Getting Start

下载

优点和应用场景

  • Kafka消息驱动,符合发布-订阅模式,优点和应用范围都共通
  • 发布-订阅模式优点
    1. 解耦合 : 两个应用不需要相互调用
    2. 可扩展性 : 消费者的个数可实时扩展
    3. 实时性 : 消费者能实时的获取生产者发布的事件
    4. 高效 :减少由于多个消费者请求数据造成的数据计算带来的资源消耗
    5. 异步通讯 :发布-订阅模式是天生的异步通讯
  • Kafka其他优点
    1. 持久化 : 消息丢失的可控性极高
    2. 高性能
    3. 顺序性
  • 发布-订阅模式应用范围
    1. 适合数据一被生产,就需要被处理的情况
    2. 适合数据具有潜在消费者的情况
    3. 适合无论有没有消费者,数据都在生产的情况
    4. 不适合对数据的处理时间有特殊限定的情况
  • 应用场景
    1. 最为消息中间件,实现消息队列和消息的发布-订阅,消息驱动的服务
    2. 数据总线,一对多的模式
    3. 日志收集,消息中间件的一种应用
    4. 数据库主从同步

核心概念

  • Broker

    1. 一个Kafka server就是一个Broker
    2. 一般情况下,一个Broker独占一台服务器,发挥微服务的优势
    3. 服务器资源有限的情况下,需要设计出Broker/Topic/Partition/Replica的最优分配策略,从而充分利用服务器资源
    4. 一个broker可以有多个topic
  • Topic
    1. 存储消息的逻辑上的消息集合
    2. 每个Topic有多个分区
  • 分区 Partition
    1. 同一个Topic的不同分区分配在不同Broker上,也就是一个分区一个服务器
    2. 不同Topic的分区可以共享一个服务器
    3. 同一个分区的消息是有序的,通过维护offset实现
    4. 相同key的消息会被发布到同一个分区
    5. 同一个分区的消息会被一个消费组里固定的一个消费者独占消费
    6. 通过增加分区来增加并行处理能力
    7. 每个分区可以有多个副本
  • 消费组 Consumer Group
    1. 实现一个消息只被同组的一个消费者独占消费
    2. 消费组里的消费者有变化的时候会触发Rebalance操作重新分配分区与消费者的对应关系
    3. Rebalance操作实现了分区消费的故障转移
    4. 通过增加分区和消费组里的消费者数量来水平扩展,理想情况一对一,也可以一对多,最好不要多对一,造成浪费
  • 副本 Replica
    1. 同一个分区的不同副本分配在不同Broker上,但是这些Broker可以是在同一台服务器上,也可以不是
    2. 副本是一个热备份设计,会选举一个作为Leader,提供对外服务
    3. Fllower副本批量的从Leader副本同步消息
  • HW & LEO
    1. HW是所有ISR副本都有的最新offset,HW之前的消息在所有副本中都存在,HW由Leader副本维护
    2. 所有消费者只能获取HW之前的消息,这样保证了Leader副本不可用的情况下,所有消费者的状态是一致的
    3. LEO是每个副本各自的最新offset
  • ISR集合
    1. 满足两个条件的副本会被选入ISR可用副本集合

      1. 副本与Zookeeper连接
      2. 副本的LEO与Leader副本的LEO差值不超过阈值
    2. ISR集合保证了Kafka不会被故障副本拖累,也保证了Leader的HW与LEO的差值在阈值内
  • 生产者
    1. 异步提交

      1. acks=0 : 生产者只管提交,不会等待Leader副本返回,不保证数据不丢失
    2. 同步提交
      1. acks=1 : 默认设置,生产者等待Leader副本返回成功,保证数据在Leader中部丢失,但是不保证重新选举后数据不丢失
    3. 同步复制
      1. acks=all : 生产者等待所有副本同步消息后才算提交成功,保证数据不丢失,性能低
  • Log
    1. 一个副本对应一个Log,用于持久化数据,Kafka采用顺序读写的方式,性能高
    2. 一个Log里有多个Segment,每个Segment有一个日志文件和一个索引文件
    3. 日志文件的大小有限制,超出后会生成新的Segment
    4. 日志消息保留策略有两种
      1. 消息的保留时间超过指定时间,可以被删除
      2. Topic的存储满,可以开始删除最旧的消息
      3. 保留策略可以全局配置,也可以按Topic配置
    5. 日志压缩
      1. 开启日志压缩后,相同的key会被定期合并,只保留最新的value

