Kafka学习

1、Kafka简介

1.1、什么是Kafka?

​ Kafka 是由Linkedin公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统

​ 一个典型的 Kafka 集群中包含若干Producer(可以是web前端产生的Page View,或者是服务器日志,系统CPU、Memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干Consumer Group,以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

1.2、Kafka的特性

  • 高吞吐、低延迟:kakfa 最大的特点就是收发消息非常快,kafka 每秒可以处理几十万条消息,它的最低延迟只有几毫秒。
  • 高伸缩性:每个主题(topic) 包含多个分区(partition),主题中的分区可以分布在不同的主机(broker)中。
  • 持久性、可靠性:Kafka 能够允许数据的持久化存储,消息被持久化到磁盘,并支持数据备份防止数据丢失,Kafka 底层的数据存储是基于 Zookeeper 存储的,Zookeeper 我们知道它的数据能够持久存储。
  • 容错性:允许集群中的节点失败,某个节点宕机,Kafka 集群能够正常工作
  • 高并发:支持数千个客户端同时读写

1.3、Kafka的应用场景

  • 活动跟踪:Kafka 可以用来跟踪用户行为,比如我们经常回去淘宝购物,你打开淘宝的那一刻,你的登陆信息,登陆次数都会作为消息传输到 Kafka ,当你浏览购物的时候,你的浏览信息,你的搜索指数,你的购物爱好都会作为一个个消息传递给 Kafka ,这样就可以生成报告,可以做智能推荐,购买喜好等。
  • 传递消息:Kafka 另外一个基本用途是传递消息,应用程序向用户发送通知就是通过传递消息来实现的,这些应用组件可以生成消息,而不需要关心消息的格式,也不需要关心消息是如何发送的。
  • 度量指标: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。
  • 日志记录:Kafka 的基本概念来源于提交日志,比如我们可以把数据库的更新发送到 Kafka 上,用来记录数据库的更新时间,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如hadoop、Hbase、Solr等。
  • 流式处理:流式处理是有一个能够提供多种应用程序的领域。
  • 限流削峰:Kafka 多用于互联网领域某一时刻请求特别多的情况下,可以把请求写入Kafka 中,避免直接请求后端程序导致服务崩溃。

2、生产者和消费者

​ 对于 Kafka 来说客户端有两种基本类型:生产者(Producer)消费者(Consumer)。这很容易理解,生产者(也称为发布者)创建消息,而消费者(也称为订阅者)负责消费or读取消息。Kafka 有四个核心API,它们分别是

  • Producer API:它允许应用程序向一个或多个 topics 上发送消息记录
  • Consumer API:允许应用程序订阅一个或多个 topics 并处理为其生成的记录流
  • Streams API:它允许应用程序作为流处理器,从一个或多个主题中消费输入流并为其生成输出流,有效的将输入流转换为输出流。
  • Connector API:它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。例如,关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改

2.1、生产者概述

​ 在 Kafka 中,我们把产生消息的那一方称为生产者,比如我们经常回去淘宝购物,你打开淘宝的那一刻,你的登陆信息,登陆次数都会作为消息传输到 Kafka 后台,当你浏览购物的时候,你的浏览信息,你的搜索指数,你的购物爱好都会作为一个个消息传递给 Kafka 后台,然后淘宝会根据你的爱好做智能推荐,致使你的钱包从来都禁不住诱惑,那么这些生产者产生的消息是怎么传到 Kafka 应用程序的呢?发送过程是怎么样的呢?

尽管消息的产生非常简单,但是消息的发送过程还是比较复杂的,下图是一个 Kafka Producer 发送消息的过程图,先大致理解一下,下面我们会进行详细的介绍。

​ 我们从创建一个ProducerRecord 对象开始,ProducerRecord 是 Kafka 中的一个核心类,它代表了一组 Kafka 需要发送的 key/value键值对,它由记录要发送到的主题名称(Topic Name),可选的分区号(Partition Number)以及可选的键值对构成。

​ 在发送 ProducerRecord 时,我们需要将键值对对象由序列化器转换为字节数组,这样它们才能够在网络上传输。然后消息到达了分区器。

​ 如果发送过程中指定了有效的分区号,那么在发送记录时将使用该分区。如果发送过程中未指定分区,则将使用key 的 hash 函数映射指定一个分区。如果发送的过程中既没有分区号也没有,则将以循环的方式分配一个分区。选好分区后,生产者就知道向哪个主题和分区发送数据了。

​ ProducerRecord 还有关联的时间戳,如果用户没有提供时间戳,那么生产者将会在记录中使用当前的时间作为时间戳。Kafka 最终使用的时间戳取决于 topic 主题配置的时间戳类型。

  • 如果将主题配置为使用 CreateTime,则生产者记录中的时间戳将由 broker 使用。
  • 如果将主题配置为使用LogAppendTime,则生产者记录中的时间戳在将消息添加到其日志中时,将由 broker 重写。

​ 然后,这条消息被存放在一个记录批次里,这个批次里的所有消息会被发送到相同的主题和分区上。由一个独立的线程负责把它们发到 Kafka Broker 上。

​ Kafka Broker 在收到消息时会返回一个响应,如果写入成功,会返回一个 RecordMetaData 对象,它包含了主题和分区信息,以及记录在分区里的偏移量,上面两种的时间戳类型也会返回给用户。如果写入失败,会返回一个错误。生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息,几次之后如果还是失败的话,就返回错误消息。

