Kafka教程（三）：原理及存储

一、思维导图

1、实时更新连接

https://www.mubucm.com/doc/1GRE2U7qYuj

2、思维导图图片

二、具体内容

•  
  8.系统架构
  •  
    架构推导
    •  
      拓扑结构
      •  
        多对多
      •  
        leader读写，follower同步
    •  
      结构组成
      •  
        分类topic存储数据
      •  
        提高吞吐量，进行分区
      •  
        多副本数据一致性通过leader统领
      •  
        动态选举保证分区可用性
      •  
        通过zk获取集群内的元信息和状态信息
      •  
        通过偏移量获取消息读取位置
  •  
    broker
    •  
      一个kafka集群包括多个broker
    •  
      一个server代表一个broker
  •  
    生产者和消费者
    •  
      向broker发消息的客户端叫生产者
    •  
      消费者
      •  
        从broker读消息的客户端叫消费者
      •  
        消费者组
        •  
          单个或多个消费者组成消费者组
        •  
          是实现消息广播（发多个消费者）和单播的手段
          •  
            广播：每个消费者都有独立的cg
          •  
            单播：一个cg包含多个消费者
      •  
        消费到的偏移量之前记录在zookeeper中，现在记录在内置topic中（__consumer_offset）
  •  
    主题和分区
    •  
      topic
      •  
        存储数据的逻辑分类（数据库中的表）
    •  
      partition
      •  
        topic数据的具体管理单元（HBASE中表的region）
      •  
        通过key的哈希桶或轮询方式将消息发送到特定分区
      •  
        好处：数据负载均衡、提高读写并发度和吞吐量
  •  
    分区副本replica
    •  
      leader
      •  
        生产者与消费者只能跟leader交互（读写数据）
      •  
        是分区副本replica的角色
    •  
      follower
      •  
        又名observer观察者
      •  
        通过心跳信息从leader拉取、复制数据
      •  
        leader宕机，则从follower中选举出leader
  •  
    消息偏移量offset
    •  
      是一个自增id，用于定位消息的存储位置
    •  
      只保证一个partition中消息的顺序
    •  
      不保证topic的整体顺序（即多个partition间）
  •  
    ISR副本同步列表
    •  
      In-Sync Replica
    •  
      每个分区的leader维护一个ISR列表
    •  
      存放跟得上leader的follower副本
    •  
      是否跟得上通过：replica.lag.time.max.ms=10000配置
    •  
      leader的同步时间-每个follower的最后一次同步时间
    •  
      AR=ISR+OSR
    •  
      条件
      •  
        踢出ISR：参数
      •  
        重新加入：OSR副本的LEO（log end offset）追上leader的LEO
  •  
    数据存储架构
    •  
      整体存储结构
      •  
        topic（逻辑）
      •  
        partition（物理）
      •  
        replica副本
      •  
        log日志
      •  
        logsegment日志分段
      •  
        .log日志文件
      •  
        .index偏移量索引文件
      •  
        .timeindex时间戳索引文件
    •  
      物理存储目录
      •  
        目录规范
        •  
          topic名-分区号
        •  
          如：topic1-0
      •  
        文件规范
        •  
          消息会追加到log末尾，为了避免数据定位效率低下
        •  
          对log文件采取分片+索引机制
        •  
          具体方案
          •  
            每个partition分为多个segment存储
          •  
            每个segment对应.log和.index两个文件
          •  
            以当前segment第一条消息的offset命名
        •  
          索引寻找消息
          •  
            文件名（offset）+偏移量（每个文件从0开始）-》index的索引
          •  
            根据索引确定log中的位置（对应位置上）
          •  
            索引项的密度由log.index.interval.bytes决定
          •  
            常通过二分法定位偏移量的位置
    •  
      消息message存储结构
      •  
        API编程中有两个封装类
        •  
          ProducerRecord
        •  
          ConsumerRecord
      •  
        MessageSet下包含多个Message、offset及对应的size
      •  
        校验crc/magic版本/key和value的长度、K和value
      •  
        attributes存储压缩编码、时间戳类型
•  
  9.关键原理加强
  •  
    日志分段切分条件
    •  
      分段文件大小大于1G（log.segment.bytes）
    •  
      文件中消息的最小时间戳与当前时间差值大于log.roll.xxx
      •  
        ms（优先级高）
      •  
        hours（默认，7天）
    •  
      偏移量或时间戳索引文件大于设定大小
      •  
        log.index.size.max.bytes
    •  
      追加消息的偏移量与日志起始偏移量差值大于Integer最大值
  •  
    controller控制器
    •  
      概述
      •  
        含义
        •  
          kafka集群的状态管理者，是集群中的某个broker
        •  
          维护集群所有分区和副本的状态，以及分区leader的选举
      •  
        负责内容
        •  
          分区leader选举
        •  
          ISR变化时，通知broker更新元数据信息
        •  
          增加分区时，负责分区的重新分配
      •  
        位置
        •  
          成功竞选控制器的节点会在zookeeper中创建/controller临时节点
        •  
          节点内容包括：version-1，brokerid，timestamp
      •  
        竞选过程：读取brokerid的值
        •  
