入门

介绍

  • Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.
  • Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。
  • 每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）

Kafka有四个核心的API:

  • The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。
  • The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。
  • The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换。
  • The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。

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Topics和日志

Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。

Topic是逻辑上的队列

对每一个Topic, Kafka集群都会维持一个分区日志(Partition Log), 一个Topic有一个或多个分区：
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每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的commit log文件。分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，我们称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。

Kafka 集群保留所有发布的记录—无论他们是否已被消费—并通过一个可配置的参数——保留期限来控制. 举个例子， 如果保留策略设置为2天，一条记录发布后两天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题.

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在每一个消费者中唯一保存的元数据是offset（偏移量）即消费在log中的位置.偏移量由消费者所控制:通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从”现在”开始消费.

offset偏移量保留在消费者端(客户端)，如果有多个客户端，如何保持同步？状态如何共享？

这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。比如，你可以使用命令行工具，对一些topic内容执行 tail操作，并不会影响已存在的消费者消费数据。

日志中的 partition（分区）有以下几个用途。第一，当日志大小超过了单台服务器的限制，允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。第二，可以作为并行的单元集—关于这一点，更多细节如下

分布式

日志的分区partition 分布在Kafka集群的服务器上。每个服务器在处理数据和请求时，共享这些分区。每一个分区都会在已配置的服务器上进行备份，确保容错性.
每个分区都有一台 server 作为 “leader”，零台或者多台server作为 follwers 。leader server 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据。当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。每台 server 都会成为某些分区的 leader 和某些分区的 follower，因此集群的负载是平衡的。

生产者

生产者可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某些语义分区函数(例如：记录中的key)来完成。下面会介绍更多关于分区的使用。

常见负载均衡：轮询，随机，特定规则的消息发送到指定的分区(顺序消息）

消费者

消费者使用一个 消费组 名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例.消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。
如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例.
如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程.

一般一个消费者组就表示同一个应用的集群或叫逻辑订阅者

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如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。
通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个”逻辑订阅者”。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。
在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区;如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例。
Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。

保证

high-level Kafka给予以下保证:

  • 生产者发送到特定topic partition 的消息将按照发送的顺序处理。 也就是说，如果记录M1和记录M2由相同的生产者发送，并先发送M1记录，那么M1的偏移比M2小，并在日志中较早出现
  • 一个消费者实例按照日志中的顺序查看记录.
  • 对于具有N个副本的主题，我们最多容忍N-1个服务器故障，从而保证不会丢失任何提交到日志中的记录.

Kafka作为消息系统

Kafka streams的概念与传统的企业消息系统相比如何？
传统的消息系统有两个模块: 队列 和 发布-订阅。 在队列中，消费者池从server读取数据，每条记录被池子中的一个消费者消费; 在发布订阅中，记录被广播到所有的消费者。两者均有优缺点。 队列的优点在于它允许你将处理数据的过程分给多个消费者实例，使你可以扩展处理过程。 不好的是，队列不是多订阅者模式的—一旦一个进程读取了数据，数据就会被丢弃。 而发布-订阅系统允许你广播数据到多个进程，但是无法进行扩展处理，因为每条消息都会发送给所有的订阅者。
消费组在Kafka有两层概念。在队列中，消费组允许你将处理过程分发给一系列进程(消费组中的成员)。 在发布订阅中，Kafka允许你将消息广播给多个消费组。
Kafka的优势在于每个topic都有以下特性—可以扩展处理并且允许多订阅者模式—不需要只选择其中一个.
Kafka相比于传统消息队列还具有更严格的顺序保证
传统队列在服务器上保存有序的记录，如果多个消费者消费队列中的数据， 服务器将按照存储顺序输出记录。 虽然服务器按顺序输出记录，但是记录被异步传递给消费者， 因此记录可能会无序的到达不同的消费者。这意味着在并行消耗的情况下， 记录的顺序是丢失的。因此消息系统通常使用“唯一消费者”的概念，即只让一个进程从队列中消费， 但这就意味着不能够并行地处理数据。
Kafka 设计的更好。topic中的partition是一个并行的概念。 Kafka能够为一个消费者池提供顺序保证和负载平衡，是通过将topic中的partition分配给消费者组中的消费者来实现的， 以便每个分区由消费组中的一个消费者消耗。通过这样，我们能够确保消费者是该分区的唯一读者，并按顺序消费数据。 众多分区保证了多个消费者实例间的负载均衡。但请注意，消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的数量。

因为每个消费者消费一个分区，如果大于分区数，则多余的消费者无可用的分区

Kafka作为存储系统

许多消息队列可以发布消息，除了消费消息之外还可以充当中间数据的存储系统。那么Kafka作为一个优秀的存储系统有什么不同呢?
数据写入Kafka后被写到磁盘，并且进行备份以便容错。直到完全备份，Kafka才让生产者认为完成写入，即使写入失败Kafka也会确保继续写入
Kafka使用磁盘结构，具有很好的扩展性—50kb和50TB的数据在server上表现一致。
可以存储大量数据，并且可通过客户端控制它读取数据的位置，您可认为Kafka是一种高性能、低延迟、具备日志存储、备份和传播功能的分布式文件系统。

Kafka用作流处理

Kafka 流处理不仅仅用来读写和存储流式数据，它最终的目的是为了能够进行实时的流处理。
在Kafka中，流处理器不断地从输入的topic获取流数据，处理数据后，再不断生产流数据到输出的topic中去。
例如，零售应用程序可能会接收销售和出货的输入流，经过价格调整计算后，再输出一串流式数据。
简单的数据处理可以直接用生产者和消费者的API。对于复杂的数据变换，Kafka提供了Streams API。 Stream API 允许应用做一些复杂的处理，比如将流数据聚合或者join。

这一功能有助于解决以下这种应用程序所面临的问题：处理无序数据，当消费端代码变更后重新处理输入，执行有状态计算等。
Streams API建立在Kafka的核心之上：它使用Producer和Consumer API作为输入，使用Kafka进行有状态的存储， 并在流处理器实例之间使用相同的消费组机制来实现容错。

使用场景

  • 消息中间件
  • 度量(监控)
  • 日志聚合(中心日志)
  • 流处理: 许多Kafka用户通过管道来处理数据，有多个阶段： 从Kafka topic中消费原始输入数据，然后聚合，修饰或通过其他方式转化为新的topic， 以供进一步消费或处理
  • 采集日志
  • 提交日志：Kafka 可以从外部为分布式系统提供日志提交功能。 日志有助于记录节点和行为间的数据，采用重新同步机制可以从失败节点恢复数据


简单使用

在官方网站上下载kafka发行版：https://kafka.apache.org/quickstart

启动服务器

1）启动zookeeper, 使用默认的zookeeper配置文件

  1. bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

2) 启动kafka服务器，使用默认的服务器配置( 重新开一个终端）

  1. bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

创建主题

  1. bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic my-topic --replication-factor 1 --partitions 4

查看主题

使用list:

  1. bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --list
  2. my-topic

使用describe

  1. bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-topic
  2. Topic: my-topic    PartitionCount: 4    ReplicationFactor: 1    Configs:
  3.     Topic: my-topic    Partition: 0    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
  4.     Topic: my-topic    Partition: 1    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
  5.     Topic: my-topic    Partition: 2    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0
  6.     Topic: my-topic    Partition: 3    Leader: 0    Replicas: 0    Isr: 0

说明：my-topic 有4个分区，副本因子是1，分区0的Leader在Broker0上，副本也在Broker0上，ISR为：0
分区1,2,3与分区0相同。