Kafka_Kafka原理

什么是kafka

kafka的特性、使用场景

kafka的特性

• 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。
• 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
• 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）
• 高并发：支持数千个客户端同时读写

kafka的使用场景

• 日志收集：收集各个系统的日志，以统一接口服务的方式开放给各种系统消费。
• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
• 用户活动跟踪：记录web用户或者app用户的各种活动信息到主题，如浏览网页、搜索、点击等活动信息，然后订阅者通过订阅这些主题来做实时的监控分析，或做离线分析和挖掘。
• 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。

kafka的架构

• Producer： 消息生产者，将消息发送到kafka服务器
• Broker：Kafka服务器节点，管理消息
• Consumer： 获取消息并处理
• Zookeeper 存储节点元数据

思考1：为什么 0.8 版本之后，生产者不在依赖于zookeeper?
答：为了防止zookeeper被过多的客户端连接。

思考2：为什么消费端要依赖于zookeeper?
答：因为消费端是主动拉取，而不是被动推送，所以需要实时监控节点的变化信息。所以不能省略。

zookeeper的作用

zookeeper的作用主要是存储kafka集群的元数据信息。

消息存储

主题、分区、副本

kafka的存储方式

Kafka中每个partition被划分成多个segment来组织数据。

• log文件：log文件就是存储消息的地方，每个消息都会包含消息体、offset、timestamp、key、size、压缩编码器、校验和、消息版本号等；
• 索引（Index）：Segment的index负责映射消息offset到某个消息在log文件中的位置；
• log文件的文件名就是这个log中第一条消息的offset；

log和index

• index中采用的是稀疏索引的方式；
• kafka采用的是二分查找的方式来定位offset，假如我们需要查找第5条消息，kafka会首先找到第3条消息的offset,然后顺序找到第5条消息；

容错机制

如下面zookeeper集群

其它的Follower会通过选举产生新的Leader。

2.如果Follower宕机

Leader会动态感知，然后将原来的partition副本进行下线；在其恢复之后，才将已经下线的副本上线。

副本复制模式

同步复制

1、生产者联系zookeeper，找到leader;
2、生产者向leader发送消息；
3、leadr收到消息写入到本地log；
4、follower从leader pull（拉取）消息；
5、follower向本地写入log；
6、follower向leader发送ack（确认）消息；
7、leader收到所有follower的ack（确认）消息；
8、leader向生产者回传ack（确认）消息；

异步复制

和同步复制的区别在与leader写入本地log之后，直接向生产者回传ack（确认）消息，不需要等待所有follower复制完成，这样做的缺点是，副本复制过程可能会出现异常。

集群分片分配算法、分区平衡

1、集群分片分配算法

建设有n个broker, i个Partition;

• 第一个Partition0,是随机的散落到某一个节点上；
• 将所有n个broker, i个Partition排序(随机散落的节点排在第一位)；
• 将第i个Partition分配到第 （i % n）个broker上；
• 将第i个Partition的第j个副本分配到第 ((i+j)%n)个broker上；

原理：负载均衡，将Leader分区散落到不同的broker上（Leader负责读写，Follower只是负责同步数据）；

2、分区平衡

• 1、1个partition的默认leader是replicas中的第一个replica；
• 2、kafka controller会启动一个定时的check线程，kafka默认是5min周期，去check当前的leader信息；
• 3、该线程的工作原理: check每台alive的broker当前的元数据信息中的partition的leader信息，然后和默认的leader(1)的值进行比较，求出imbalanceRatio(比例)；
• 4、比较发现这个比例超过10%(kafka默认)，则进行rebalance；

言下之意就是当一个broker中leader分区过多的时候，就会进行重分区；

日志清除

1、按时间周期进行清除

按照我们数据的最后的offset的数据写入时间作为该offset的最后修改时间；如果当前时间 - 最后offset的时间 > 配置时间周期 就会对segment进行清除。

2、压缩清除法

本质是只保留所有key的最后一个版本的数据。

消息发送

1、kafka生产者在本地会存在一个缓存队列，当满足发送条件的时候，会将一整批数据发送到相应的分区中；
2、当满足一定的时长或者队列存满的情况都会触发发送条件；

分区器

1、消息发送前，先通过分区器Partitioner进行数据路由，选择某一个Topic分区。如果没有指定key，消息会被均匀的分配到所有分区。
2、可通过实现 Partitioner 接口扩展分区策略。

同步或异步发送方式

1、同步：生产者发一条消息时，立马发送到某个分区。每个follower同步leader消息，确认成功后，leader再向客户端发送确认。特点：低延迟、低吞吐率、无数据丢失。
2、异步：生产者发一条消息时，先写到缓冲区，缓冲区里的数据还没写到broker集群的某个分区时，就返回发送成功。特点：高延迟、高吞吐率、可能会有数据丢失。

消息传播

ISR

AR: assinged replica 某一个分区已经分配的副本列表；
ISR： in-sync replica 跟主副本保持同步的副本列表；
Leader副本： AR的第一个副本；

1、如果一个Follower比Leader落后太多，或者超过一定时间未发起数据复制请求，则Leader将其从ISR中移除。
2、Leader写入数据后并不会告诉Producer消息发送成功(Commit)，只有ISR列表中的所有 Folower 同步之后才会 Commit。
3、设置ISR主要是为了broker宕掉之后，将从ISR列表中重新选举partition的leader。

ack

• ack=1，只要leader分区成功写入，就认为消息发送成功。
• ack=0，producer发送一次就不再发送了，不管是否发送成功。
• ack=-1，只有收到分区内所有副本的成功写入的通知才认为推送消息成功了。

消息消费

消费组

1、一个Consumer只能属于一个Consumer Group（消费组），Consumer Group是整个Kafka集群唯一的。
2、对于每一条消息，在同一个Consumer Group里只会被一个Consumer消费。
3、消息被消费后，并不会删除，只是相应的offset加一，消费者从某个Partition读取的最后一条消息的offset(偏置量)存于Zookeeper中（0.10.1.1版本后默认存于 Kafka 服务器 Topic：__consumer_offsets 中）。
4、一个partition只能对应一个消费组中的消费者，内置的Partition分配策略：Range与RoundRoboin。

偏移量

• 偏移量用来记录消费组的消费情况；
• 偏移量设置不当会带来数据丢失和重复消费问题；

偏移量提交策略

• 自动提交（默认；
• 提交当前偏移量；
• 异步提交；
• 同步和异步组合提交；
• 提交特定的偏移量；
• 再均衡监听器；