kafka核心概念与应用场景解析

Posted 2021-03-02 developer-qin

kafka核心概念与应用场景解析

Kafka的主要特点

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Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理活跃的流式数据。

• kafka的主要特点：
  • 同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
  • 可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
  • 分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。
  • 消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。
  • 支持online和offline的场景。

Kafka的架构

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Kafka的整体架构非常简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的作用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。

• 基本概念：
  • Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不同分类。
  • Partition：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
  • Message：消息，是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。
  • Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫做producers。
  • Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫做consumers。
  • Broker：缓存代理，Kafka集群中的一台或多台服务器统称为broker。
• 发送消息的流程：
  • Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
  • kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。
  • Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset

kafka的优秀设计

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接下来我们从kafka的吞吐量、负载均衡、消息拉取、扩展性来说一说kafka的优秀设计。

• 高吞吐是kafka需要实现的核心目标之一，为此kafka做了以下一些设计：
  • 内存访问：直接使用 linux 文件系统的cache，来高效缓存数据，对数据进行读取和写入。
  • 数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能。
  • zero-copy：减少IO操作步骤
    • 采用linux Zero-Copy提高发送性能。传统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少为2次。根据测试结果，可以提高60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节可以参考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/
  • 对消息的处理：
    • 支持数据批量发送
    • 支持数据压缩机制
  • 主题分区：
    • Topic划分为多个partition，提高生产/消费端处理消息的parallelism（并行度），数据在磁盘上存取代价为O(1)。kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个part（ition），每个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每个segment中存储多条消息，消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。
• 负载均衡：
  • producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
  • 存在多个partiiton，每个partition有自己的replica，每个replica分布在不同的Broker节点上
  • 多个partition需要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over
  • 通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开
• 消息的拉取：
  • 简化kafka设计（由于kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，因此，consumer非常适合采取pull的方式消费数据）
  • consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度
  • consumer根据自身情况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等
• 可扩展性
  • 当需要增加broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时作出调整。

Kafka的应用场景

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接下来，我们和小伙伴一起探讨一些kafka在实际工作中的一些重要应用场景，帮助小伙伴在以后的学习和工作里能够合理的运用kafka中间件服务于业务和架构设计。

• 消息队列
  • 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMQ或RabbitMQ。
• 行为跟踪
  • Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就可以做进一步的实时处理，或实时监控，或放到hadoop/离线数据仓库里处理。
• 元信息监控
  • 作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。
• 日志收集
  • 日志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统比如Scribe或者Flume来说，Kafka提供同样高效的性能和因为复制导致的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。
• 流处理
  • 这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。很多用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其他的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，可能是先从RSS数据源中抓取文章的内容，然后将其丢入一个叫做“文章”的topic中；后续操作可能是需要对这个内容进行清理，比如回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic之外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom和Samza是非常著名的实现这种类型数据转换的框架。
• 事件源
  • 事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka可以存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来说绝佳的后台。比如动态汇总（News feed）
• 持久性日志（commit log）
  • Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka类似于Apache BookKeeper项目。

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