Zusammenfassung

Wir werden untersuchen, wie man eine byzantinisch fehlertolerante Version von Kafka mit Tendermint Core implementiert. Wir behandeln die Grundlagen von BFT, warum es für verteilte Systeme wie Kafka wichtig ist, und wie Tendermint Core uns helfen kann, dieses Ziel der Fehlertoleranz zu erreichen. Erwarten Sie Codebeispiele, architektonische Einblicke und einige Überraschungen auf dem Weg.

Warum byzantinische Fehlertoleranz? Und warum Kafka?

Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns die Frage klären: Warum brauchen wir byzantinische Fehlertoleranz für Kafka? Ist es nicht bereits fehlertolerant?

Ja und nein. Kafka ist tatsächlich darauf ausgelegt, robust zu sein, aber es geht davon aus, dass Knoten in einer "Crash-Stop"-Weise ausfallen. Mit anderen Worten, es wird angenommen, dass Knoten entweder korrekt arbeiten oder vollständig aufhören zu arbeiten. Aber was ist mit Knoten, die lügen, betrügen und sich generell schlecht benehmen? Hier kommt die byzantinische Fehlertoleranz ins Spiel.

"In einem byzantinisch fehlertoleranten System funktioniert das System als Ganzes weiterhin korrekt, selbst wenn einige Knoten kompromittiert oder bösartig sind."

Jetzt denken Sie vielleicht: "Aber mein Kafka-Cluster wird nicht von byzantinischen Generälen betrieben, die gegeneinander intrigieren!" Das stimmt, aber in der heutigen Welt mit ausgeklügelten Cyberangriffen, Hardwarefehlern und komplexen verteilten Systemen kann ein byzantinisch fehlertolerantes Kafka ein Wendepunkt für kritische Anwendungen sein, die höchste Zuverlässigkeit und Sicherheit erfordern.

Tendermint Core: Der BFT-Ritter in glänzender Rüstung

Tendermint Core ist eine byzantinisch fehlertolerante (BFT) Konsens-Engine, die als Grundlage für den Aufbau von Blockchain-Anwendungen verwendet werden kann. Aber heute werden wir es nutzen, um unseren Kafka-Cluster mit BFT-Superkräften auszustatten.

Hier ist, warum Tendermint Core perfekt für unser BFT-Kafka-Abenteuer ist:

  • Es implementiert den BFT-Konsensalgorithmus direkt
  • Es ist modular aufgebaut und kann in bestehende Anwendungen integriert werden
  • Es bietet starke Konsistenzgarantien
  • Es ist in Blockchain-Umgebungen erprobt

Die Architektur: Kafka trifft auf Tendermint

Schauen wir uns an, wie wir Kafka und Tendermint Core kombinieren, um unser byzantinisch fehlertolerantes Nachrichtensystem zu schaffen:

  1. Ersetzen von Kafkas ZooKeeper durch Tendermint Core für die Führungswahl und Metadatenverwaltung
  2. Ändern der Kafka-Broker, um Tendermint Core für den Konsens über die Nachrichtenreihenfolge zu verwenden
  3. Implementieren einer benutzerdefinierten Application BlockChain Interface (ABCI), um Kafka und Tendermint zu verbinden

Hier ist ein Diagramm unserer Architektur:

BFT Kafka mit Tendermint Core Architektur
BFT Kafka mit Tendermint Core Architektur

Schritt 1: Ersetzen von ZooKeeper durch Tendermint Core

Der erste Schritt auf unserer BFT-Kafka-Reise ist das Ersetzen von ZooKeeper durch Tendermint Core. Das mag wie eine gewaltige Aufgabe erscheinen, aber keine Sorge! Tendermint Core bietet eine robuste Reihe von APIs, die wir nutzen können, um die benötigte Funktionalität zu implementieren.

Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, wie wir die Führungswahl mit Tendermint Core implementieren könnten:


package main

import (
    "github.com/tendermint/tendermint/abci/types"
    "github.com/tendermint/tendermint/libs/log"
    tmOS "github.com/tendermint/tendermint/libs/os"
    tmservice "github.com/tendermint/tendermint/libs/service"
    tmproto "github.com/tendermint/tendermint/proto/tendermint/types"
)

type KafkaApp struct {
    tmservice.BaseService
    currentLeader int64
}

func NewKafkaApp() *KafkaApp {
    app := &KafkaApp{}
    app.BaseService = *tmservice.NewBaseService(nil, "KafkaApp", app)
    return app
}

func (app *KafkaApp) InitChain(req types.RequestInitChain) types.ResponseInitChain {
    app.currentLeader = 0 // Führer initialisieren
    return types.ResponseInitChain{}
}

func (app *KafkaApp) BeginBlock(req types.RequestBeginBlock) types.ResponseBeginBlock {
    // Überprüfen, ob wir einen neuen Führer wählen müssen
    if app.currentLeader == 0 || req.Header.Height % 100 == 0 {
        app.currentLeader = req.Header.ProposerAddress[0]
    }
    return types.ResponseBeginBlock{}
}

// ... andere ABCI-Methoden ...

func main() {
    app := NewKafkaApp()
    node, err := tmnode.NewNode(
        config,
        privValidator,
        nodeKey,
        proxy.NewLocalClientCreator(app),
        nil,
        tmnode.DefaultGenesisDocProviderFunc(config),
        tmnode.DefaultDBProvider,
        tmnode.DefaultMetricsProvider(config.Instrumentation),
        log.NewTMLogger(log.NewSyncWriter(os.Stdout)),
    )
    if err != nil {
        tmOS.Exit(err.Error())
    }

    if err := node.Start(); err != nil {
        tmOS.Exit(err.Error())
    }
    defer func() {
        node.Stop()
        node.Wait()
    }()

    // Für immer laufen
    select {}
}

In diesem Beispiel verwenden wir Tendermint Cores Application BlockChain Interface (ABCI), um einen einfachen Führungswahlmechanismus zu implementieren. Die BeginBlock-Methode wird zu Beginn jedes Blocks aufgerufen, sodass wir periodisch einen neuen Führer basierend auf der Blockhöhe wählen können.

Schritt 2: Ändern der Kafka-Broker für Tendermint-Konsens

Jetzt, da Tendermint Core unsere Metadaten und Führungswahl verwaltet, ist es an der Zeit, die Kafka-Broker zu ändern, um Tendermint für den Konsens über die Nachrichtenreihenfolge zu verwenden. Hier wird es wirklich interessant!

Wir müssen einen benutzerdefinierten ReplicaManager erstellen, der mit Tendermint Core interagiert, anstatt die Replikation direkt zu verwalten. Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, wie das aussehen könnte:


import org.apache.kafka.common.TopicPartition
import org.apache.kafka.common.requests.ProduceResponse
import tendermint.abci.{ResponseDeliverTx, ResponseCommit}

class TendermintReplicaManager(config: KafkaConfig, metrics: Metrics, time: Time, threadNamePrefix: Option[String]) extends ReplicaManager {

  private val tendermintClient = new TendermintClient(config.tendermintEndpoint)

  override def appendRecords(timeout: Long,
                             requiredAcks: Short,
                             internalTopicsAllowed: Boolean,
                             origin: AppendOrigin,
                             entriesPerPartition: Map[TopicPartition, MemoryRecords],
                             responseCallback: Map[TopicPartition, PartitionResponse] => Unit,
                             delayedProduceLock: Option[Lock] = None,
                             recordConversionStatsCallback: Map[TopicPartition, RecordConversionStats] => Unit = _ => ()): Unit = {
    
    // Kafka-Datensätze in Tendermint-Transaktionen umwandeln
    val txs = entriesPerPartition.flatMap { case (tp, records) =>
      records.records.asScala.map { record =>
        TendermintTx(tp, record)
      }
    }.toSeq

    // Transaktionen an Tendermint übermitteln
    val results = tendermintClient.broadcastTxSync(txs)

