【ITニュース解説】The Kafka Replication Protocol with KIP-966

ITニュース概要

Kafkaは大量データを効率的に扱うシステムで、データ損失を防ぐため複製（レプリケーション）機能が重要だ。KIP-966は、このKafkaのデータ複製方法を、より安定・効率的に改善するための内容を解説する。

ITニュース解説

Kafkaは、大量のデータを効率的に、かつリアルタイムに処理するための分散型ストリーミングプラットフォームだ。企業内で生成されるログデータ、ユーザーの行動履歴、IoTデバイスからの情報など、日々膨大なデータが生まれている。これらのデータを一時的に貯め込み、様々なアプリケーションが必要な時に取り出せるようにする「メッセージキュー」や「メッセージブローカー」のような役割を果たす。Kafkaを使うことで、データを生成する側（プロデューサー）と消費する側（コンシューマー）が直接依存することなく、データをやり取りできる。これにより、システム全体の柔軟性が向上し、新しい機能を追加したり、既存の機能を変更したりする際の影響範囲を最小限に抑えられる。また、データの永続性、つまり一度送られたメッセージが失われることなく保存され続けるという特徴も持つため、障害発生時でもデータが失われるリスクを低減できる。 システムが安定して稼働し続けるためには、万が一の障害に備える必要がある。例えば、データを保存しているサーバーが故障した場合、そのサーバーのデータが失われてしまうと、システム全体が停止したり、重要な情報が失われたりする可能性がある。レプリケーションとは、このような事態を防ぐために、同じデータを複数の異なるサーバーに複製（コピー）しておく仕組みのことだ。これにより、あるサーバーが故障しても、別のサーバーに複製されたデータを使ってシステムを継続して運用できる。これがデータの「冗長性」を確保し、「可用性」を高めるという考え方で、システムが常に利用できる状態を保つ上で非常に重要となる。 Kafkaでは、データを「トピック」というカテゴリに分類し、さらに「パーティション」という単位で分割して管理する。各パーティションは、ログのような追記型データ構造を持ち、メッセージが順番に記録される。そして、この各パーティションが複数のブローカー（Kafkaサーバー）に複製されることで、レプリケーションが実現される。具体的には、あるパーティションには「リーダーレプリカ」と呼ばれる主となるコピーが一つ存在し、その他のコピーは「フォロワーレプリカ」と呼ばれる。プロデューサーからのメッセージ書き込みはすべてリーダーレプリカに対して行われ、リーダーレプリカはそのメッセージをフォロワーレプリカに伝播（同期）させる。フォロワーレプリカはリーダーレプリカのメッセージを自身のローカルストレージに書き込み、常にリーダーレプリカと同じ状態を保とうとする。リーダーレプリカと完全に同期が取れているフォロワーレプリカの集合を「ISR（In-Sync Replicas）」と呼び、Kafkaの耐障害性を保つ上で重要な役割を果たす。もしリーダーレプリカを持つブローカーが故障した場合、ISRの中から新しいリーダーレプリカが選出され、サービスの継続性が保たれる。 Kafkaクラスタの全体的な管理と調整を行うのが「コントローラー」だ。コントローラーは、どのパーティションのリーダーがどのブローカーにあるか、どのブローカーが故障したか、といったクラスタの状態に関する重要なメタデータを管理する。また、新しいトピックが作成されたり、ブローカーがクラスタに参加または離脱したりする際に、レプリカの割り当てを調整し、リーダーの選出を行う責任も持つ。これまでのKafkaでは、コントローラーはクラスタ内で一つだけ存在し、ZooKeeperという外部の分散コーディネーションサービスを利用して、リーダーコントローラーの選出やメタデータの管理を行っていた。コントローラーはKafkaクラスタの脳のような存在であり、その安定性と可用性はクラスタ全体の健全性に直結する。 従来のKafkaコントローラーは、クラスタ内で単一のインスタンスが役割を担っており、そのリーダー選出やメタデータ管理にZooKeeperを利用していた。