          不为-1
          •  
            放弃竞选
          •  
            内存保存当前控制器的brokerid，并标识为activeControllerId
        •  
          为-1
          •  
            多个broker均尝试创建
          •  
            先到先得
    •  
      职责
      •  
        监听partition的变化
        •  
          /admin/reassign_partition节点注册监听器，处理topic增减
        •  
          isr_change_notification节点注册监听器，处理ISR集合变更
        •  
          /admin/prefered-replica-election节点注册监听器，处理优先副本选举
      •  
        监听topic增减变化
        •  
          /brokers/topics节点注册监听器，处理topic增减
        •  
          /admin/delete_topics注册监听器，处理topic删除
      •  
        监听broker相关变化
        •  
          /brokers/ids节点注册监听器，处理broker增减
      •  
        更新集群的元数据信息
        •  
          从zk获取与topic、partition、broker有关信息并进行管理
        •  
          从/brokers/topics/topic节点注册监听器，监听分区分配变化
        •  
          同步最新信息给其他所有broker
      •  
        启动并管理分区状态和副本状态
      •  
        开启定时任务维护分区leader副本的均衡
    •  
      分区的负载分布
      •  
        controller负责分区副本在broker上的分配
      •  
        副本因子小于节点数
      •  
        第一个分区leader随机选，其他分区leader依次后移
      •  
        剩余副本相对前一个副本便宜随机数
    •  
      分区leader的选举
      •  
        时机
        •  
          创建分区
        •  
          leader下线
      •  
        策略
        •  
          AR顺序查找第一个存活的副本，且该副本在ISR集合中
  •  
    生产者原理解析
    •  
      工作流程
      •  
        主线程-消息累加器RecordAccumulator-Sender线程
      •  
        各模块职责
        •  
          主线程由kafkaProducer创建消息，通过拦截器、序列化器、分区器后缓存到消息累加器
        •  
          Sender线程从消息累加器中获取消息并发送到kafka
        •  
          消息累加器用来缓存消息，以便Sender可以批量发送，减少传输的资源消耗
      •  
        参数设置
        •  
          缓存大小：buffer.memory，默认32M
        •  
          生产者发送速度大于发送到服务器速度
          •  
            要么被阻塞，要么抛异常
          •  
            通过max.block.ms设置，默认60000
      •  
        结构
        •  
          RecordAccumulator
          •  
            每个分区维护一个Deque双端队列
          •  
            写入时，追加到尾部
          •  
            读取时，从头部读取
          •  
            一个消息批次称为一个ProducerBatch，可以凑多为一，通过batch.size决定
          •  
            需要向很多分区发消息，建议调大buffer.memory
        •  
          Sender
          •  
            缓存消息结构转换，将分区转换为Node
          •  
            消息还会保存到InFlightRequest，保存发出未响应的请求
          •  
            通过参数设置缓存未响应请求的个数：max.in.flight.request，默认为5
    •  
      消息的应答（确认）机制
      •  
        即：配置消息发送到分区的几个副本才算发送成功
      •  
        通过acks参数决定
        •  
          0
          •  
            通过网络发出去则成功
          •  
            速度快，可能发生错误，大概率丢消息
        •  
          1
          •  
            leader收到消息并写入分区数据文件返回确认或错误响应
          •  
            会丢消息：follower同步消息前leader崩溃
        •  
          -1/all
          •  
            所有同步副本都收到消息
          •  
            与min.insync.replica结合决定至少多少副本收到消息
          •  
            生产者等待所有副本收到，速度慢
          •  
            只有最小同步副本数大于2，才不会丢数据，负责只有一个leader
    •  
      重要的生产者参数
      •  
        max.request.size
        •  
          生产者发送消息最大值，默认1M
        •  
          与其他参数联动（如broker的message.max.bytes）
      •  
        retries和retry.backoff.ms
        •  
          配置生产者的重试次数，默认为0
        •  
          存在异常：网络抖动、leader选举
        •  
          后者为重试时间间隔，避免无效的频繁重试
        •  
          保证顺序还需设置in.flight
      •  
        compression.type
        •  
          默认不压缩，压缩即空间换时间
        •  
          包含类型：gzip/snappy/lz4
      •  
        batch.size
        •  
          凑够批次大小，才会发送消息
        •  
          和吞吐量成正比，和延迟成反比
      •  
        linger.ms
        •  
          生产者发送batch前等待更多消息加入的时间
        •  
          在batc填满或时间超过时发送
        •  
          增加延迟，提高吞吐量
      •  
        enable.idempotence
        •  
          是否开启幂等性
        •  
          幂等性
          •  
            语句重复做，不影响最终结果
          •  
            如：int i=1/i++，满足&不满足
          •  
            在kafka即，消息发多次只存一次
      •  
        partitioner.class
        •  
