In breve

Esploreremo come implementare una versione di Kafka tollerante ai guasti bizantini utilizzando Tendermint Core. Tratteremo le basi della tolleranza ai guasti bizantini, perché è importante per i sistemi distribuiti come Kafka e come Tendermint Core può aiutarci a raggiungere questo obiettivo di tolleranza ai guasti. Aspettatevi frammenti di codice, approfondimenti sull'architettura e qualche sorpresa lungo il percorso.

Perché la tolleranza ai guasti bizantini? E perché Kafka?

Prima di addentrarci nei dettagli, affrontiamo la questione principale: perché abbiamo bisogno della tolleranza ai guasti bizantini per Kafka? Non è già tollerante ai guasti?

Beh, sì e no. Kafka è progettato per essere resiliente, ma opera sotto l'assunzione che i nodi falliscano in modo "crash-stop". In altre parole, si presume che i nodi funzionino correttamente o smettano di funzionare del tutto. Ma cosa succede ai nodi che mentono, imbrogliano e si comportano male in generale? È qui che entra in gioco la tolleranza ai guasti bizantini.

"In un sistema tollerante ai guasti bizantini, anche se alcuni nodi sono compromessi o malevoli, il sistema nel suo complesso continua a funzionare correttamente."

Ora potreste pensare, "Ma il mio cluster Kafka non è gestito da generali bizantini che complottano l'uno contro l'altro!" Vero, ma nel mondo di oggi, con attacchi informatici sofisticati, malfunzionamenti hardware e sistemi distribuiti complessi, avere un Kafka tollerante ai guasti bizantini può fare la differenza per applicazioni critiche che richiedono i più alti livelli di affidabilità e sicurezza.

Entra in scena Tendermint Core: Il cavaliere BFT in armatura splendente

Tendermint Core è un motore di consenso tollerante ai guasti bizantini (BFT) che può essere utilizzato come base per costruire applicazioni blockchain. Ma oggi lo useremo per potenziare il nostro cluster Kafka con superpoteri BFT.

Ecco perché Tendermint Core è perfetto per la nostra avventura BFT Kafka:

  • Implementa l'algoritmo di consenso BFT pronto all'uso
  • È progettato per essere modulare e può essere integrato con applicazioni esistenti
  • Fornisce forti garanzie di coerenza
  • È testato in ambienti blockchain

L'architettura: Kafka incontra Tendermint

Vediamo come unire Kafka e Tendermint Core per creare il nostro sistema di messaggistica tollerante ai guasti bizantini:

  1. Sostituire ZooKeeper di Kafka con Tendermint Core per l'elezione del leader e la gestione dei metadati
  2. Modificare i broker Kafka per utilizzare Tendermint Core per il consenso sull'ordinamento dei messaggi
  3. Implementare un'interfaccia personalizzata Application BlockChain Interface (ABCI) per collegare Kafka e Tendermint

Ecco un diagramma ad alto livello della nostra architettura:

Architettura BFT Kafka con Tendermint Core
Architettura BFT Kafka con Tendermint Core

Passo 1: Sostituire ZooKeeper con Tendermint Core

Il primo passo nel nostro viaggio BFT Kafka è sostituire ZooKeeper con Tendermint Core. Potrebbe sembrare un compito arduo, ma non temete! Tendermint Core fornisce un set robusto di API che possiamo utilizzare per implementare la funzionalità di cui abbiamo bisogno.

Ecco un esempio semplificato di come potremmo implementare l'elezione del leader usando Tendermint Core:


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 // Inizializza il leader
    return types.ResponseInitChain{}
}

func (app *KafkaApp) BeginBlock(req types.RequestBeginBlock) types.ResponseBeginBlock {
    // Controlla se è necessario eleggere un nuovo leader
    if app.currentLeader == 0 || req.Header.Height % 100 == 0 {
        app.currentLeader = req.Header.ProposerAddress[0]
    }
    return types.ResponseBeginBlock{}
}

// ... altri metodi ABCI ...

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()
    }()

    // Esegui per sempre
    select {}
}

In questo esempio, stiamo usando l'Application BlockChain Interface (ABCI) di Tendermint Core per implementare un semplice meccanismo di elezione del leader. Il metodo BeginBlock viene chiamato all'inizio di ogni blocco, permettendoci di eleggere periodicamente un nuovo leader in base all'altezza del blocco.

Passo 2: Modificare i broker Kafka per il consenso di Tendermint

Ora che Tendermint Core gestisce i nostri metadati e l'elezione del leader, è il momento di modificare i broker Kafka per utilizzare Tendermint per il consenso sull'ordinamento dei messaggi. Qui le cose diventano davvero interessanti!

Dovremo creare un ReplicaManager personalizzato che interfacci con Tendermint Core invece di gestire direttamente la replica. Ecco un esempio semplificato di come potrebbe apparire:


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 = {
    
    // Converti i record di Kafka in transazioni Tendermint
    val txs = entriesPerPartition.flatMap { case (tp, records) =>
      records.records.asScala.map { record =>
        TendermintTx(tp, record)
      }
    }.toSeq

    // Invia le transazioni a Tendermint
    val results = tendermintClient.broadcastTxSync(txs)

    // Elabora i risultati e prepara la risposta
    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 = {
    // Conferma gli offset tramite Tendermint
    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)
  }

  // ... altri metodi ReplicaManager ...
}

In questo esempio, stiamo intercettando le operazioni di append e commit di Kafka e instradandole attraverso Tendermint Core per il consenso. Questo assicura che tutti i broker siano d'accordo sull'ordine dei messaggi e dei commit, anche in presenza di guasti bizantini.

