Kafka基本原理概述

Kafka的基本介绍

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志、消息服务等等。

主要应用场景：日志收集系统和消息系统。

主要设计目标：

1、以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。

2、高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。

3、支持kafka server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。

4、同时支持离线数据处理和实时数据处理。

kafka设计原理分析

一个典型的kafka集群中包含若干producer，若干broker，若干consumer，以及一个zookeeper集群。kafka通过zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在消费组发送变化时进行rebalance。producer使用push模式将消息发布到broker,consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

kafka专用术语：

1、broker：消息中间件处理结点，一个kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个kafka集群。

2、Topic：一类消息，kafka集群能够同时负责多个topic的分发。

3、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。

4、Segment：partition物理上由多个segment组成。

5、offset：每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset，用于partition唯一标识一条消息。

6、Producer：负责发布消息到Kafka broker。

7、Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

8、Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group。

kafka消息存储格式

Topic & Partition

一个topic可以任务一个一类消息，每个topic将被分成多个partition，每个partition在存储层面是append log文件。

在kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partition命名规则为：topic名称+有序序号，第一个partition序号从0开始，序号最大值为partition数量减1.

1、每个partitin（目录）相当于一个巨型文件被平均分配到多个segment（段）数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。

2、每个partition只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

上面两点这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

3、segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.

4、segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

segment中index与data file对应关系物理结构如下：

上图中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message（在全局partiton表示第368772个message），以及该消息的物理偏移地址为497。

副本(Replication)策略

kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略。

1、数据同步

kafka在0.8版本前没有提供Partition的Replication机制，一旦Broker宕机，其上的所有Partition就都无法提供服务，而Partition又没有备份数据，数据的可用性就大大降低了。所以0.8后提供了Replication机制来保证Broker的failover（故障转移）。

引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，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Replica作为Follower从Leader中复制数据。

2、副本放置策略：

为了更好的做负载均衡，kafka尽量将所有的partition均匀分配到整个集群上。

kafka分配Replica的算法如下：

　　a、将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序。

　　b、将第i个partition分配到第(i mod n)个Broker上，这个Partition的第一个Replica存在于这个分配的Broker上，并且会作为partition的优先副本

　　c、将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上

假设集群一共有4个brokers，一个topic有4个partition，每个Partition有3个副本。下图是每个Broker上的副本分配情况。

3、同步策略

Producer在发布消息到某个Partition时，先通过Zookeeper找到该Partition的Leader，然后无论该Topic的Replication Factor为多少，Producer只将该消息发送到该Partition的Leader。Leader会将该消息写入其本地log。每个Fllower都从Leader pull数据。这种方式上，Follower存储的数据顺序与Leader保持一致。Follower在收到该消息并写入其LOG后，向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。

为了提高性能，每个Follower在接收到数据后就立马向Leader发送ACK，而非等到数据写入Log中。因此，对于已经commit的消息，Kafka只能保证它被存于多个Replica的内存中，而不能保证它们被持久化到磁盘中，也就不能完全保证异常发生后该条消息一定能被Consumer消费。

Consumer读消息也是从Leader读取，只有被commit过的消息才会暴露给Consumer。

Kafka Replication的数据流如下图所示：

对于kafka而言，定义一个Broker是否“活着”包含两个条件：

　　1、一是它必须维护与Zookeeper的session（这个可以通过ookeeper的心跳机制来实现）

　　2、二是Follower必须能够及时将Leader的消息复制过来，不能“落户太多”

　　Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。如果一个Follower宕机，或者落后太多，Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值或者Follower超过一定时间未向Leader发送fetch请求。

　　Kafka只解决fail/recover，一条消息只有被ISR里的所有Follower都从Leader复制过去才会被认为已提交。这样就避免了部分数据被写进了Leader，还没来得及被任何Follower复制就宕机了，而造成数据丢失（Consumer无法消费这些数据）。而对于Producer而言，它可以选择是否等待消息commit。这种机制确保了只要ISR有一个或以上的Follower，一条被commit的消息就不会丢失。

4、Leader选举

Leader选举本质上是一个分布式锁，有两种方式实现基于ZooKeeper的分布式锁：

a、节点名称唯一性：多个客户端创建一个节点，只有成功创建节点的客户端才能获得锁

b、临时顺序节点：所有客户端在某个目录下创建自己的临时顺序节点，只有序号最小的才获得锁

kafka消息分组，消息消费原理

同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。

这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还可以将Consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的Topic。

Push vs Pull

作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。

push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。push模式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。pull模式可简化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。

Kafka顺序写入与数据读取

生产者（producer）是负责向Kafka提交数据的，Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafak采用了两个技术，顺序写入和MMFile（文件管理系统）。

顺序写入

因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址，写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最“讨厌”随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。

每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高。

对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka是不会删除数据的，它会把所有的数据都保留下来，每个消费者（Consumer）对每个Topic都有一个offset用来表示读取到了第几条数据。

即便是顺序写入硬盘，硬盘的访问速度还是不可能追上内存。所以Kafka的数据并不是实时的写入硬盘，它充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。

在Linux Kernal 2.2之后出现了一种叫做“零拷贝(zero-copy)”系统调用机制，就是跳过“用户缓冲区”的拷贝，建立一个磁盘空间和内存空间的直接映射，数据不再复制到“用户态缓冲区”系统上下文切换减少2次，可以提升一倍性能。

通过mmap，进程像读写硬盘一样读写内存（当然是虚拟机内存）。使用这种方式可以获取很大的I/O提升，省去了用户空间到内核空间复制的开销（调用文件的read会把数据先放到内核空间的内存中，然后再复制到用户空间的内存中。）

消费者（读取数据）

试想一下，一个Web Server传送一个静态文件，如何优化？答案是zero copy。传统模式下我们从硬盘读取一个文件是这样的。

先复制到内核空间（read是系统调用，放到了DMA，所以用内核空间），然后复制到用户空间（1、2）；从用户空间重新复制到内核空间（你用的socket是系统调用，所以它也有自己的内核空间），最后发送给网卡（3、4）。

Zero Copy中直接从内核空间（DMA的）到内核空间（Socket的），然后发送网卡。这个技术非常普遍，Nginx也是用的这种技术。

实际上，Kafka把所有的消息都存放在一个一个的文件中，当消费者需要数据的时候Kafka直接把“文件”发送给消费者。当不需要把整个文件发出去的时候，Kafka通过调用Zero Copy的sendfile这个函数，这个函数包括：

• out_fd作为输出（一般及时socket的句柄）

• in_fd作为输入文件句柄

• off_t表示in_fd的偏移（从哪里开始读取）

• size_t表示读取多少个

转自：http://www.linkedkeeper.com/detail/blog.action?bid=1016