这篇文章给大家介绍如何进行Apache Kafka 2.7.0加速移除Zookeeper的分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
分布式发布与订阅系统Apache Kafka社区，发布了2.7.0这个迟来的版本，该版本的几个重点更新，包括持续将Apache Kafka中的ZooKeeper替换掉，加入了新的内部代理API，并且增加新的Core Raft共识演算法，现在Apache Kafka中具有单独包含核心共识协定的Core Raft模块。另外，分层储存的工作也持续进行中，以提供无限扩展和更快达到重新均衡的能力。
Zookeeper原本是在Apache Kafka中，扮演协调代理的角色，所有代理服务器启动时，都会连接到Zookeeper进行注册，当代理状态发生变化时，Zookeeper便会储存这些数据，Kafka的代理会通过Zookeeper与其他代理沟通进行同步，也就是说Kafka没有Zookeeper，也就无法顺利运行。
不过，Zookeeper并非Kafka的一部分，因此运行每一个Kafka集群，都必须部署两套系统，这产生了许多问题，包括造成多余资源的耗费，包括更多网路、监控功能以及安全性等资源配置，而Kafka集群规模增加，也就代表Zookeeper必须要跟着扩展，必须使用更多的存取，且Zookeeper作为外部的数据储存服务，当数据越来越多，使得控制器载入时间越来越长，限制了Kafka集群的规模扩展。
因此在2019年的时候，Apache Kafka社区就开始移除Zookeeper的工作，要由Kafka本身提供数据管理功能，而Apache Kafka 2.7.0总共有7个更新，与移除Zookeeper工作有关，包括了KIP-497新增内部代理API，来替换原本的内部同步副本（In-Sync Replica，ISR）。
目前Kafka分区负责程序（Partition Leader）和ISR信息，皆储存在Zookeeper中，控制器与分区负责程序都可以更新此状态，但由于任一方都可以更新状态，也就存在共享信息的机制，而这会使ISR的更新出现延迟，也就代表数据请求可能会收到旧信息。
Apache Kafka 2.7.0加入了一个新的AlterIsr API，赋予控制器独占能力，更新分区负责程序和ISR的状态，新API的好处是让数据请求，总能获得最新的状态。官方提到，要删除ZooKeeper，添加此API是重要的一步。
因为Kafka集群的规模日益增加，用户需要在Kafka中储存更多的数据，因此他们开始引入分层储存的概念。Kafka的储存现在分为本地端与远端两层，用户可以将数据在本地暂存之后，丢到远端进行较长期的储存，如此，本地端储存层留存资料的时间，将会从数天降到数小时，使用HDFS或S3等储存系统的远端层，就可以将资料留存数天甚至数月的时间。
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