kafka学习之路——提高

Posted 2022-06-22 渔夫数据库笔记

kafka学习之路（二）——提高
消息发送流程

因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。

过程：

1.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

2.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。

3.Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset

 

原理：

生产者使用自己的序列化方法对消息内容进行编码。然后向broker发起消息。为了提高效率，一个发布请求中可以包含一组消息。

消费者订阅话题，并为话题创建一个或多个消息流。发布到该话题的消息被均衡的分发到这些流中。

每个消息流为不断产生的消息提供了迭代接口。

消费者迭代流中每一条消息，并处理消息的有效负载。

迭代器不会停止。如果当前没有消息，迭代器将阻塞直至有新的消息发布到该话题

 

 

 

kafka存储
Kafka的存储布局非常简单。话题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组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。

与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息偏移量是增量的，但不连续。要计算下一消息的偏移量，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。

消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用sendfile API高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。

代理
不同于其他消息系统，kafka代理是无状态的，即消费者必须维护已消费的状态消息，而代理完全不管。

这种设计的创新在于:

·        代理以一个基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。

·        消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。虽然这违法了队列的常见约定，但常见于许多业务中。

与zookeeper的关系
kafka使用ZooKeeper用于管理、协调代理。每个Kafka代理通过Zookeeper协调其他Kafka代理。

当Kafka系统中新增了代理或某个代理失效时，Zookeeper服务将通知生产者和消费者。生产者与消费者据此开始与其他代理协调工作。

Zookeeper在Kakfa中扮演的角色：Kafka将元数据信息保存在Zookeeper中，但是发送给Topic本身的数据是不会发到Zk上的

·        kafka使用zookeeper来实现动态的集群扩展，不需要更改客户端（producer和consumer）的配置。broker会在zookeeper注册并保持相关的元数据（topic，partition信息等）更新。

·        而客户端会在zookeeper上注册相关的watcher。一旦zookeeper发生变化，客户端能及时感知并作出相应调整。这样就保证了添加或去除broker时，各broker间仍能自动实现负载均衡。这里的客户端指的是Kafka的消息生产端(Producer)和消息消费端(Consumer)

·        Broker端使用zookeeper来注册broker信息,以及监测partitionleader存活性.

·        Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partitionleader建立socket连接,并获取消息.

·        Zookeer和Producer没有建立关系，只和Brokers、Consumers建立关系以实现负载均衡，即同一个ConsumerGroup中的Consumers可以实现负载均衡（因为Producer是瞬态的，可以发送后关闭，无需直接等待）

 

kafka的设计:

1、吞吐量

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：

1. 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

2. zero-copy：减少IO操作步骤

3. 数据批量发送

4. 数据压缩

5.  Topic划分为多个partition，提高parallelism（并行）

2、  负载均衡

1.   producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition

2.   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

3.   多个partition需要选取出leadpartition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over

4.   通过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开

3、拉取系统

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，具有以下几点好处：

1. 简化kafka设计

2. consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度

3. 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

 

4、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：

1.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，并尝尝依赖于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ActiveMR或RabbitMQ。

2.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。

3.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。

4.日志收集

使用Kafka代替日志聚合（logaggregation）。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。

5.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。

6.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）。

7.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。

kafka的设计要点：

1、直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。

2、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/

3、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。

4 、显式分布式，即所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。所有broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。如果某个broker和consumer发生了变化，所有其他的broker和consumer都会得到通知。