Kafka 技术汇总

Posted 2023-03-16

参考技术A Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。
（1）生产者和消费者（producer和consumer）：消息的发送者叫 Producer，消息的使用者和接受者是 Consumer，生产者将数据保存到 Kafka 集群中，消费者从中获取消息进行业务的处理。

（2）broker：Kafka 集群中有很多台 Server，其中每一台 Server 都可以存储消息，将每一台 Server 称为一个 kafka 实例，也叫做 broker。

（3）主题（topic）：一个 topic 里保存的是同一类消息，相当于对消息的分类，每个 producer 将消息发送到 kafka 中，都需要指明要存的 topic 是哪个，也就是指明这个消息属于哪一类。

（4）分区（partition）：每个 topic 都可以分成多个 partition，每个 partition 在存储层面是 append log 文件。任何发布到此 partition 的消息都会被直接追加到 log 文件的尾部。为什么要进行分区呢？最根本的原因就是：kafka基于文件进行存储，当文件内容大到一定程度时，很容易达到单个磁盘的上限，因此，采用分区的办法，一个分区对应一个文件，这样就可以将数据分别存储到不同的server上去，另外这样做也可以负载均衡，容纳更多的消费者。

（5）偏移量（Offset）：一个分区对应一个磁盘上的文件，而消息在文件中的位置就称为 offset（偏移量），offset 为一个 long 型数字，它可以唯一标记一条消息。由于kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，文件只能顺序的读写，所以在kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”。
（6）分布式和分区（distributed、partitioned）
  我们说 kafka 是一个分布式消息系统，所谓的分布式，实际上我们已经大致了解。消息保存在 Topic 中，而为了能够实现大数据的存储，一个 topic 划分为多个分区，每个分区对应一个文件，可以分别存储到不同的机器上，以实现分布式的集群存储。另外，每个 partition 可以有一定的副本，备份到多台机器上，以提高可用性。

总结起来就是：一个 topic 对应的多个 partition 分散存储到集群中的多个 broker 上，存储方式是一个 partition 对应一个文件，每个 broker 负责存储在自己机器上的 partition 中的消息读写。
（7）副本（replicated ）
kafka 还可以配置 partitions 需要备份的个数(replicas),每个 partition 将会被备份到多台机器上,以提高可用性，备份的数量可以通过配置文件指定。

这种冗余备份的方式在分布式系统中是很常见的，那么既然有副本，就涉及到对同一个文件的多个备份如何进行管理和调度。kafka 采取的方案是：每个 partition 选举一个 server 作为“leader”，由 leader 负责所有对该分区的读写，其他 server 作为 follower 只需要简单的与 leader 同步，保持跟进即可。如果原来的 leader 失效，会重新选举由其他的 follower 来成为新的 leader。

至于如何选取 leader，实际上如果我们了解 ZooKeeper，就会发现其实这正是 Zookeeper 所擅长的，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。

另外，这里我们可以看到，实际上作为 leader 的 server 承担了该分区所有的读写请求，因此其压力是比较大的，从整体考虑，有多少个 partition 就意味着会有多少个leader，kafka 会将 leader 分散到不同的 broker 上，确保整体的负载均衡。

Apache Kafka 的一个关键依赖是 Apache Zookeeper，它是一个分布式配置和同步服务。Zookeeper 是 Kafka 代理和消费者之间的协调接口。Kafka 服务器通过 Zookeeper 集群共享信息。Kafka 在 Zookeeper 中存储基本元数据，例如关于主题，代理，消费者偏移(队列读取器)等的信息。

由于所有关键信息存储在 Zookeeper 中，并且它通常在其整体上复制此数据，因此Kafka代理/ Zookeeper 的故障不会影响 Kafka 集群的状态。Kafka 将恢复状态，一旦 Zookeeper 重新启动。 这为Kafka带来了零停机时间。Kafka 代理之间的领导者选举也通过使用 Zookeeper 在领导者失败的情况下完成。

以上流程将重复，直到消费者停止请求。
消费者可以随时回退/跳到所需的主题偏移量，并阅读所有后续消息。

在队列消息传递系统而不是单个消费者中，具有相同组 ID 的一组消费者将订阅主题。 简单来说，订阅具有相同 Group ID 的主题的消费者被认为是单个组，并且消息在它们之间共享。 让我们检查这个系统的实际工作流程。

此功能也称为使用者组。 同样，Kafka 将以非常简单和高效的方式提供两个系统中最好的。

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xx.index ：相对offset ,绝对position
xx.log :offset,position,message
xx.timeindex:time,相对offset

(1)查找segment file
00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset 二分查找文件列表，就可以快速定位到具体文件。
当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log

(2)通过segment file查找message
通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。

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问题

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发送可靠性： 发送消息后，等待确认（需要确保 足够副本节点可用状态）
提交offset，但处理消息失败，需要保存offset，重复消费
重复消费：有业务端 来保障（比如数据表唯一性）

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