Kafka/zookeeper 命令

  1. 启动Zookeeper

    1. ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties
  2. 启动Kafka
    1. ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties
  3. 查看Topic
    1. ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:9860
  4. 删除Topic
    1. ./kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:9860 /kafka --topic test
    2. 不会立马删除topic
  5. 查看Topic的详细信息
    1. ./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:9860 --topic test--describe
  6. 查看zk信息
    1. ./zookeeper-shell.sh 127.0.0.1:9860
  7. 生产数据
    1. ./kafka-console-producer.sh --broker-list cvatap3d.nam.nsroot.net:9801 --topic midcurve-ds
  8. 消费数据
    1. ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:9860 --topic midcurve-ds-subscribe --from-beginning

Kafka集群

zookeeper集群配置 : zookeeper.properties

  • clientPort=2180

    1. 端口号
  • dataDir=/tmp/zookeeper
    1. 集群信息记录目录,清空目录可以重置zookeeper
    2. 如果需要在同一台server上启动多个node,这个路径必须不同
  • tickTime=2000
    1. zookeeper副本与leader之间维护心跳的频率
  • initLimit=5
    1. zookeeper的leader初始化连接follower时等待多少个tickTime时间的心跳,超时副本连接失败
  • syncLimit=2
    1. leader与follower之间发送消息,请求和应答超时是多少个tickTime
  • server.0=cvatap3d.nam.nsroot.net:2888:3888
  • server.1=cvatap3d.nam.nsroot.net:2889:3889
  • server.2=cvatap3d.nam.nsroot.net:2890:3890
    1. 第一个启动的为leader
    2. zookeeper集群数量必须是基数3,5,7...
    3. 0,1,2是服务id,需要在对应的dataDir=/tmp/zookeeper下面创建myid文件,内容就是服务id,比如0
    4. ip或者host都可以
    5. 后面两个端口是zookeeper内部通讯使用
      1. 第一个端口是用于副本与Leader建立TCP连接
      2. 第二个端口是用于Leader选举的TCP端口

Kafka配置 : server.properties

  • broker.id=0

    1. 同一个zookeeper集群下的broker的id必须唯一
  • log.dirs=/tmp/kafka-logs
    1. 启动kafka会从zookeeper下载配置到log目录
    2. 如果修改了server.properties可能因为配置与存储的配置不匹配导致启动失败,这时候可以删除这个目录
    3. 如果需要在同一台server上启动多个broker,这个路径必须不同
  • zookeeper.connect=localhost:2181
    1. zookeeper集群,以逗号隔开
  • listeners=PLAINTEXT://cvatap3d.nam.nsroot.net:9093
    1. broker的host:port

zookeeper与kafka

  • Kafka将Broker信息注册到zookeeper

    1. zookeeper会维护topic与broker的关系,选举Leader
    2. 监控partition leader存活性,发现Leader异常会重新选举Leader
    3. 当异常Broker恢复后,会在一段时间后重新分配Leader
    4. Broker从zookeeper获取集群中其它Broker信息
  • Consumer端将自己注册到zookeeper
    1. 用来获取broker列表
    2. 并和partition leader建立socket连接
    3. 在Consumer Group发生变化时进行rebalance
    4. Zookeeper管理consumer的offset跟踪当前消费的offset。
  • Producer端将自己注册到zookeeper
    1. 用来获取broker列表和分区状态,从而将消息发布到正确的Broker
    2. Zookeepr不管理producer

Apache Kafka 源码剖析的更多相关文章

  1. Apache Spark源码剖析

    Apache Spark源码剖析(全面系统介绍Spark源码,提供分析源码的实用技巧和合理的阅读顺序,充分了解Spark的设计思想和运行机理) 许鹏 著   ISBN 978-7-121-25420- ...

  2. 《Apache Spark源码剖析》

    Spark Contributor,Databricks工程师连城,华为大数据平台开发部部长陈亮,网易杭州研究院副院长汪源,TalkingData首席数据科学家张夏天联袂力荐1.本书全面.系统地介绍了 ...