この設計にはいくつかの課題があった。一つは、コントローラーが単一障害点となる可能性があったことだ。もしリーダーコントローラーが故障した場合、新しいリーダーが選出されるまでに時間がかかると、その間クラスタの管理機能が停止し、メッセージの送受信が滞る可能性があった。また、ZooKeeperに依存しているため、KafkaクラスタだけでなくZooKeeperクラスタも個別に運用・管理する必要があり、運用が複雑になるという問題もあった。さらに、大規模なクラスタでは、メタデータの変更がZooKeeperを介して行われるため、スケーラビリティに限界があるという課題も浮上していた。KIP-966（Kafka Improvement Proposal 966）は、これらの課題を解決し、Kafkaクラスタの運用をよりシンプルに、より堅牢に、そしてよりスケーラブルにする目的で提案された。 KIP-966の最も画期的な変更点は、KafkaクラスタがZooKeeperに依存するのをやめ、Kafka自身が実装する新しいコンセンサスプロトコル「KRaft（Kafka Raft）」を導入することだ。Raftは分散システムにおける合意形成アルゴリズムの一種で、リーダーの選出やデータの一貫性維持に使われる。KRaftは、このRaftプロトコルをKafkaのコントローラーに適用し、メタデータの管理をKafkaブローカー自身で行うようにするものだ。これにより、外部のZooKeeperクラスタが不要となり、Kafkaの運用が大幅に簡素化される。 KRaftでは、複数のコントローラーノードが協調して動作し、その中からリーダーコントローラーがRaftアルゴリズムによって選出される。リーダーコントローラーが故障しても、他のコントローラーノードが迅速に新しいリーダーを選出できるため、リーダーの切り替えにかかる時間が劇的に短縮される。これにより、クラスタの可用性が向上し、障害発生時のダウンタイムが最小限に抑えられる。また、すべてのメタデータ変更はKRaftのログに記録され、複数のコントローラーノード間で複製されるため、メタデータの一貫性と耐久性が保証される。この仕組みにより、コントローラーの単一障害点の問題が解消され、Kafkaクラスタ全体の安定性が飛躍的に向上する。 KIP-966によってコントローラーの基盤がKRaftに移行することで、Kafkaのレプリケーションプロトコル全体に間接的ではあるが大きな影響が及ぶ。まず、コントローラーのリーダー選出とメタデータ管理が高速化・安定化することで、リーダーレプリカが故障した場合の新しいリーダー選出（フェイルオーバー）プロセスが迅速に行われるようになる。これは、メッセージの書き込みや読み取りが中断される時間を短縮し、結果としてシステム全体の可用性を向上させる。 また、レプリカの状態管理もより信頼性が高まる。KRaftコントローラーは、どのレプリカがISRに含まれているか、どのレプリカが同期遅延を起こしているかといった情報を、より堅牢な方法で管理できるようになる。これにより、レプリカの状態遷移がスムーズになり、データの整合性が保たれやすくなる。ブローカーの追加や削除、トピックの再配置といった運用タスクも、KRaftコントローラーの効率的なメタデータ管理のおかげで、より迅速かつ安全に実行できるようになる。最終的に、KIP-966はKafkaのレプリケーションプロトコルを支える基盤を強化し、分散システムとしてのKafkaの耐障害性、スケーラビリティ、そして運用性を大きく向上させるものだ。 システムエンジニアを目指す上で、分散システムの仕組みや耐障害性の設計は非常に重要な概念だ。KafkaのレプリケーションプロトコルとKIP-966による改善は、単なる技術的な変更にとどまらず、いかにしてシステムを止めることなく、データを失うことなく運用し続けるかという、分散システム設計の核心を示すものとなる。ZooKeeperからの脱却やRaftプロトコルの導入といった進化は、システムがより複雑化する中で、いかにしてシンプルかつ堅牢なアーキテクチャを実現するかという課題に対する一つの答えとなる。これらの知識は、将来的に大規模なシステムを設計・構築・運用する上で、必ず役立つ基礎となるだろう。