    // Ergebnisse verarbeiten und Antwort vorbereiten
    val responses = results.zip(entriesPerPartition).map { case (result, (tp, _)) =>
      tp -> new PartitionResponse(result.code, result.log, result.data)
    }.toMap

    responseCallback(responses)
  }

  override def commitOffsets(offsetMetadata: Map[TopicPartition, OffsetAndMetadata], responseCallback: Map[TopicPartition, Errors] => Unit): Unit = {
    // Offsets über Tendermint festschreiben
    val txs = offsetMetadata.map { case (tp, offset) =>
      TendermintTx(tp, offset)
    }.toSeq

    val results = tendermintClient.broadcastTxSync(txs)

    val responses = results.zip(offsetMetadata.keys).map { case (result, tp) =>
      tp -> (if (result.code == 0) Errors.NONE else Errors.UNKNOWN_SERVER_ERROR)
    }.toMap

    responseCallback(responses)
  }

  // ... andere ReplicaManager-Methoden ...
}

In diesem Beispiel fangen wir Kafkas Append- und Commit-Operationen ab und leiten sie über Tendermint Core für den Konsens. Dies stellt sicher, dass alle Broker sich über die Reihenfolge der Nachrichten und Commits einig sind, selbst bei byzantinischen Fehlern.

Schritt 3: Implementieren der ABCI-Anwendung

Das letzte Stück unseres BFT-Kafka-Puzzles ist die Implementierung der ABCI-Anwendung, die die eigentliche Logik zum Speichern und Abrufen von Nachrichten behandelt. Hier werden wir den Kern unseres byzantinisch fehlertoleranten Kafka implementieren.

Hier ist ein Grundgerüst, wie unsere ABCI-Anwendung aussehen könnte:


package main

import (
    "encoding/binary"
    "fmt"

    "github.com/tendermint/tendermint/abci/types"
    "github.com/tendermint/tendermint/libs/log"
    tmOS "github.com/tendermint/tendermint/libs/os"
)

type BFTKafkaApp struct {
    types.BaseApplication

    db           map[string][]byte
    currentBatch map[string][]byte
}

func NewBFTKafkaApp() *BFTKafkaApp {
    return &BFTKafkaApp{
        db:           make(map[string][]byte),
        currentBatch: make(map[string][]byte),
    }
}

func (app *BFTKafkaApp) DeliverTx(req types.RequestDeliverTx) types.ResponseDeliverTx {
    var key, value []byte
    parts := bytes.Split(req.Tx, []byte("="))
    if len(parts) == 2 {
        key, value = parts[0], parts[1]
    } else {
        return types.ResponseDeliverTx{Code: 1, Log: "Ungültiges Transaktionsformat"}
    }

    app.currentBatch[string(key)] = value

    return types.ResponseDeliverTx{Code: 0}
}

func (app *BFTKafkaApp) Commit() types.ResponseCommit {
    for k, v := range app.currentBatch {
        app.db[k] = v
    }
    app.currentBatch = make(map[string][]byte)

    return types.ResponseCommit{Data: []byte("Festgeschrieben")}
}

func (app *BFTKafkaApp) Query(reqQuery types.RequestQuery) types.ResponseQuery {
    if value, ok := app.db[string(reqQuery.Data)]; ok {
        return types.ResponseQuery{Code: 0, Value: value}
    }
    return types.ResponseQuery{Code: 1, Log: "Nicht gefunden"}
}

// ... andere ABCI-Methoden ...

func main() {
    app := NewBFTKafkaApp()
    node, err := tmnode.NewNode(
        config,
        privValidator,
        nodeKey,
        proxy.NewLocalClientCreator(app),
        nil,
        tmnode.DefaultGenesisDocProviderFunc(config),
        tmnode.DefaultDBProvider,
        tmnode.DefaultMetricsProvider(config.Instrumentation),
        log.NewTMLogger(log.NewSyncWriter(os.Stdout)),
    )
    if err != nil {
        tmOS.Exit(err.Error())
    }

    if err := node.Start(); err != nil {
        tmOS.Exit(err.Error())
    }
    defer func() {
        node.Stop()
        node.Wait()
    }()

    // Für immer laufen
    select {}
}

Diese ABCI-Anwendung implementiert die Kernlogik zum Speichern und Abrufen von Nachrichten in unserem BFT-Kafka-System. Sie verwendet einen einfachen Key-Value-Store zu Demonstrationszwecken, aber in einem realen Szenario würden Sie eine robustere Speicherlösung verwenden wollen.

