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Kafka深度剖析

cshihong SpringForAll社区 2021-05-26

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本文来源:http://r6d.cn/bdjdi


Kafka简介

Kafka概述:

Kafka由 linked-in 开源 。

kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)。

Kafka是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统,利用Kafka技术可以在廉价的PC Server上搭建起大规模消息系统。

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,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作;
  • 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;
  • 支持实时在线处理和离线处理:可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时进行处理,同时还可以使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理;

Kafka应用场景:

图:Kafka应用场景

Kafka和其他组件比较,具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线的消息消费,如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。

  1. 日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,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;

  2. 消息系统:解耦和生产者和消费者、缓存消息等;

  3. 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;

  4. 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;

  5. 流式处理:比如spark streaming和storm;

  6. 事件源;

  7. kafka在FusionInsight中的位置:

图:Kafka在FusionInsight中的位置


Kafka作为一个分布式消息系统,支持在线和离线消息处理,并提供了Java API以便其他组件对接使用。

Kafka架构与功能

Kafka架构:

图:Kafka架构图

基本概念:

  • Broker:Kafka集群包含一个或多个服务实例,这些服务实例被称为Broker。是Kafka当中具体处理数据的单元。Kafka支持Broker的水平扩展。一般Broker数据越多,集群的吞吐力就越强。
  • 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。
  • Partition:Kafka将Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件下存储这个Partition的所有消息。
  • Producer:负责发布消息到Kafka Broker。
  • Consumer:消息消费者,从Kafka Broker读取消息的客户端。
  • Consumer Group:每个Consumer属于一个特定的Consumer Group(可为每个Consumer指定group name)。
  • ZooKeeper:kafka与Zookeeper级联,通过Zookeeper管理级联配置,选举Leader。

Kafka Topics:

图;Kafka Topics

每条发布到Kafka的消息都有个类别,这个类别被称为Topic,也可以理解为一个存储消息的队列。例如:天气作为一个Topic,每天的温度消息就可以存储在“天气”这个队列里。数据总数先进先出。后来的数据追加到后面。

Kafka Partition:

图:Kafka Partition

每个Topic都有一个或者多个Partitions构成。每个Partition都是有序且不可变的消息队列。引入Partition机制,保证了Kafka的高吞吐能力。

在每个Partition当中,都会存储一个Log文件,Log文件中记录了所有的消息文件。一个Topic的多个Partition,它分布在不同的Kafka节点上,这样多个客户端包括Producer和Consumer就可以并发的访问不同节点,对同一个Topic进行消息的读取。

图:Partition
  • Topic的Partition数量可以在创建时配置。
  • Partition数据决定了每个Consumer group中并发消费者的最大数据。
  • Consumer group A有两个消费者来读取4个Partition中数据;Consumer group B有四个消费者来读取4个partition中数据。

Kafka Partition offset:

图:Kafka Partition offset
  • 任何发布到此Partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部。
  • 每条消息在文件中的位置称为offset(偏移量),offset是一个long型数字,它唯一标记一条消息。消费者通过(offset、partition、topic)跟踪记录。
  • Kafka不支持消息的随机读取。

Kafak Partition Replicas(副本):

图:副本机制
  • 副本以分区为单位。每个分区都有各自的主副本。
  • 可以通过配置文件,配置副本的个数。
  • 一个Kafka集群中,各个节点可能互为Leader和Follower。
  • 主副本叫做Leader,从副本叫做Follower,处于同步状态的副本叫做In-Sync Replicas(ISR)。
  • 如果Leader失效,那么将会有其他的Follower来接管成为新的Leader。如果由于Follower自身的原因,比如网络原因导致同步落后太多,那么当Leader失效后,就不会将这个Follower选为leader。
  • 由于Leader的Server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,Kafka会将Leader均衡的分散在每个实例上,来保持整体稳定。
  • Follower通过拉取的方式从Leader中同步数据。消费者和生产这都是从Leader中读取数据,不与Follower交互。

主副本和从副本的数据同步:

图:主副本和从副本的数据同步

从Partition的Leader复制数据到Follower,需要一个线程,实际上,复制数据的操作,是Follower主动从Leader上批量拉取数据,这就极大的提高了Kafka的吞吐量。Follower复制数据的线程叫做ReplicaFetcher Thread,而Kafka的Producer和Consumer只与Leader进行交互,不会与Follower进行交互。

Kafka中每个Broker启动的时候,都会创建一个副本管理服务ReplicaManager,该服务负责维护ReplicaFether Thread与其他Broker链路连接关系。该服务中存在的Follower Partition对应的Leader Partition会分布在不同的Broker上,这些Broker创建相同数量的ReplicaFether Thread,同步对应Partition数据。Kafka中Partition间复制数据,是由Follower主动从Leader拉消息的。Follower每次读取消息都会更新HW状态,用于记录当前最新消息的标识。每当Follower的Partition发生变化而影响Leader所在的Broker时,ReplicaManager就会新建或者销毁相对应的ReplicaFether Thread。