2.2、消费者概述

​ 应用程序使用 KafkaConsumer 从 Kafka 中订阅主题并接收来自这些主题的消息,然后再把他们保存起来。应用程序首先需要创建一个 KafkaConsumer 对象,订阅主题并开始接受消息,验证消息并保存结果。一段时间后,生产者往主题写入的速度超过了应用程序验证数据的速度,这时候该如何处理?如果只使用单个消费者的话,应用程序会跟不上消息生成的速度,就像多个生产者像相同的主题写入消息一样,这时候就需要多个消费者共同参与消费主题中的消息,对消息进行分流处理。

​ Kafka 消费者从属于消费者群组。一个群组中的消费者订阅的都是相同的主题每个消费者接收主题一部分分区的消息。下面是一个 Kafka 分区消费示意图。

上图中的主题 T1 有四个分区,分别是分区0、分区1、分区2、分区3,我们创建一个消费者群组1,消费者群组中只有一个消费者,它订阅主题T1,接收到 T1 中的全部消息。由于一个消费者处理四个生产者发送到分区的消息,压力有些大,需要帮手来帮忙分担任务,于是就演变为下图

如上图所示,每个分区所产生的消息能够被每个消费者群组中的消费者消费,如果向消费者群组中增加更多的消费者,那么多余的消费者将会闲置,如下图所示

Kafka一个很重要的特性就是,只需写入一次消息,可以支持任意多的应用读取这个消息。换句话说,每个应用都可以读到全量的消息。为了使得每个应用都能读到全量消息,应用需要有不同的消费组。对于上面的例子,假如我们新增了一个新的消费组 G2,而这个消费组有两个消费者,那么就演变为下图这样

​ 在这个场景中,消费组 G1 和消费组 G2 都能收到 T1 主题的全量消息,在逻辑意义上来说它们属于不同的应用。

总结起来就是如果应用需要读取全量消息,那么请为该应用设置一个消费组;如果该应用消费能力不足,那么可以考虑在这个消费组里增加消费者

3、主题与分区

​ Kafka 中,消息以 Topic 为单位进行归类,Producer 将消息发送到特定的 Topic 上,而 Consumer 则在启动时需要订阅某个主题并进行消费。
Topic 是由若干个分区组成的,每个分区都只能属于单个的主题,事实上,Topic 只是逻辑上的概念,而分区才是 Topic 借以实现的实体。
​ 每个分区可以看作是一个可追加的日志文件,每个消息都拥有自己在分区中的偏移量 offset,而在每个分区中,消息的 offset 就成为了消息的唯一标识,依赖 offset,kafka 实现了在单个分区内的消息有序性,可以理解,一个分区中若干条消息的消费是按照消息的 offset 有序的,而在一个 Topic 中,消息的消费是无序的

4、Kafka如何存储数据

您首先应该知道 Kafka 的消息是存在于文件系统之上的。Kafka 高度依赖文件系统来存储和缓存消息,一般的人认为 “磁盘是缓慢的”,所以对这样的设计持有怀疑态度。实际上,磁盘比人们预想的快很多也慢很多,这取决于它们如何被使用;一个好的磁盘结构设计可以使之跟网络速度一样快。

上述的 Topic 其实是逻辑上的概念,面相消费者和生产者,物理上存储的其实是 Partition每一个 Partition 最终对应一个目录,里面存储所有的消息和索引文件。默认情况下,每一个 Topic 在创建时如果不指定 Partition 数量时只会创建 1 个 Partition。比如,我创建了一个 Topic 名字为 test ,没有指定 Partition 的数量,那么会默认创建一个 test-0 的文件夹,这里的命名规则是:-

5、Kafka高级知识

5.1、Kafka如何判断一个节点还活着

  1. 节点必须可以维护和Zookeeper的连接,Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接。
  2. 如果节点是个Follower,他必须能及时的同步leader的写操作,延时不能太久。

5.2、Kafka的再平衡机制

​ 所谓的再平衡,指的是在kafka consumer所订阅的topic发生变化时发生的一种分区重分配机制。一般有三种情况会触发再平衡:

  • consumer group中的新增或删除某个consumer,导致其所消费的分区需要分配到组内其他的consumer上;

  • consumer订阅的topic发生变化,比如订阅的topic采用的是正则表达式的形式,如test-*此时如果有一个新建了一个topic test-user,那么这个topic的所有分区也是会自动分配给当前的consumer的,此时就会发生再平衡;

  • consumer所订阅的topic发生了新增分区的行为,那么新增的分区就会分配给当前的consumer,此时就会触发再平衡。

    Kafka提供的再平衡策略主要有三种:Round RobinRangeSticky,默认使用的是Range。这三种分配策略的主要区别在于:

  • Round Robin:会采用轮询的方式将当前所有的分区依次分配给所有的consumer;

  • Range:首先会计算每个consumer可以消费的分区个数,然后按照顺序将指定个数范围的分区分配给各个consumer;

  • Sticky:这种分区策略是最新版本中新增的一种策略,其主要实现了两个目的:
    1、将现有的分区尽可能均衡的分配给各个consumer,存在此目的的原因在于Round Robin和Range分配策略实际上都会导致某几个consumer承载过多的分区,从而导致消费压力不均衡;
    2、如果发生再平衡,那么重新分配之后在前一点的基础上会尽力保证当前未宕机的consumer所消费的分区不会被分配给其他的consumer上;

6、参考资料

1、 《Kafka【入门】看这一篇就够了!》

2、《学习 Kafka 入门知识看这一篇就够了!(万字长文)》

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