kafka之基本概念

　　Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统。producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息，如下图所示：

 
　　客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端，并且对多种语言都提供了支持。

特性

• 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作。
• 可扩展性：kafka集群支持热扩展
• 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
• 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
• 高并发：支持数千个客户端同时读写

 

术语

　　Broker

　　Kafka节点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。

　   Topic & Partition

　　一个topic是对一组消息的归纳。对每个topic，Kafka 对它的日志进行了分区，如下图所示：
 　　

　　每个分区都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到分区中。分区中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用来在分区中唯一的标识这个消息。
在一个可配置的时间段内，Kafka集群保留所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如，如果消息的保存策略被设置为2天，那么在一个消息被发布的两天时间内，它都是可以被消费的。之后它将被丢弃以释放空间。Kafka的性能是和数据量无关的常量级的，所以保留太多的数据并不是问题。

　　Segment

　　partition物理上由多个segment组成，每个Segment存着message信息

　　Producer

　　Producer将消息发布到它指定的topic中,并负责决定发布到哪个分区。通常简单的由负载均衡机制随机选择分区，但也可以通过特定的分区函数选择分区。使用的更多的是第二种。

　　Consumer

　　发布消息通常有两种模式：队列模式（queuing）和发布-订阅模式(publish-subscribe)。队列模式中，consumers可以同时从服务端读取消息，每个消息只被其中一个consumer读到；发布-订阅模式中消息被广播到所有的consumer中。Consumers可以加入一个consumer group，共同竞争一个topic，topic中的消息将被分发到组中的一个成员中。同一组中的consumer可以在不同的程序中，也可以在不同的机器上。如果所有的consumer都在一个组中，这就成为了传统的队列模式，在各consumer中实现负载均衡。如果所有的consumer都不在不同的组中，这就成为了发布-订阅模式，所有的消息都被分发到所有的consumer中。更常见的是，每个topic都有若干数量的consumer组，每个组都是一个逻辑上的“订阅者”，为了容错和更好的稳定性，每个组由若干consumer组成。这其实就是一个发布-订阅模式，只不过订阅者是个组而不是单个consumer。

　　

　　由两个机器组成的集群拥有4个分区 (P0-P3) 2个consumer组. A组有两个consumerB组有4个。
　　
　　相比传统的消息系统，Kafka可以很好的保证有序性。传统的队列在服务器上保存有序的消息，如果多个consumers同时从这个服务器消费消息，服务器就会以消息存储的顺序向consumer分发消息。虽然服务器按顺序发布消息，但是消息是被异步的分发到各consumer上，所以当消息到达时可能已经失去了原来的顺序，这意味着并发消费将导致顺序错乱。为了避免故障，这样的消息系统通常使用“专用consumer”的概念，其实就是只允许一个消费者消费消息，当然这就意味着失去了并发性。
在这方面Kafka做的更好，通过分区的概念，Kafka可以在多个consumer组并发的情况下提供较好的有序性和负载均衡。将每个分区分只分发给一个consumer组，这样一个分区就只被这个组的一个consumer消费，就可以顺序的消费这个分区的消息。因为有多个分区，依然可以在多个consumer组之间进行负载均衡。注意consumer组的数量不能多于分区的数量，也就是有多少分区就允许多少并发消费。
　　Kafka只能保证一个分区之内消息的有序性，在不同的分区之间是不可以的，这已经可以满足大部分应用的需求。如果需要topic中所有消息的有序性，那就只能让这个topic只有一个分区，当然也就只有一个consumer组消费它。
　　实际上每个consumer唯一需要维护的数据是消息在日志中的位置，也就是offset.这个offset有consumer来维护：一般情况下随着consumer不断的读取消息，这offset的值不断增加，但其实consumer可以以任意的顺序读取消息，比如它可以将offset设置成为一个旧的值来重读之前的消息。
　　
　　以上特点的结合，使Kafka consumers非常的轻量级：它们可以在不对集群和其他consumer造成影响的情况下读取消息。你可以使用命令行来"tail"消息而不会对其他正在消费消息的consumer造成影响。

　　

