Kafka学习（2）——理解Kafka

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-07-15 04:21 189阅读 0赞

# 1 框架 #

Kafka是一种分布式的发布/订阅消息系统。主要设计目标如下：

*  以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。
 *  高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。
 *  支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。
 *  同时支持离线数据处理和实时数据处理。
 *  Scale out：支持在线水平扩展。

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从上图可以看到kafka的核心组件是Broker、Producer和consumer。

*  Producer。向Kafka服务器发送/生产消息的组件。
 *  Consumer。从Kafka服务器取出/消费消息的组件。
 *  Broker。kafka服务器。接收Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。Cluster会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。

以上组件在分布式环境下均可以是多个，支持故障转移。同时ZK仅和broker和consumer相关。值得注意的是broker的设计是无状态的，消费的状态信息依靠消费者自己维护，通过一个offset偏移量。

Broker内部维护着Topic和Partition。

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*  Topic。是划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。
 *  Partition。每个Topic都至少有1个Partition，是消息最终存储的位置。Partition内消息按照序号顺序存储。
 *  Offset。消息在当前Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。

Producer发送消息到达Broker后，消息按照Topic提交到Partition上。在Partition中，消息是按序号顺序存储的。Consumer从Partition上顺序读取消息，并将从Partition上读取的最后一条消息的offset存储到zookeeper。一个partition只能有一个consumer进行消费。因此，Partition是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础。

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*  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的同一个消费组维护同一份offset。

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# 2 设计 #

kafka设计的目标是：

*  高吞吐量，支持大容量事件流；
 *  高抗压，支持离线系统周期性的数据压力；
 *  低延迟；
 *  动态分布式分区；
 *  容错；

## 2.1 消息交付保证 ##

消息交付是否可靠，有以下几种保证：

*  At least once。至少一次。消息绝不会丢失，但有可能重新发送。（request.required.acks=1或-1）。Kafka的默认保证。
 *  At most once。最多一次。消息可能丢失，但永远不会重发。通过设置Producer异步提交可以实现。（request.required.acks=0）。
 *  Exactly once。传递一次且仅一次。要求利用外部存储系统配合Kafka的offset来保证。

## 2.2 高吞吐量 ##

高吞吐量依赖于OS文件系统的页缓存、sendfile技术和线性读写磁盘：

*  PageCache

依赖OS的页缓存能大量减少IO，高效利用内存来作为缓存。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入OS的PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小。

*  zero-copy

传统网络IO，OS 从硬盘把数据读到内核区的PageCache，用户进程把数据从内核区Copy到用户区。然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。OS 再把数据从Buffer中Copy到网卡的Buffer上，这样完成一次发送。整个过程共经历两次Context Switch，四次System Call。

同一份数据在内核Buffer与用户Buffer之间重复拷贝，效率低下。其中2、3两步没有必要，完全可以直接在内核区完成数据拷贝。这也正是Sendfile所解决的问题，经过Sendfile优化后，整个I/O过程就变成了下面这个样子。

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*  磁盘顺序写

磁盘线性读写要比随机读写快很多。顺序IO不仅可以利用RAID技术带来很高的吞吐量，同时可以基于文件的读和追加来构建持久化队列，利用队列来提供常量时间O(1)时间复杂度的put和get。

*  消息压缩

Producer支持End-to-End的压缩。数据在本地压缩后放到网络上传输，在Broker一般不解压(除非指定要Deep-Iteration)，直至消息被Consume之后在客户端解压。

当然用户也可以选择自己在应用层上做压缩和解压的工作(毕竟Kafka目前支持的压缩算法有限，只有GZIP和Snappy)，不过这样可能造成效率的意外降低！

Kafka的End-to-End压缩与MessageSet配合在一起工作效果最佳，上面的做法直接割裂了两者间联系。至于道理其实很简单，压缩算法中一条基本的原理“重复的数据量越多，压缩比越高”。大多数情况下输入数据量大一些会取得更好的压缩比。

## 2.3 producer ##

producer只向leader partition发送消息。通过load balance，将消息发送到不同的partition。

producer采用push模式，任性地不需要考虑consumer是否能处理。如果要保证低延迟，就需要consumer快速处理，一般是在consumer端进行缓存。

为了保证低延迟，producer一次只发送一条数据，比较浪费，可采用批量发送。

## 2.4 consumer ##

kafka采用pull模式。push模式和pull模式相比，push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息，可使消费速率最大化。

基于pull模式的另一个优点是，它有助于积极的批处理的数据发送到消费者。基于push模式必须选择要么立即发送请求或者积累更多的数据，稍后发送它，无论消费者是否能立刻处理它，如果是低延迟，这将导致短时间只发送一条消息，不用缓存，这是实在是一种浪费，基于pull的设计解决这个问题，消费者总是pull在日志的当前位置之后pull所有可用的消息（或配置一些大size），所以消费者可设置消费多大的量，也不会引入不必要的等待时间。

## 2.5 高可用 ##

kafka引入replication和leader机制来实现高可用。

将Topic的Partition的副本分配到集群中的其他Broker上，允许故障时请求自动转到副本上。分配Replica的算法如下：

(1) 将n个Broker和待分配的Partition排序
    (2) 第i个Partition分配到第i%n个Broker
    (3) 第i个Partition的第j个Replica分配到第(i + j) %n个Broker

Leader负责数据读写，Follower只向Leader顺序Fetch数据（N条通路）。Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。

当Producer发布消息到某个Partition时：

(1) 先通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少（也即该Partition有多少个Replica），Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地Log。
    (2) 每个Follower都从Leader pull数据。这种方式上，Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。Follower在收到该消息并写入其Log后，向Leader发送ACK。
    (3) 一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。
    (4) 为了提高性能，每个Follower在接收到数据后就立马向Leader发送ACK，而非等到数据写入Log中。因此，对于已经commit的消息，Kafka只能保证它被存于多个Replica的内存中，而不能保证它们被持久化到磁盘中，也就不能完全保证异常发生后该条消息一定能被Consumer消费。

当leader宕机时，通过leader election从replica中选举leader。只有ISR里的成员才有被选为Leader的可能。如果所有Replica都不工作，那么kafka将选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader。

所有Partition的Leader选举Leader选举都由controller决定。在所有broker中选出一个controller，controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式（比ZooKeeper Queue的方式更高效）通知需为为此作为响应的Broker。同时controller也负责增删Topic以及Replica的重新分配。

broker failover过程如下：

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