  3. Apache Kafka源码分析 – Broker Server

    1. Kafka.scala 在Kafka的main入口中startup KafkaServerStartable, 而KafkaServerStartable这是对KafkaServer的封装 1: ...

  4. Apache DolphinScheduler 源码剖析之 Worker 容错处理流程

    今天给大家带来的分享是 Apache DolphinScheduler 源码剖析之 Worker 容错处理流程 DolphinScheduler源码剖析之Worker容错处理流程 Worker容错流程 ...

  5. Kafka 源码剖析

    1.概述 在对Kafka使用层面掌握后,进一步提升分析其源码是极有必要的.纵观Kafka源码工程结构,不算太复杂,代码量也不算大.分析研究其实现细节难度不算太大.今天笔者给大家分析的是其核心处理模块, ...

  6. apache kafka源码分析-Producer分析---转载

    原文地址:http://www.aboutyun.com/thread-9938-1-1.html 问题导读1.Kafka提供了Producer类作为java producer的api,此类有几种发送 ...

  7. Apache Kafka源码分析 - kafka controller

    前面已经分析过kafka server的启动过程,以及server所能处理的所有的request,即KafkaApis 剩下的,其实关键就是controller,以及partition和replica ...

  8. Apache Kafka源码分析 – Controller

    https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+Controller+Internalshttps://cwiki.apache.org ...

  9. Apache Kafka源码分析 - KafkaApis

    kafka apis反映出kafka broker server可以提供哪些服务,broker server主要和producer,consumer,controller有交互,搞清这些api就清楚了 ...

随机推荐

  1. ROM、PROM、EPROM、EEPROM、FLASH ROM、FLASH、eMMC

    ROM(Read Only Memory,只读存储器)芯片:在微机的发展初期,BIOS都存放在ROM芯片中.ROM内部的资料是在ROM的制造工序中,在工厂里用特殊的方法被烧录进去的,其中的内容只能读不 ...

  2. bzoj1294

    题解: 首先发现假如一个豆豆被多边形围住了,那么从这个豆豆引出一条射线 会有奇数个焦点 然后我们从每个豆豆引出一条射线 然后状压dfs 代码: #include<bits/stdc++.h> ...

  3. day042 前端CSS选择器

    今日内容: 高级选择器 1.子类选择器 用 > 表示 类比于相对路径 选择的是前一级标签的子标签 2后代选择器 用空格表示 选择的是前一级标签的后代标签 3并集选择器 用,逗号表示 选择的是用逗 ...

  4. C++ Templates 关于程序库的概念和通用工具

    using namespace std所谓的命名空间,就是一种将程序库名称封装起来的方法,它就像在程序库中竖立了一道围墙 标准程序库中有一部分,比如string classes,支持具体的错误处理,它 ...

  5. Spring Boot + thymeleaf 后台与页面(二)

    Spring Boot推荐使用thymeleaf模板完成与页面的交互(已不支持JSP某些特性,不推荐JSP) 步骤 在一个Spring Boot Web项目基础上,也可以参考我前一篇文章建立的项目 1 ...

  6. 数据库-->表操作

    一.MySQL存储引擎 # InnoDB MySql 5.6 版本默认的存储引擎.InnoDB 是一个事务安全的存储引擎,它具备提交.回滚以及崩溃恢复的功能以保护用户数据.InnoDB 的行级别锁定以 ...

  7. Linux系统命令行中vim编辑器取消高亮显示

    由于在使用vim编辑代码的时候不小心忘记首先输入i(insert)模式,导致写的代码出现了棕黄色的阴影显示 摸索了很久终于找到了解决方法: 1.退出vim编译器 2.在在命令行下输入:nohl,回车 ...

  8. Java基础-数据类型和包装类

    数据类型 分为基本数据类型和引用数据类型 基本数据类型变量存储的就是数据本身,引用数据类型的变量是保存数据的空间地址 四种基本数据类型: 逻辑型 boolean 文本型 char 整数型 byte s ...

  9. libusb 终于搞好了

  10. vue 自定义过滤器 格式化金额(保留两位小数)

    1.js部分 import Vue from 'vue' Vue.filter('money', function(val) { val = val.toString().replace(/\$|\, ...