【Kafka】第三篇：Kafka核心知识点概览

迈不过友情╰ 2023-03-06 03:24 72阅读 0赞

# 一、Kafka工作流程 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic 的。  
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。Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。  
消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

# 二、Kafka文件存储机制 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
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。例如：first 这个 topic 有三个分区，则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。

00000000000000000000.index
    00000000000000000000.log
    00000000000000170410.index
    00000000000000170410.log
    00000000000000239430.index
    00000000000000239430.log

index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。

下图为 index 文件和 log 文件的结构示意图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
“.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。

# 三、Kafka 生产者 #

## 3.1、分区策略 ##

分区的原因

*  方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;
 *  可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。

分区的原则：我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。

*  指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值;
 *  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;
 *  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。

## 3.2、数据可靠性保证 ##

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。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 3.2.1、副本数据同步策略 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方案</th> 
   <th>优点</th> 
   <th>缺点</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>半数以上完成同步，就发送 ack</td> 
   <td>延迟低</td> 
   <td>选举新的 leader 时，容忍 n 台 节点的故障，需要 2n+1 个副本</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>全部完成同步，才发送ack</td> 
   <td>选举新的 leader 时，容忍 n 台 节点的故障，需要 n+1 个副本</td> 
   <td>延迟高</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Kafka 选择了第二种方案，原因如下:

*  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。
 *  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。

### 3.2.2、ISR ###

采用第二种方案之后，设想以下情景：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。这个问题怎么解决呢?  
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，leader 就会给 follower 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。

### 3.2.3、ack 应答机制 ###

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失， 所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。  
所以 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， 选择以下的配置，acks 参数配置: acks:

*  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(all):producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 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。

### 3.2.4、故障处理细节 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
LEO：指的是 topic 分区中每个副本最大的 offset；  
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO；

#### follower 故障 ####

follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。 等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。

#### leader 故障 ####

leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，新的 leader 先会以 HW 为目标，多退少补；其余的 follower 会以新的 leader 的 LEO 为目标，多退少补，同步数据。  
注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

## 3.3、Exactly Once 语义 ##

将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义。相对的，将服务器 ACK 级别设置为 0，可以保证生产者每条消息只会被 发送一次，即 At Most Once 语义。

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 Least 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。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。  
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。幂等性结合 At Least Once 语义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即：

At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

要启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 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。  
但是 PID 重启就会变化，同时不同的 Partition 也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。

# 四、Kafka消费者 #

## 4.1、消费方式 ##

consumer 采用 pull(拉) 模式从 broker 中读取数据。  
push(推) 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。它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。  
pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数 据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有 数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。

## 4.2、分区分配策略 ##

一个 consumer group 中有多个 consumer，一个 topic 有多个 partition，所以必然会涉及到 partition 的分配问题，即确定那个 partition 由哪个 consumer 来消费。  
Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。

### 4.2.1、RoundRobin ###

使用RoundRobin策略有两个前提条件必须满足：

*  同一个Consumer Group里面的所有消费者的num.streams必须相等；
 *  每个消费者订阅的主题必须相同。

所以这里假设前面提到的2个消费者的num.streams = 2。RoundRobin策略的工作原理：将所有主题的分区组成 TopicAndPartition 列表，然后对 TopicAndPartition 列表按照 hashCode 进行排序，分发给每一个消费者。（其实就是按分区名hash排序后平均分配给每一个消费者的线程）

### 4.2.2、Range ###

是对每个主题而言的。首先按照分区序号排序，然后将消费者排序。分区数/消费者数=m，如果m！=0，前m个消费者多消费一个分区（每个主题）

总结：目前我们还不能自定义分区分配策略，只能通过partition.assignment.strategy参数选择 range 或 roundrobin。partition.assignment.strategy参数默认的值是range。

## 4.3、offset 的维护 ##

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 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。

### 4.3.1、Kafka zk 概览 ###

offset存储在 consumers/group/topic/partitions 下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### 4.3.2、Offset in topic ###

*  修改配置文件

consumer.properties exclude.internal.topics=false

*  读取 offset

bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets -- zookeeper hadoop102:2181 --formatter "kafka.coordinator.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --consumer.config config/consumer.properties --from-beginning

# 五、Kafka 高效读写数据 #

## 5.1、顺序写磁盘 ##

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。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

## 5.2、零复制技术 ##

待补充

# 六、Zookeeper 在 Kafka 中的作用 #

Kafka 集群中有一个 broker 会被选举为 Controller，负责管理集群 broker 的上下线，所 有 topic 的分区副本分配和 leader 选举等工作。  
Controller 的管理工作都是依赖于 Zookeeper 的。 以下为 partition 的 leader 选举过程：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

# 七、Kafka 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。

## 7.1、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 Transaction ID 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。

## 7.2、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。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230208/6f1a5582dd0e4a0e8db36b6657bb4159.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230208/9acacc726f7748cbb39289faf68c488d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230208/2f680b235ee74f66962326aad47b65c8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230208/30fcf15ad7c24a80a856903c955cff2c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230208/ccf1887b4d64454ab9c744185ffd8d32.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230208/069e672b7e9a486882f693a6427df61a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTMwNjgzNzc_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230208/3957ea5af533490ba829e6c06c87aaa1.png