Die Tücken: Worauf man achten sollte

Die Implementierung eines byzantinisch fehlertoleranten Kafka ist nicht nur Sonnenschein und Regenbögen. Hier sind einige potenzielle Fallstricke, die Sie beachten sollten:

  • Leistungsaufwand: BFT-Konsensalgorithmen haben in der Regel einen höheren Aufwand als crash-fehlertolerante. Erwarten Sie einen gewissen Leistungseinbruch, insbesondere in schreibintensiven Szenarien.
  • Komplexität: Die Hinzufügung von Tendermint Core erhöht die Komplexität Ihres Systems erheblich. Seien Sie auf eine steilere Lernkurve und herausforderndere Debugging-Sitzungen vorbereitet.
  • Netzwerkannahmen: BFT-Algorithmen machen oft Annahmen über die Netzwerksynchronität. In stark asynchronen Umgebungen müssen Sie möglicherweise Zeitüberschreitungen und andere Parameter anpassen.
  • Zustandsmaschinenreplikation: Sicherzustellen, dass alle Knoten denselben Zustand beibehalten, kann schwierig sein, insbesondere bei großen Datenmengen.

Warum sich die Mühe machen? Die Vorteile von BFT Kafka

Nach all dieser Arbeit fragen Sie sich vielleicht, ob es wirklich die Mühe wert ist. Hier sind einige überzeugende Gründe, warum ein byzantinisch fehlertolerantes Kafka genau das sein könnte, was Sie brauchen:

  1. Erhöhte Sicherheit: BFT Kafka kann nicht nur Abstürze, sondern auch bösartige Angriffe und byzantinisches Verhalten überstehen.
  2. Stärkere Konsistenzgarantien: Mit dem Konsens von Tendermint Core erhalten Sie stärkere Konsistenz in Ihrem Cluster.
  3. Prüfbarkeit: Die blockchain-ähnliche Struktur von Tendermint Core bietet eingebaute Prüfbarkeit für Ihre Nachrichtenhistorie.
  4. Interoperabilität: Durch die Verwendung von Tendermint Core eröffnen sich Möglichkeiten für die Interoperabilität mit anderen Blockchain-Systemen.

Zusammenfassung: Die Zukunft verteilter Systeme

Die Implementierung eines byzantinisch fehlertoleranten Kafka mit Tendermint Core ist keine kleine Aufgabe, aber sie stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Welt der verteilten Systeme dar. Da unsere digitale Infrastruktur immer kritischer und komplexer wird, wird der Bedarf an Systemen, die nicht nur Ausfälle, sondern auch bösartiges Verhalten überstehen können, nur noch wachsen.

Durch die Kombination der Skalierbarkeit und Effizienz von Kafka mit den robusten Konsensmechanismen von Tendermint Core haben wir ein Nachrichtensystem geschaffen, das für die Herausforderungen von morgen bereit ist. Egal, ob Sie Finanzsysteme, kritische Infrastrukturen aufbauen oder einfach nur die Sicherheit der byzantinischen Fehlertoleranz wünschen, dieser Ansatz bietet eine überzeugende Lösung.

Denken Sie daran, dass die hier bereitgestellten Codebeispiele zur Klarheit vereinfacht wurden. In einer Produktionsumgebung müssten Sie viele weitere Randfälle behandeln, eine ordnungsgemäße Fehlerbehandlung implementieren und Ihr System unter verschiedenen Ausfallszenarien gründlich testen.

Denkanstöße

Zum Abschluss dieses tiefen Einblicks in BFT Kafka hier einige Fragen zum Nachdenken:

  • Wie könnte dieser Ansatz auf ultra-große Cluster skaliert werden?
  • Welche anderen verteilten Systeme könnten von einer ähnlichen BFT-Behandlung profitieren?
  • Wie verhält sich der Energieverbrauch eines BFT-Systems im Vergleich zu traditionellen fehlertoleranten Systemen?
  • Könnte dies der Beginn einer neuen Ära von "blockchain-ifizierten" traditionellen verteilten Systemen sein?

Die Welt der verteilten Systeme entwickelt sich ständig weiter, und heute haben wir einen Einblick in das bekommen, was die Zukunft der fehlertoleranten Nachrichtenübermittlung sein könnte. Also gehen Sie voran, experimentieren Sie, und mögen Ihre Systeme für immer byzantinisch-sicher sein!