Kafka—消息队列（理论部分）

一、Kafka概述

1.1、简介

kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列

主要应用场景：大数据实时处理领域

1.2、什么是消息队列？

消息队列 = 消息 + 队列

消息 ： 说白了就是数据(请求数据、业务数据等等)

队列 ： 就是队列(数据结构中线性表或链表实现的先入先出的队列)

消息队列就是存放数据的队列，一种容器而已，消息队列的概念很简单，但结合实际的应用场景便很复杂

如图便是消息队列最简单的消息队列模型

• 向消息队列中存放数据的叫做生产者

• 从消息队列中获取数据的叫做消费者

1.3、消息队列模式

消息队列有两种

1.3.1、点对点模式(消费者主动拉取数据)

生产者将数据放在消息队列中，消费者消费数据后，消息队列会将数据删除，队列支持可以存在多个消费者，但一个消息能由其中一个消费者消费，即消息和消费者之间是一对一的

1.3.2、发布/订阅模式

如图发布\订阅模式有一个主题的概念，生产者定义主题，将消息存放在相应的主题中，消费者订阅主题，从该主题中获取数据进行消费，如图该模式下，允许多个消费者订阅同一主题，主题中的每个消息可由多个消费者进行消费，即：消息与消费者之间是一对多的

1.3.3、消费者获取数据的两种方式

• pull：消费者主动拉取；数据消费者决定自己何时请求并接收数据,数据持有者只能被动地响应请求
• push：生产者主动推送；数据生产者决定何时向消费者推送数据。数据消费者不知道何时会收到数据更新

二、Kafka分布式基础架构

如图是Kafka的基础架构：

• Kafka是一个基于分布式的发布订阅模式的消息队列，所以在真实场景中，Kafka是分布式部署在集群上
• Topic：主题，就是一个消息队列，一个Kafka集群上运行者多个主题，也就是多个消息队列
• Partition:分区，为了增强可扩展性，提高吞吐量，引入了分区，一个主题可以被分成多个分区，每个分区运行在集群的一个节点上
• leader：每个节点可能同时存在多个主题的分区，为了增强集群的高可用，为每个主题的分区都提供了副本，一个分区可以有多个副本，但只有一个能被选为leader,被选为leader的分区对外提供服务，即生产者只将数据存放在leader中，消费者只从leader中获取数据
• follew：leader的副本，一般情况下只将leader中的数据进行同步，当leader挂掉了，有重新选择一个副本作为leader,对外服务，目的提高系统的可用性
• CG：消费者组，逻辑意义上的消费者，一个消费者组中有多个消费者，这些消费者订阅了同一个主题，也可能订阅不同的主题，每个消费者消费不同分区的数据，一个分区只能被一个消费者消费，消费者组之间互不影响

三、 Kafka架构深入

3.1、offset及工作流程

如图所示，在kafka中，消息使用topic(主题)来分类的，而Topic是抽象的，分区是物理上的，kafka为每个分区都创建了一个log文件，文件存储了分区中的数据，生产者生产的数据会不断被追加到log文件的末尾，每条数据都有自己的offset,消费者都会实时记录自己消费到那个offset,即消费到了哪个消息了，如果出错了，就会从上次的offset记录处继续消费

3.2、文件存储机制

由于数据是源源不断到来的，为了避免log文件被越存越大，提高数据查找的效率，kafka引入了分片和索引机制，将文件分割成许多小文件，为了快速定位数据的位置，又提供了数据的索引，即元数据，降低了每次检索数据的开销和IO

如图Segment就是一个分片，.log文件中存放着该分片中的数据，.index中存放着数据的索引

在物理逻辑上：

• 一个分区对应着一个文件夹 topic名+分区编号
• 每个分区的文件夹下存放着分区对应的分片文件，随着数据越来越多，分区也会越来越多

3.3 生产者使用分区的策略

解决生产者使用消息队列的问题：

• 怎样选择分区？
• 保证数据的可靠性？
• 故障处理？

3.3.1、分区原因

• 提高扩展性：分片分布式部署，有利于集群扩展
• 提高吞吐量：一个主题，分为多个分区，分区分布在服务器集群中，可以处理大量数据
• 提高并发：以分区为单位读写

3.3.2、生产者使用分区原则

1. 指明分区的情况下，直接将指明的值作为消息要推送的分区
2. 没有指明分区，但设置了key,将key的hash值，与分区总数取余等到的余数为消息要推送的分区
3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下，取一个随机数，与分区可用的总数取余等到的余数为消息要推送的分区

