. 不安全的关闭: 当 Kafka Streams 应用被强制关闭 (例如 Kubernetes pod 被驱逐) 时，RocksDB 可能没有足够的时间来完成 WAL 日志的刷盘操作。这会导致 WAL 日志中存在未完成的事务，从而导致损坏。

  3. 文件系统问题: 某些文件系统可能存在一些 bug 或限制，导致 WAL 日志写入或读取过程中出现问题。

  4. 多实例竞争: 如果多个 Kafka Streams 实例同时访问同一个 RocksDB 状态目录（尽管这是不应该发生的，但配置错误或部署问题可能导致），可能会导致 WAL 日志的竞争和损坏。

  5. 硬件故障: 虽然概率较低，但存储设备本身的硬件故障也可能导致 WAL 日志损坏。

如何诊断 WAL 日志损坏

当 Kafka Streams 应用启动失败，并且日志中出现与 RocksDB 相关的错误信息时，我们应该怀疑 WAL 日志可能损坏。以下是一些常见的错误信息：

  • org.rocksdb.RocksDBException: Corruption: checksum mismatch
  • org.rocksdb.RocksDBException: Corruption: truncated record at ...
  • org.rocksdb.RocksDBException: While open a file ... : Invalid argument

除了查看日志之外，我们还可以使用 RocksDB 提供的工具来检查 WAL 日志的完整性。例如，可以使用 ldb 工具来 dump WAL 日志的内容，并检查是否存在错误。但是，这需要对 RocksDB 的内部机制有一定的了解。

解决方案：保障 RocksDB 在 Kubernetes 中的稳定运行

针对上述可能的原因，我们可以采取以下一系列的解决方案，以保障 RocksDB 在 Kubernetes 环境中的稳定运行：

  1. 选择稳定的存储介质: 选择高可靠性的存储介质作为 PV 的底层存储。例如，可以选择云厂商提供的 SSD 云盘，并开启数据冗余功能。

  2. 优雅关闭 Kafka Streams 应用: 确保 Kafka Streams 应用能够优雅地关闭。在 Kubernetes 中，可以通过配置 preStop hook 来实现优雅关闭。preStop hook 会在 pod 被终止之前执行，我们可以利用这个 hook 来执行一些清理操作，例如关闭 Kafka Streams 应用、刷盘 RocksDB 数据等。

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kafka-streams-app
spec:
  # ...
  template:
    spec:
      containers:
        - name: kafka-streams-app
          image: your-kafka-streams-app-image
          # ...
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 30 && kill -s SIGTERM 1"]

    上面的例子中，preStop hook 会先 sleep 30 秒，然后再向 Kafka Streams 应用发送 SIGTERM 信号。这给 Kafka Streams 应用足够的时间来完成刷盘操作并优雅地关闭。sleep的时间需要根据实际情况调整，确保 RocksDB 有足够时间完成必要的清理工作。

  3. 配置 RocksDBConfigSetter: Kafka Streams 允许我们通过 RocksDBConfigSetter 接口来配置 RocksDB 的参数。我们可以通过配置一些参数来提高 RocksDB 的稳定性和性能。例如，可以增加 WAL 日志的刷盘频率，或者启用 WAL 日志的压缩功能。

    import org.apache.kafka.streams.state.RocksDBConfigSetter;
import org.rocksdb.BlockBasedTableConfig;
import org.rocksdb.Options;
import org.rocksdb.WriteOptions;
import java.util.Map;

public class MyRocksDBConfigSetter implements RocksDBConfigSetter {
    @Override
    public void setConfig(String storeName, Options options, Map<String, Object> configs) {
        // 设置 WAL 日志的刷盘频率
        options.setWalDir(configs.getOrDefault("rocksdb.wal.dir", "/tmp/kafka-streams-rocksdb-wal").toString()); // 设置WAL目录
        options.setWalTtlSeconds(3600); // WAL 日志的过期时间
        options.setWalSizeLimitMB(1024); // WAL 日志的大小限制
        options.setMaxTotalWalSize(2048 * 1024 * 1024L); //最大 WAL 日志总大小
        options.setStatsDumpPeriodSec(600); // 定期 dump RocksDB 状态信息
        // 启用 WAL 日志的压缩功能 (如果 RocksDB 版本支持)
        // options.setWalCompressionType(CompressionType.SNAPPY_COMPRESSION);

        // 设置 BlockBasedTableConfig 优化读取性能
        BlockBasedTableConfig tableConfig = new BlockBasedTableConfig();
        tableConfig.setBlockCacheSize(64 * 1024 * 1024L); // 64MB block cache
        tableConfig.setBlockSize(4 * 1024); // 4KB block size
        options.setTableFormatConfig(tableConfig);
        options.setIncreaseParallelism(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        options.optimizeLevelStyleCompaction();
    }

