kafka基础一

1.概述

Kafka是分布式发布-订阅消息系统，最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目一部分。它是一个分布式、分区、多副本、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统。

特点

• 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒
• 高并发：支持数千个客户端同时读写
• 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
• 可扩展性：kafka集群支持热扩展
• 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

场景

• 日志收集：收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
• 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
• 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
• 流式处理：比如spark streaming和storm

架构

选举思想

Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为Kafka Broker Controller，其他的Kafka broker叫Kafka Broker follower。

一旦有一个broker宕机了，这个kafka broker controller会读取该宕机broker上所有的partition在zookeeper上的状态，并选取ISR列表中的一个replica作为partition leader（如果ISR列表中的replica全挂，选一个幸存的replica作为leader; 如果该partition的所有的replica都宕机了，则将新的leader设置为-1，等待恢复，等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader；或选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader）

broker

Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。

broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。

如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。

如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。

Topic

每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。分区不可以减少，但可以增加

bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/kafka --alter --topic topic-config --partitions 3
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic first
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic first
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic first
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic first
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning --topic first

Partition

topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。

topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。

由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾， 为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下， Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。

每个 segment对应两个文件“.index”文件和“.log”文件。 这些文件位于一个文件夹下， 该文件夹的命名规则为： topic 名称+分区序号。

“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。

Producer

生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。

在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，Producer根据这个key和Partition机制来判断应该将这条消息发送到哪个Parition。

producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：

1. 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；
3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，第一次调用时随机生成一个整数（后面每次调用在这个整数上自增），将这个值与 topic 可用的 partition 总数取余得到 partition值，也就是常说的 round-robin 算法。

ISR

为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic， topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果producer 收到 ack， 就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

何时发送ack？

确保有follower与leader同步完成，leader再发送ack，这样才能保证leader挂掉之后，能在follower中选举出新的leader。

多少个follower同步完成之后发送ack？

1. 半数以上的follower同步完成，即可发送ack继续发送重新发送
2. 全部的follower同步完成，才可以发送ack

副本数据同步策略

Kafka 选择了第二种方案，原因如下：

1. 同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1 个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据， 第一种方案会造成大量数据的冗余。
2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据，但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送 ack。

Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，就会给 leader 发送 ack。如果 follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。 Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。

ISR : 速率和leader相差低于10秒的follower的集合
OSR : 速率和leader相差大于10秒的follower
AR : 所有分区的follower

ack

Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡。

• 0： producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟， broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据；
• 1： producer 等待 broker 的 ack， partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；
• -1 ： producer 等待 broker 的 ack， partition 的 leader 和 ISR 的follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后， broker 发送 ack 之前， leader 发生故障，那么会造成数据重复。

Consumer

消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。

consumer 采用 pull（拉） 模式从 broker 中读取数据。

分配策略

Kafka 有两种分配策略：

• round-robin循环：首先将所有的partition和consumer按照字典序进行排序，然后依次将partition分配给各个consumer，如果当前的consumer没有订阅当前的partition，那么就会轮询下一个consumer，直至最终将所有的分区都分配完毕。

假设有三个topic：t0、t1和t2，这三个topic拥有的分区数分别为1、2和3，那么总共有六个分区，这六个分区分别为：t0-0、t1-0、t1-1、t2-0、t2-1和t2-2。这里假设我们有三个consumer：C0、C1和C2，它们订阅情况为：C0订阅t0，C1订阅t0和t1，C2订阅t0、t1和t2。

• range：依次遍历每个topic，然后将这些topic的分区按照其所订阅的consumer数量进行平均的范围分配。

假设两个consumer：C0和C1，两个topic：t0和t1，这两个topic分别都有三个分区，那么总共的分区有六个：t0-0、t0-1、t0-2、t1-0、t1-1和t1-2。

offset的存储

consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9 版本之前， consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为__consumer_offsets。

Consumer Group

每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。

同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。

当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力.
1) 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2) 加入group中,有如下consumer: C0,C1
3) 首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
4) 根据(consumer.id + ‘-‘+ thread序号)排序: C0,C1
5) 计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)
6) 然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i M),P((i + 1) M -1)]

Leader

每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据读写的partition。

Follower

Follower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从ISR列表中删除，重新创建一个Follower。

配置文件

#broker 的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#删除 topic 功能使能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的现成数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志存放的路径
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
#topic 在当前 broker 上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接 Zookeeper 集群地址
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181

持久化

Kafka提供两种策略删除旧数据。一是基于时间，二是基于Partition文件大小。offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

# 
log.retention.hours=168
# 
log.segment.bytes=1073741824
# 
log.retention.check.interval.ms=300000
#
log.cleaner.enable=false

Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

高可用

对于Kafka而言，定义一个Broker是否“活着”包含两个条件：

• 一是它必须维护与ZooKeeper的session（这个通过ZooKeeper的Heartbeat机制来实现）。
• 二是Follower必须能够及时将Leader的消息复制过来，不能“落后太多”。

Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。如果一个Follower宕机，或者落后太多，Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值或者Follower超过一定时间未向Leader发送fetch请求。

为了实现高可靠性,kafka使用了订阅的模式,并使用isr和ack应答机制。

存储结构

事务

Kafka 从 0.11 版本开始引入了事务支持。事务可以保证 Kafka 在 Exactly Once 语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么全部成功，要么全部失败。

Producer 事务

为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的 Transaction ID，并将 Producer 获得的PID 和Transaction ID 绑定。这样当Producer 重启后就可以通过正在进行的 TransactionID 获得原来的 PID。

为了管理 Transaction， Kafka 引入了一个新的组件 Transaction Coordinator。 Producer 就是通过和 Transaction Coordinator 交互获得 Transaction ID 对应的任务状态。 Transaction Coordinator 还负责将事务所有写入 Kafka 的一个内部 Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

Consumer 事务

上述事务机制主要是从 Producer 方面考虑，对于 Consumer 而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证 Commit 的信息被精确消费。这是由于 Consumer 可以通过 offset 访问任意信息，而且不同的 Segment File 生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

数据传输的事务

At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的， At Most Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。 但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。

在 0.11 版本以前的 Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。

0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据， Server 端都只会持久化一条。

要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idempotence 设置为 true 即可。 Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时， Broker 只会持久化一条。

参考

Kafka学习之路
Kafka史上最详细原理总结
尚硅谷大数据技术之Kafka.pdf