Kafka Logs:

为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高,物理上把Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索性文件。Kafka把Topic中一个Partition大文件分成多个小文件段通过多个小文件段,就容易定期清除或删除已经消费完的文件,减少磁盘占用。

Kafka的存储布局非常简单,Topic的每个分区对应一个逻辑日志,物理上一个日志为相同大小的一个分段文件。每次Producer发布一个消息到一个分区的时候,代理就将这些数据追加到最后一个段文件当中。当发布的消息数量达到消息设定的阈值,或者经过一定的时间后,段文件就会真正的写到磁盘当中。在写入完成以后,消息就会公开给Consumer。

同一个Topic下有不同的分区,每个分区会划分为多个文件,只有一个当前文件在写,其他文件是只读的。当写满一个文件(即达到某个设定的值)Kafka会新建一个空文件继续来写。而老文件切换为只读。

文件的命名以起始的偏移量来进行命名。Segment Files由两大部分组成,分别为Index file和data file,此两个文件一一对应成对出现。后缀 .index 和 .log 就分别表示为Segment的索引文件和数据文件。Segment文件的命名规则是:Partition全局的第一个Segment从0开始,后续每个segment文件为上一个全局Partition的最大offset,这个数据时64位的long型数据。如果没有数据就用0进行填充。通常把日志文件默认为1G,当达到1G就会创建新的Log文件和index文件。如果设置的参数过小,会产生大量的log文件和index文件,系统在启动的时候就需要加载大量的index到内存,占用大量的句柄。如果设置的太大,分段文件又比较少,不利于快速的查找。Kafka就是通过索引实现快速的定位message。

图:索引文件
  • 通过索引信息可以快速定位message。
  • 通过将index元数据全部映射到memory,可以避免segment file的index数据IO磁盘操作。
  • 通过索引文件稀疏存储,可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。
  • 稀疏存储:将原来完整的数据,只间隔的选择多条数据进行存储。

Kafka Log Cleanup:

日志的清理方式有两种:delete和compact。

删除的阈值有两种:过期的时间和分区内总日志大小。

删除
图:日志清理方式–compact

compact操作是保存每个消息的最新value值。消息时顺序存储的,offset大的为最新的数据。

Kafka数据可靠性:

Kafka所有消息都会被持久化到磁盘中,同时Kafka通过对Topic Partition设置Replication来保障数据可靠。

消息传输过程中保障通常有以下三种:

  • 最多一次(At Most Once):消息可能丢失;消息不会重复发送和处理。
  • 最少一次(At Lease Once):消息不会丢失;消息可能会重复发送和处理。
  • 仅有一次(Exactly Once):消息不会丢失;消息仅被处理一次。

Kafka消息传输保障机制,通过配置不同的消息发送模式来保障消息传输,进而满足不同的可靠性要求应用场景。

可靠

Kafka关键流程

写流程:

图:Kafka写流程–Producer写数据

总体流程:

  • Producer连接任意存活的Broker,请求制定Topic、Partition的Leader元数据信息,然后直接与对应的Broker直接链接,发布数据。

开发分区接口:

  • 用户可以指定分区函数,使得消息可以根据Key,发送到特定的Partition。

Kafka读流程:

图:Kafka读流程–Consumer读数据

总体流程:

  • Consumer连接指定Topic Partition所在的Leader Broker,用主动获取方式从Kafka中获取消息。

Kafka在Zookeeper上的目录结构

Zookeeper在Kafka的作用:

  1. 无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
  2. Kafka使用zookeeper作为其分布式协调框架,很好的将消息生产、消息存储、消息消费的过程结合在一起。
  3. 同时借助zookeeper,kafka能够生产者、消费者和broker在内的所以组件在无状态的情况下,建立起生产者和消费者的订阅关系,并实现生产者与消费者的负载均衡。

Zookeeper Shell:

通过zkCli来连接正在运行的Zookeeper Shell客户端,可以通过ls和get命令来获取Kafka相关信息。

图:用法示例

Kafka in ZooKeeper:

图:Kafka在ZooKeeper中的目录结构

Kafka Cluster Mirroring

镜像

图:Kafka CLuster Mirroring Kafka Cluster Mirroring是Kafka跨集群数据同步方案,通过Kafka内置的MirrorMaker工具来实现。通过Mirror Maker工具中的consumer从源集群消费数据,然后再通过内置的Producer,将数据重新发布到目标集群。

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