Passo 3: Implementare l'applicazione ABCI

L'ultimo pezzo del nostro puzzle BFT Kafka è implementare l'applicazione ABCI che gestirà la logica effettiva di memorizzazione e recupero dei messaggi. Qui implementeremo il cuore del nostro Kafka tollerante ai guasti bizantini.

Ecco uno scheletro di come potrebbe apparire la nostra applicazione ABCI:


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: "Formato tx non valido"}
    }

    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("Completato")}
}

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: "Non trovato"}
}

// ... altri metodi ABCI ...

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()
    }()

    // Esegui per sempre
    select {}
}

Questa applicazione ABCI implementa la logica principale per memorizzare e recuperare i messaggi nel nostro sistema BFT Kafka. Utilizza un semplice archivio chiave-valore per scopi dimostrativi, ma in uno scenario reale, vorreste utilizzare una soluzione di archiviazione più robusta.

Le insidie: Cosa tenere d'occhio

Implementare un Kafka tollerante ai guasti bizantini non è tutto rose e fiori. Ecco alcuni potenziali ostacoli da tenere a mente:

  • Sovraccarico delle prestazioni: Gli algoritmi di consenso BFT hanno generalmente un sovraccarico maggiore rispetto a quelli tolleranti ai guasti da crash. Aspettatevi un impatto sulle prestazioni, specialmente in scenari con molti scritture.
  • Complessità: Aggiungere Tendermint Core al mix aumenta significativamente la complessità del sistema. Preparatevi a una curva di apprendimento più ripida e a sessioni di debug più impegnative.
  • Assunzioni di rete: Gli algoritmi BFT spesso fanno assunzioni sulla sincronia della rete. In ambienti altamente asincroni, potrebbe essere necessario regolare i timeout e altri parametri.
  • Replica della macchina a stati: Assicurarsi che tutti i nodi mantengano lo stesso stato può essere complicato, specialmente quando si gestiscono grandi quantità di dati.

Perché preoccuparsi? I benefici di BFT Kafka

Dopo tutto questo lavoro, potreste chiedervi se ne vale davvero la pena. Ecco alcuni motivi convincenti per cui un Kafka tollerante ai guasti bizantini potrebbe essere proprio ciò di cui avete bisogno:

  1. Sicurezza migliorata: BFT Kafka può resistere non solo ai crash, ma anche ad attacchi malevoli e comportamenti bizantini.
  2. Garanzie di coerenza più forti: Con il consenso di Tendermint Core, si ottiene una coerenza più forte nel cluster.
  3. Auditabilità: La struttura simile a una blockchain di Tendermint Core fornisce auditabilità integrata per la cronologia dei messaggi.
  4. Interoperabilità: Utilizzando Tendermint Core, si aprono possibilità di interoperabilità con altri sistemi blockchain.

Conclusione: Il futuro dei sistemi distribuiti

Implementare un Kafka tollerante ai guasti bizantini con Tendermint Core non è un'impresa da poco, ma rappresenta un passo significativo avanti nel mondo dei sistemi distribuiti. Man mano che la nostra infrastruttura digitale diventa sempre più critica e complessa, la necessità di sistemi che possano resistere non solo ai guasti, ma anche ai comportamenti malevoli, crescerà solo.

Combinando la scalabilità e l'efficienza di Kafka con i meccanismi di consenso robusti di Tendermint Core, abbiamo creato un sistema di messaggistica pronto per le sfide di domani. Che stiate costruendo sistemi finanziari, infrastrutture critiche o semplicemente vogliate la tranquillità che deriva dalla tolleranza ai guasti bizantini, questo approccio offre una soluzione convincente.

Ricordate, i frammenti di codice forniti qui sono semplificati per chiarezza. In un ambiente di produzione, dovreste gestire molti più casi limite, implementare una gestione degli errori adeguata e testare a fondo il sistema in vari scenari di guasto.

Spunti di riflessione

Concludendo questo approfondimento su BFT Kafka, ecco alcune domande su cui riflettere:

  • Come potrebbe questo approccio scalare a cluster ultra-grandi?
  • Quali altri sistemi distribuiti potrebbero beneficiare di un trattamento BFT simile?
  • Come si confronta il consumo energetico di un sistema BFT con i sistemi tradizionali tolleranti ai guasti?
  • Potrebbe essere l'inizio di una nuova era di sistemi distribuiti "blockchain-izzati" tradizionali?

Il mondo dei sistemi distribuiti è in continua evoluzione, e oggi abbiamo dato uno sguardo a ciò che potrebbe essere il futuro della messaggistica tollerante ai guasti. Quindi andate avanti, sperimentate, e che i vostri sistemi siano per sempre a prova di bizantini!