    @Override
    public void close(String storeName, Options options) {
        // 可选：在 RocksDB 关闭时执行一些清理操作
    }
}
    StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

// 配置 RocksDB
stream.groupByKey()
      .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("my-state-store")
                     .withKeySerde(Serdes.String())
                     .withValueSerde(Serdes.Long())
                     .withRocksDBConfigSetter(new MyRocksDBConfigSetter()));

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

    注意，上述代码只是一个示例，具体的配置参数需要根据实际情况进行调整。rocksdb.wal.dir 可以设置WAL日志的存放位置，将其和数据分开存放，可以提高IO性能。

  4. 使用 WalRecoveryMode: RocksDB 提供了 WalRecoveryMode 参数，用于指定 WAL 日志的恢复模式。不同的恢复模式对数据一致性和恢复速度有不同的影响。在 Kafka Streams 中，可以通过 RocksDBConfigSetter 来设置 WalRecoveryMode。

    import org.apache.kafka.streams.state.RocksDBConfigSetter;
import org.rocksdb.Options;
import org.rocksdb.WalRecoveryMode;
import java.util.Map;

public class MyRocksDBConfigSetter implements RocksDBConfigSetter {
    @Override
    public void setConfig(String storeName, Options options, Map<String, Object> configs) {
        // 设置 WalRecoveryMode
        options.setWalRecoveryMode(WalRecoveryMode.TolerateCorruptedTailRecords);
    }

    @Override
    public void close(String storeName, Options options) {
        // 可选：在 RocksDB 关闭时执行一些清理操作
    }
}

    WalRecoveryMode 有以下几个选项：

    • TolerateCorruptedTailRecords: 这是最常用的恢复模式。它会忽略 WAL 日志末尾的损坏记录，并尽可能地恢复数据。这种模式的恢复速度较快，但可能会导致少量数据丢失。
    • PointInTimeRecovery: 这种模式会尝试恢复到 WAL 日志中最新的一个一致性点。恢复速度较慢，但可以保证数据的一致性。
    • AbsoluteConsistency: 这种模式会尝试恢复到 WAL 日志的第一个记录。恢复速度最慢，但可以保证数据的绝对一致性。如果 WAL 日志损坏严重，可能会导致恢复失败。
    • SkipAnyCorruptedRecords: 跳过任何损坏的记录，直接从下一个可用的点开始恢复。这种模式的恢复速度最快，但可能会导致较多的数据丢失。

    需要根据实际情况选择合适的 WalRecoveryMode。一般来说，TolerateCorruptedTailRecords 是一个比较好的折衷方案。

    选择哪种 WalRecoveryMode 取决于应用对数据一致性的要求。

    WalRecoveryMode 描述 优点 缺点 适用场景
    TolerateCorruptedTailRecords 忽略 WAL 日志末尾的损坏记录，尽可能恢复数据。 这是最常见的选择。 恢复速度快，在大多数情况下可以恢复大部分数据。 可能会导致少量数据丢失。 容忍少量数据丢失，优先考虑快速恢复的应用。例如，实时分析，允许一定的统计误差。
    PointInTimeRecovery 尝试恢复到 WAL 日志中最新的一个一致性点。 保证数据的一致性。 恢复速度较慢。 对数据一致性要求较高的应用。例如，金融交易系统，需要保证每一笔交易的正确性。
    AbsoluteConsistency 尝试恢复到 WAL 日志的第一个记录。 保证数据的绝对一致性。 恢复速度最慢，如果 WAL 日志损坏严重，可能会导致恢复失败。 对数据一致性要求极其苛刻的应用，并且可以容忍长时间的恢复过程。这种情况非常少见。
    SkipAnyCorruptedRecords 跳过任何损坏的记录，直接从下一个可用的点开始恢复。 恢复速度最快。 可能会导致较多的数据丢失。 能够容忍大量数据丢失，优先考虑快速启动的应用。例如，一些不重要的临时数据处理任务。

  5. 监控 RocksDB 状态: 定期监控 RocksDB 的状态，例如 WAL 日志的大小、刷盘频率、错误率等。这可以帮助我们及时发现问题，并采取相应的措施。可以使用 RocksDB 提供的 API 或工具来获取这些状态信息。例如，RocksDB 提供了 getProperty 方法，可以获取各种状态属性。

    import org.rocksdb.RocksDB;
import org.rocksdb.RocksIterator;

public class RocksDBMonitor {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            RocksDB.loadLibrary();
            Options options = new Options().setCreateIfMissing(true);
            RocksDB db = RocksDB.open(options, "/tmp/rocksdb_example");

