Kafka 学习翻译 - 介绍

Kafka是一个分布式的流式平台。可以从几个方面理解：

1. 三个重要的能力：

能够实现流式的发布和订阅数据，类似于消息队列或者企业级的消息分发系统。

能够在提供一定容错性和持久性能力的基础上存储数据。

流式处理数据

2. 用途：a. 系统间实时交换数据。 b. 利用其构建一个流式数据处理系统。

3. Kafka以集群的形式运行，并且具有跨数据中心横向扩展的能力。Kafka以topics归类消息。每一条数据都由key,value,timestamp构成。

4. 四类核心API:

Producer\Consumer：发布或者订阅topics

Stream：以流式的方式消费指定的topic，并向指定的topic发布内容

Connector：允许应用以对topics重用

客户端与服务端的通信通过TCP协议完成，并且协议被设计成后向兼容的方式。

Topics And Logs

Kafka的topic可以有任意多个消费者。

对每个topic来说，Kafka集群维护的分区日志（partitioned logs）机制如下：

在每个分区中，数据都以不可改变的序列组织，新的数据追加在commit log尾部。每条记录均有一个offset唯一标识。

Kafka集群提供数据持久性保证，并且提供可配置的数据保留期限。

消费者记录所消费记录的当前offset，并且可以连续地或者跳跃地对记录进行消费。

上述机制使得消费者对Kafka集群的影响非常小，任意一个消费者的加入或者离开对于集群本身或者其他消费者都没有任何明显影响。

log的分区设计主要有如下目的。首先，分区使得可以log的大小不受单台服务器的限制。其次，这种设计也提供一定的并行性。

数据分布

Kafka集群中，每台服务器维护一定数量的分区，所有的分区平均分布在所有的机器上。对于每个分区来说，数据也被复制到一定数量的备份节点上，以提供一定的容错能力。

对每个分区，都由一台服务器充当leader，任意多台（可配置）服务器充当followers。leader接收所有的读写请求，followers被动复制leader的数据。当leader故障时，其中一个follower会升级为leader。每个服务器都是某些partition的leader，同时是其余partition的follower。

Geo-Replication

Kafka MirrorMaker 提供跨数据中心或者云端region的数据备份机制。可以利用这种机制实现数据的冷备份，或者双活场景中将数据放置在位置更近的机房中。

Producers

Producer向Topic发布数据，Producer负责选择将数据发送到topic的那个partion。可以通过轮询或者其他机制实现选择。

Comsumers

Comumer通过Group标识自己，每个topic中的一条记录都会被送到group中的一台consumer进行处理。

通常来说，topic的consumer group 数量都不会太大，但每个group中的consumer数通常是数个。

Kafka的消费机制通过将log的partitions分配各group中的每个消费者实例，使得在任意时间每个consumer都处理相当的partions。这种机制通过Kafka的通信协议动态维护。新加入的消费者节点或者挂掉的消费者节点都会引起重新分配。

Kafka仅提供分区内数据的顺序保证，对大多数应用来说够用了。如果需要topic的全局有序，则可以通过仅有一个partition来实现，这也意味着group中consumer的数量也是1。

多租户

Kafka支持多租户部署。

Guarantees

Kafka提供如下保证

同一个producer发送的数据以发送的数据追加记录。

consumer消费数据的顺序与其存储的顺序一致。

对于一个具有N个备份的topic，最大N-1个节点的故障不会引起数据丢失。

与传统企业级消息系统的比较

消息的分发通常有两种形式：队列模型或者发布-订阅模型。队列模型支持多个订阅者，但某条数据只会被某一个订阅者获取。发布-订阅模型中，消息广播到每个消费者中，因此，消费的整体能力不能够得到水平扩展。

Kafka的partition及consumer group设计使得其同时提供了这两种能力：水平扩展消费者群的处理能力 以及 某条消息被多个消费者处理。partition的设计使得同一个consumer group中可以扩展consumer来使得消费者群的处理能力得到提升。consumer group的设计使得某条消息可以发往多个group中的consumer，不同group间互不影响。

同时，这种设计机制也提供了一定程度的顺序性保证。在传统的消息系统中，要保证顺序性，则只能丢失消费者的水平扩展能力，如果要水平扩展消费者，由于每条记录被分发到不同的消费者中，则整体的顺序性得不到保证。而Kafka的partion设计使得在partition中，消息一定是被顺序送达消费者的，同时，对于有N个partion的topic，其最大的消费者数也能达到N。

Kafka提供的存储能力

作为任何一个消息系统，由于producer和consumer间是异步的，所有的消息都需要保存下来。

所有发往Kafka的数据都写盘并且复制到备份节点以提供容错能力。Kafka也允许producer在数据得到完全复制和写入硬盘后才得到成功响应。

Kafka存储的数据量也不会对其本身的性能造成影响。

Kafka提供的流式处理能力

除了读、写、存储这些基本的能力，Kafka被设计为能够实时处理数据流。

Kafka将如此场景视为流式处理：从输入的topic中流式获取数据，经过一定的处理并将流式结果写入输出的topic。Kafkati提供Stream API，支持对数据流的复杂处理。这使得对无序数据的处理，执行有状态的计算等成为可能。

【REF】http://kafka.apache.org/intro