Kafka之工作流程分析

Kafka之工作流程分析

kafka核心组成

一、Kafka生产过程分析

1.1 写入方式

　　producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。

1.2 分区(Partition)

　　消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成，其组织结构如下图所示：　　

　　我们可以看到，每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。

（1）分区的原因
　　1）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；
　　2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
（2）分区的原则
　　1）指定了patition，则直接使用；
　　2）未指定patition但指定key，通过对key的value进行hash出一个patition；
　　3）patition和key都未指定，使用轮询选出一个patition。

DefaultPartitioner类
public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
        List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
        int numPartitions = partitions.size();
        if (keyBytes == null) {
            int nextValue = nextValue(topic);
            List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
            if (availablePartitions.size() > 0) {
                int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
                return availablePartitions.get(part).partition();
            } else {
                // no partitions are available, give a non-available partition
                return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
            }
        } else {
            // hash the keyBytes to choose a partition
            return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
        }
    }

1.3 副本（Replication）

　　同一个partition可能会有多个replication（对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。没有replication的情况下，一旦broker 宕机，其上所有 patition 的数据都不可被消费，同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后，同一个partition可能会有多个replication，而这时需要在这些replication之间选出一个leader，producer和consumer只与这个leader交互，其它replication作为follower从leader 中复制数据。

1.4 写入流程

producer写入消息流程如下：

1、Broker：安装Kafka服务的那台集群就是一个broker（broker的id要全局唯一）
2、Producer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中（push）
3、Consumer：消息的消费者，负责从kafka中读取数据（pull），老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要
4、Topic:主题，相当于是数据的一个分类，不同topic存放不同的数据
5、replication：副本，数据保存多少份（保证数据不丢）
6、partition：分区，是一个物理分区，一个分区就是一个文件，一个topic可以有一到多个分区，每一个分区都有自己的副本。
7、Consumer Group：消费者组，一个topic可以有多个消费者同时消费，多个消费者如果在一个消费者组中，那么他们不能重复消费数据

二、Broker 保存消息

2.1 存储方式

　　物理上把topic分成一个或多个patition（对应server.properties 中的num.partitions=3配置），每个patition物理上对应一个文件夹（该文件夹存储该patition的所有消息和索引文件），如下：

[hadoop1 logs]$ ll
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop  4096 8月   6 14:37 first-0
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop  4096 8月   6 14:35 first-1
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop  4096 8月   6 14:37 first-2
[hadoop1 logs]$ cd first-0
[hadoop1 first-0]$ ll
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 10485760 8月   6 14:33 00000000000000000000.index
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop      219 8月   6 15:07 00000000000000000000.log
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 10485756 8月   6 14:33 00000000000000000000.timeindex
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop        8 8月   6 14:37 leader-epoch-checkpoint

2.2 存储策略

无论消息是否被消费，kafka都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据：
　　1）基于时间：log.retention.hours=168
　　2）基于大小：log.retention.bytes=1073741824
需要注意的是，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高 Kafka 性能无关。

2.3 Zookeeper存储结构

注意：producer不在zk中注册，消费者在zk中注册。

三、Kafka消费过程分析

　　kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。

3.1 高级API

1）高级API优点
　　高级API 写起来简单
　　　　不需要自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理。
　　　　不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理。
　　消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据（默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的offset）
　　可以使用group来区分对同一个topic 的不同程序访问分离开来（不同的group记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响）
2）高级API缺点
　　不能自行控制offset（对于某些特殊需求来说）
　　不能细化控制如分区、副本、zk等

3.2 低级API

1）低级 API 优点
　　能够让开发者自己控制offset，想从哪里读取就从哪里读取。
　　自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡
　　对zookeeper的依赖性降低（如：offset不一定非要靠zk存储，自行存储offset即可，比如存在文件或者内存中）
2）低级API缺点
　　太过复杂，需要自行控制offset，连接哪个分区，找到分区leader 等。

3.3 消费者组

　　消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
　　在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。

3.4 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。
　　对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
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，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。

3.5 消费者组案例

　　1）需求：测试同一个消费者组中的消费者，同一时刻只能有一个消费者消费。
　　2）案例实操

　　（1）在hadoop1、hadoop2上修改/home/bigdata/kafka/config/consumer.properties配置文件中的group.id属性为任意组名。

[hadoop2 config]$ vi consumer.properties
group.id=hadoop1

　　（2）在hadoop1、hadoop2上分别启动消费者

[hadoop1 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \
--zookeeper hadoop1:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
[hadoop2 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop1:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties

　　（3）在hadoop104上启动生产者

[hadoop1 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list hadoop1:9092 --topic first
>hello world

　　（4）查看hadoop1和hadoop2的接收者

　　　　同一时刻只有一个消费者接收到消息。