          指定分区器，默认分区器根据有无key、value进行哈希或轮询
        •  
          自定义分区器需要实现Partitioner接口
  •  
    消费者组再均衡分区分配策略
    •  
      意义：提高数据处理并行度
    •  
      触发
      •  
        新消费者加入cg
      •  
        消费者真/假下线
      •  
        主动退出消费者组，如unsubscribe
      •  
        消费者组节点变更
      •  
        订阅的主题或分区发生变化
    •  
      含义：分区的消费权转移给另一个消费者
    •  
      策略（消费者参数partition.assignment.strategy）
      •  
        range（默认）
        •  
          partition数/消费者数
        •  
          按区间分配，多出来的给前两个，一开始就多分配
      •  
        round robin：TopicPartition按哈希码排序，轮询方式分配
      •  
        新：Sticky Strategy
        •  
          最大化均衡，尽可能保留原有分区
        •  
          先取消自身分区再重新分区
      •  
        新：Cooperative Sticky Strategy
        •  
          最大化均衡，尽可能保留原有分区
        •  
          不会取消所有分区
  •  
    消费者组再均衡流程
    •  
      组内事务协调角色
      •  
        组协调器：Group Coordinator（服务端的某个broker）
      •  
        组长：Group Leader（消费者组中的某个消费者）
    •  
      Group Coordinator
      •  
        每个消费者组对应一个Group Coordinator进行管理
      •  
        是kafka服务端用于管理消费者组的组件
      •  
        与消费者客户端的ConsumerCoordinator交互
      •  
        二者的实则是负责执行消费者的Rebalance操作
    •  
      再均衡流程
      •  
        eager协议：再均衡发生时，停止所有消费者的工作，取消所有分区
      •  
        cooperative协议：把eager的一次全局再均衡，转换成负责分区的小均衡
    •  
      eager协议再均衡步骤
      •  
        定位group coordinator组协调器
        •  
          位置：__consumer_offset分区的leader所在broker上
        •  
          先定位其分区号（groupid的哈希码对分区总数50取余）
        •  
          确定分区中leader的broker节点
      •  
        加入组Join The Group
        •  
          消费者组leader选举（随机）
        •  
          选择分区随机策略
        •  
          各消费者支持的分配策略第一个投票，计算选票数作为消费责组策略
        •  
          分区分配策略由Group Coordinator执行
      •  
        组信息同步SYNC Group
        •  
          消费者组leader将分配方案，通过Group Coordinator转发给组内消费者
      •  
        心跳联系Heart Beat
        •  
          消费者正常工作后向协调器Coordinator发送心跳
        •  
          参数
          •  
            心跳间隔时间：heartbeat.interval.ms
          •  
            session.timeout.ms
    •  
      再均衡监听器
      •  
        功能：控制消费者发生再均衡时执行特定操作
      •  
        再均衡时，处理消费位移
        •  
          避免再均衡时，重复消费
        •  
          调用subscribe重载方法，内部包含两个方法，分别进行实现
  •  
    kafka系统的CAP保证
    •  
      分布式系统的CAP理论
      •  
        内容：三个特性最多满足两个
      •  
        三个特性
        •  
          C（consistency）：一致性
          •  
            读写一致
        •  
          A（availability）：可用性
        •  
          P（Partition tolerance）分区容错性
      •  
        对kafka来讲，可靠性（分区容错性）和可用性优先考虑，兼顾一致性
    •  
      分区副本机制
      •  
        从0.8.0开始引入分区副本，带来数据冗余
      •  
        CAP理论解释：通过副本及动态选举提高了其分区容错性和可用性，但增加了一致性的困难
    •  
      分区副本的数据一致性困难
      •  
        基本手段：follower定期向leader请求数据同步
      •  
        带来数据不一致的场景
        •  
          分区副本读到的offset进度不一致（动态过程中）
        •  
          followers副本选举为leader后消费者所见的不一致
        •  
          分区间副本最终数据不一致（选举后写入其他数据，原来leader变为follower）
    •  
      一致性问题解决方案（HW）
      •  
        核心思想
        •  
          维护步进式的临时一致线（High Watermark）
        •  
          高水位线HW=ISR副本中的最小LEO
        •  
          offset<HW，是各副本间一致且安全的（所有副本已备份好的数据）
      •  
        问题解决
        •  
          消费者所见不一致：只允许看到HW以下的message
        •  
          分区副本数据最终不一致：根据新leader的HW对数据阶段，保证与新leader的数据一致
    •  
      HW方案的天生缺陷
      •  
        leader和follower进行RPC通信更新LEO和HW时，需要额外一轮请求才能完成更新
      •  
        在leader切换过程中，存在丢数和不一致的问题
    •  
      Leader-Epoch-checkpoint机制引入
      •  
        格式：epoch,offset，epoch为leader的版本，递增
      •  
        副本成为leader，更新epoch和LEO；成为follower请求最新epoch，一致则取leader的LEO
      •  
        可以解决HW的数据丢失、数据最终不一致问题
    •  
      LEO/HW/LSO术语
      •  
        LEO-最大偏移量，LSO-最后一个稳定的偏移量
      •  
        HW-各副本LEO最小值，LW-副本中最小偏移量
    •  
      不清洁选举
      •  
        非ISR副本可以选举为leader，由unclean.leader.election.enable控制
      •  
        会产生数据丢失及不一致问题

以上内容整理于 幕布文档