Kafka--初识Kafka

Posted 2022-09-03 microcat

 

前言

数据为企业的发展提供动力。我们从数据中获取信息，对他们进行分析处理，然后生成更多的数据。每个应用程序都会产生数据，包括日志消息，度量指标，用户活动记录，响应消息等。数据的点点滴滴都在暗示一些重要的事情，比如下一步行动的方向。我们把数据从源头移动到可以对它们进行分析处理的地方，然后把得到的结果应用到实际场景中，这样才能够确切地知道这些数据要告诉我们什么。例如我们在Amazon网站上浏览感兴趣的商品，浏览信息被转化成商品推荐，并在稍后展示给我们。

这个过程完成的越快，组织的反应就越敏捷。花费越少的精力在数据移动上，就能越专注于核心业务。这就是为什么在一个以数据为驱动的企业里，数据管道会成立关键性组件。如何移动数据，几乎变得与数据本身一样重要。

 

 

发布与订阅消息系统

数据的发送者不会直接把消息发送给接收者，这是发布与订阅消息系统的一个特点。发布者以某种方式对消息进行分类，接收者订阅它们，以便接收特定类型的消息。

发布与定于系统一般会有一个broker，也就是发布消息的中心点。

 

 

Kafka

Kafka是一款基于发布与订阅的消息系统，它一般被称为分布式提交日志或者分布式流平台。

文件系统或数据库提交日志用来提供所有事务的持久记录，通过重放这些日志可以重建系统的状态。同样地，Kafka的数据分布在整个系统里，具备数据故障保护和性能伸缩能力。

 

消息和批次

Kafka的数据单元被称为消息。

消息类溢余数据库里的一个数据行或一条记录。消息由字节数组组成，所以，对于Kafka来说，消息里的数据没有特别的格式或含义。

消息可以有一个可选的元数据，也就是键。键也是一个字节数组，键一般用来进行分区选择。

 

为了提高效率，消息被分批次写入Kafka。

批次就是一组消息，这些消息属于同一个主题和分区。

如果每一个消息都单独穿行于网络，会导致大量的网络开销，把消息分成批次传输可以减少网络开销。

不过，这要在时间延迟和吞吐量之间做出权衡：批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长。批次数据会被压缩，这样可以提升数据的传输和存储能力，但要做更多的计算处理。

 

模式

消息模式有许多可用的选项。如JSON和XML，不仅易用，而且可读性好。不过，它们却反强类型处理能力，不同版本之间的兼容性也不是很好。

Kafka的许多开发者喜欢使用Apache Avro，它最初是为Hadoop开发的一款序列化框架。

Avro提供了一种紧凑的序列化格式，消息和消息体是分开的，当模式发生变化时，不需要重新生成代码。

它还支持强类型和模式进化，其版本既向前兼容，也向后兼容。

数据格式的一致性对于Kafka来说很重要，它笑出了消息读写操作之间的耦合性。如果读写操作紧密地耦合在一起，消息订阅者需要升级应用程序才能同时处理新旧两种数据格式。

定义良好的模式，并把它们存放在公共仓库，可以方便我们理解Kafka的消息结构。

 

主题和分区

Kafka的消息通过主题进行分类。主题就好比数据库的表，或者文件系统里的文件夹。

主题可以被分成若干个分区，一个分区就是一个提交日志。

消息一追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序进行读取。

由于一个主题包含多个分区，因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。

Kafka通过分区来实现数据冗余和伸缩性。分区可以分布在不同的服务器上，也就是说，一个主题可以横跨多个服务器，以此来提供比单个服务器更强大的性能。

 

生产者和消费者

Kafka的客户端有两种基本类型：生产者和消费者。除此之外还有其他高级客户端--用于数据集成的Kafka Connect API和用于流式处理的Kafka Streams，这些高级客户端API使用生产者和消费者作为内部组件，提供了高级的功能。

 

生产者创建消息。

一般情况下，一个消息会被发布到一个特定的主题上。生产者在默认情况下把消息均匀地分布到主题的所有分区上，而不关心特定消息会被写到哪个分区。

不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。

这样可以保证包含同一个键的消息会被写到同一个分区上。

生产者也可以使用自定义的分区器，根绝不同的业务规则将消息映射到分区。

 

消费者读取消息。

消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取它们。

消费者通过检查消息的偏移量来区分已经读取过的下次。

偏移量是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息时，Kafka会把它添加到消息里。

在给定的分区里，每个消息的偏移量都是唯一的。

消费者把每个分区最后读取的消息偏移量保存在Zookeeper或Kafka上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。

 

消费者是消费者群组的一部分，也就是说，会有一个或多个消费者共同读取一个主题。

群组保证每个分区只能被一个消费者使用。

消费者与分区之间的映射通常被称为消费者对分区的所有权关系。

多个消费者组成的消费者群组可以消费包含大量消息的主题。而且，如果一个消费者失效，群组里的其他消费者可以接管失效消费者的工作。

 

broker和集群

一个独立的Kafka服务器被称为broker。

broker接受来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并保存消息到磁盘保存。

broker为消费者提供服务，对读取分区的请求作出相应，返回已经提交到磁盘上的消息。

根据特定的硬件及其性能特征，单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。

 

broker是集群的组成部分。

每个集群都有一个broker同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）。

控制器负责管理工作，包括将分区分配给broker和监控broker。

在集群中，一个分区从属于一个broker，该broker被称为分区的首领。

一个分区可以分配给多个broker，这个时候会发生分区复制。这种复制机制为分区提供了消息冗余，如果有一个broker失效，其他broker可以接管领导权。

不过，相关的消费者和生产者都要重新连接到新的首领。

 

消息保留

保留消息（在一定期限内）是Kafka的一个重要特性。

Kafka broker默认的消息保留策略是：

　　要么保留一段时间（比如7天）；

　　要么保留到消息达到一定大小的字节数（比如1GB）。

当消息数量达到这些上限时，就消息就会过期并被删除，所以在任何时刻，可用消息的总量都不会超过配置参数所指定的大小。

主题可以配置自己的保留策略，可以将消息保留到不再使用它们为止。

可以通过配置把主题当做紧凑型日志，只有最后一个带有特定建的消息会被保留下来。这种情况对于变更日志类型的数据来说比较适用，因为人们之关心最后时刻发生的那个变更。