            // 获取状态信息
            String stats = db.getProperty("rocksdb.stats");
            System.out.println("RocksDB stats: " + stats);

            String walStats = db.getProperty("rocksdb.wal-stats");
            System.out.println("RocksDB WAL stats: " + walStats);

            // 遍历数据库中的所有 key-value 对
            RocksIterator iter = db.newIterator();
            for (iter.seekToFirst(); iter.isValid(); iter.next()) {
                System.out.println("Key: " + new String(iter.key()) + ", Value: " + new String(iter.value()));
            }
            iter.close();

            db.close();
        } catch (RocksDBException e) {
            System.err.println("Error occurred: " + e.toString());
        }
    }
}

    将这些状态信息集成到 Kubernetes 的监控系统中，可以实现自动化的监控和告警。

  6. 定期备份 RocksDB 数据: 定期备份 RocksDB 的数据，以便在发生灾难时进行恢复。可以使用 RocksDB 提供的备份工具，例如 rocksdb_dump 和 rocksdb_restore。

  7. 升级 RocksDB 版本: 定期升级 RocksDB 版本，以获取最新的 bug 修复和性能优化。

  8. 磁盘IO隔离和资源限制：在Kubernetes中，可以为Kafka Streams应用设置资源限制(CPU, Memory)和使用QoS(Quality of Service)等级来尽量减少资源竞争。 尽量避免多个IO密集型应用共享同一个磁盘。

  9. 文件系统选择: 选择更适合RocksDB的文件系统。 ext4是常用的选择，但XFS通常在处理大文件和高并发IO方面表现更好。 可以根据实际的负载和性能测试结果来选择。

代码示例：结合 RocksDBConfigSetter 和 WalRecoveryMode

下面是一个完整的代码示例，展示了如何结合 RocksDBConfigSetter 和 WalRecoveryMode 来配置 Kafka Streams 应用的 RocksDB 状态存储：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Materialized;
import org.apache.kafka.streams.state.KeyValueStore;
import org.apache.kafka.streams.state.RocksDBConfigSetter;
import org.rocksdb.Options;
import org.rocksdb.WalRecoveryMode;

import java.util.Properties;
import java.util.Map;

public class KafkaStreamsRocksDBExample {

    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "kafka-streams-rocksdb-example");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.STATE_DIR_CONFIG, "/tmp/kafka-streams-state"); // 设置状态存储目录

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

        // 配置 RocksDB
        stream.groupByKey()
              .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<String, Long>>as("my-state-store")
                             .withKeySerde(Serdes.String())
                             .withValueSerde(Serdes.Long())
                             .withRocksDBConfigSetter(new MyRocksDBConfigSetter()));

        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
    }

    static class MyRocksDBConfigSetter implements RocksDBConfigSetter {
        @Override
        public void setConfig(String storeName, Options options, Map<String, Object> configs) {
            // 设置 WalRecoveryMode
            options.setWalRecoveryMode(WalRecoveryMode.TolerateCorruptedTailRecords);

            // 其他 RocksDB 配置
            options.setWalDir(configs.getOrDefault("rocksdb.wal.dir", "/tmp/kafka-streams-rocksdb-wal").toString()); // 设置WAL目录
            options.setWalTtlSeconds(3600); // WAL 日志的过期时间
            options.setWalSizeLimitMB(1024); // WAL 日志的大小限制
            options.setMaxTotalWalSize(2048 * 1024 * 1024L); //最大 WAL 日志总大小
            options.setStatsDumpPeriodSec(600); // 定期 dump RocksDB 状态信息
        }

        @Override
        public void close(String storeName, Options options) {
            // 可选：在 RocksDB 关闭时执行一些清理操作
        }
    }
}

总结性思考

在 Kubernetes 环境中，保障 Kafka Streams 应用 RocksDB 状态存储的稳定性和数据一致性是一个多方面的挑战。我们需要综合考虑存储介质的选择、优雅关闭的实现、RocksDB 参数的配置、监控和备份等多个方面。通过采取上述一系列的解决方案，我们可以有效地降低 WAL 日志损坏的风险，并提高 Kafka Streams 应用的可靠性和可用性。重点在于根据应用场景选择合适的 WalRecoveryMode 以及通过 RocksDBConfigSetter 进行细粒度的参数调优。

稳定 RocksDB, 守护 Kafka Streams, 保障数据安全

  • 选择稳定的存储介质，例如 SSD 云盘。
  • 优雅关闭 Kafka Streams 应用，防止数据丢失。
  • 合理配置 RocksDB 参数，提高稳定性和性能。
  • 定期监控 RocksDB 状态，及时发现问题。
  • 定期备份 RocksDB 数据，以便在发生灾难时进行恢复。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注