设计思想

　　分布式

　　每个分区在Kafka集群的若干服务中都有副本，这样这些持有副本的服务可以共同处理数据和请求，副本数量是可以配置的。副本使Kafka具备了容错能力。每个分区都由一个服务器作为“leader”，零或若干服务器作为“followers”,leader负责处理消息的读和写，followers则去复制leader.如果leader down了，followers中的一台则会自动成为leader。集群中的每个服务都会同时扮演两个角色：作为它所持有的一部分分区的leader，同时作为其他分区的followers，这样集群就会据有较好的负载均衡。

　　选举

　　Kakfa Broker集群受Zookeeper管理。所有的Kafka Broker节点一起去Zookeeper上注册一个临时节点，因为只有一个Kafka Broker会注册成功，其他的都会失败，所以这个成功在Zookeeper上注册临时节点的这个Kafka Broker会成为Kafka Broker Controller，其他的Kafka broker叫Kafka Broker follower。（这个过程叫Controller在ZooKeeper注册Watch）。这个Controller会监听其他的Kafka Broker的所有信息，如果这个kafka broker controller宕机了，在zookeeper上面的那个临时节点就会消失，此时所有的kafka broker又会一起去Zookeeper上注册一个临时节点，但是只有一个Kafka Broker会注册成功，成为新的Kafka Broker Controller，其他的都会失败。

　　一旦有一个broker宕机了，这个kafka broker controller会读取该宕机broker上所有的partition在zookeeper上的状态，并选取ISR列表中的一个replica作为partition leader（如果ISR列表中的replica全挂，选一个幸存的replica作为leader; 如果该partition的所有的replica都宕机了，则将新的leader设置为-1，等待恢复，等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader；或选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader），这个broker宕机的事情，kafka controller也会通知zookeeper，zookeeper就会通知其他的kafka broker。

　　缓冲池机制

　　在客户端发送消息给kafka服务器的时候，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。每个Batch底层都对应一块内存空间，这个内存空间就是专门用来存放写入进去的消息的。然后当一个Batch被发送到了kafka服务器，这个Batch的数据不再需要了，就意味着这个Batch的内存空间不再使用了。此时这个Batch底层的内存空间不要交给JVM去垃圾回收，而是把这块内存空间给放入一个缓冲池里。这个缓冲池里放了很多块内存空间，下次如果你又有一个新的Batch了，那么不就可以直接从这个缓冲池里获取一块内存空间。

　　文件系统

　　Kafka高度依赖文件系统来存储和缓存消息。一般的人都认为“磁盘是缓慢的”，这使得人们对“持久化结构”持有怀疑态度。实际上，磁盘比人们预想的快很多也慢很多，磁盘的线性读在有些情况下可以比内存的随机访问要更快。硬盘的主要性能消耗是寻道和旋转延时，真正用于独写数据的时间很少，顺序读写可以有效避免寻道和旋转延时

　　消息投递可靠性

　　一个消息如何算投递成功，Kafka提供了三种模式：

• 第一种是啥都不管，发送出去就当作成功，这种情况当然不能保证消息成功投递到broker；
• 第二种是Master-Slave模型，只有当Master和所有Slave都接收到消息时，才算投递成功，这种模型提供了最高的投递可靠性，但是损伤了性能；
• 第三种模型，即只要Master确认收到消息就算投递成功

　　消息在broker上的可靠性，因为消息会持久化到磁盘上，所以如果正常stop一个broker，其上的数据不会丢失；但是如果不正常stop，可能会使存在页面缓存来不及写入磁盘的消息丢失，这可以通过配置flush页面缓存的周期、阈值缓解，但是同样会频繁的写磁盘会影响性能，又是一个选择题，根据实际情况配置。
　　消息消费的可靠性，Kafka提供的是“At least once”模型，因为消息的读取进度由offset提供，offset可以由消费者自己维护也可以维护在zookeeper里，但是当消息消费后consumer挂掉，offset没有即时写回，就有可能发生重复读的情况，这种情况同样可以通过调整commit offset周期、阈值缓解，甚至消费者自己把消费和commit offset做成一个事务解决，但是如果你的应用不在乎重复消费，那就干脆不要解决，以换取最大的性能。

　　Partition ack：

• ack=-1[parition的数量]：表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息
• ack=1：表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功 
• ack=2：表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功。

　　这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。