3.3.3 数据可靠性保证

如图，生产者向指定的主题发送消息，主题的分区接收到消息后需要给生产者发送确认消息，生产者收到确认消息后，将发送下一波消息，否则再次发送

为了保证可用性，分区收到消息，副本要进行同步，有可能在未同步完成时，leader节点挂掉了，如果又向生产者发送了确认信息，新的leader分区，又没有新的数据，数据便发生了丢失

因此存在了两个问题：==（1）==何时向生产者发送确认信息，才能保证数据的完整可靠？对此有两种策略：

• 全部副本同步完成了再发送
• 半数以上同步完成了再发送

1）副本数据同步策略

方案	优点	缺点
半数以上完成同步，就发送ack	延迟低	选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本
全部完成同步，才发送ack	选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要n+1个副本	延迟高

Kafka选择了第二种方案，原因如下：

​ 1.同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。

​ 2.虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。

==问题二：==采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？

Leader维护了一个动态的和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给follower发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。

Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。

2) ack应答机制

并不是所有的数据都要进行保证，可靠对于有些数据必须完整可靠，而有些数据丢失一部分也无关紧要；

ack应答级别分为三种情况，对应ack参数的三种设置:

• 0 生产者不等待，即leader一收到数据就返回ack(未写入磁盘)，在leader发送故障时，可能引起数据丢失
• 1 生产者等待，leader落盘成功后，返回ACK,在副本未同步成功之前，leader故障，数据引起丢失
• -1 生产者等待，所有leader和副本落盘成功后，发送ack,但在成功后，ack发送之前，leader故障，可能造成数据重复

3）故障处理细节

如图：kafka为了更好的处理故障，在每个分区包括副本的log文件里引入了两个参数

• LEO(Log end offset):每个副本中最后一个offset(leader中也有)

• HW(High WaterMark)：所有副本中最小的LEO（之前的数据才对消费者可见）

（1）follower故障

follower故障会被踢出ISR，等其恢复后，会读取上次的HW的值，并将HW之后的数据截掉，重新从leader同步数据，等其同步追上leader后（LEO大于该分区的最新HW），重新加入ISR

（2）leader故障

leader故障后，会从ISR中选出新的leader,为了保证数据的一致性，所有的副本会将高于HW的数据都截掉，重新从leader中同步

这只保证副本间数据的一致性，不能保证数据不丢失，与不重复

3.3.4 Exactly Once语义

保证每条数据有且仅被发送一次配合ack=-1,保证数据的不丢失，不重复

使用时，只需将enable.idempotence属性设置为true，kafka自动将acks属性设为-1。

3.4、消费者消费策略

看看这部分的问题：

• 消费方式？
• 分区分配策略？
• offset的维护？

3.4.1、消费者的消费方式

消费者消费方式前面提到过两种方式：

• 消费者拉取pull
• 有broker推送 push

由于在推送时，由于数据的发送速度是由broker决定的，但一般消费者接收的速率比较低，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，所以消费者才用了拉取：即消费者主动去拉取数据

pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。

3.4.2 分区分配策略

消费者组有多个消费者，一个主题有多个分区，一个分区只能由一个消费者消费，所以涉及到了分区的分配策略

Kafka有两种分配策略：

• roundrobin --轮询

  RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的 consumer 都列出来，然后按照 hascode 进行排序，最后通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。

  两种情况：

  • 组内消费者订阅的主题是相同的

    那么 RoundRobin 策略的分区分配会是均匀的。

  • 组内消费者订阅的主题是不同的

    有可能会导致分区分配的不均匀。如果某个消费者没有订阅消费组内的某个 topic，那么在分配分区的时候，此消费者将不会分配到这个 topic 的任何分区。

• range

  Range 范围分区策略是对每个 topic 而言的。首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并对消费者按照字母顺序进行排序。假如现在有 10 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9；消费者排序完之后将会是C1-0,C2-0,C3-0。通过 partitions数/consumer数 来决定每个消费者应该消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多消费 1 个分区。

  弊端：

  如上，只是针对 1 个 topic 而言，C1-0消费者多消费1个分区影响不是很大。如果有 N 多个 topic，那么针对每个 topic，消费者 C1-0 都将多消费 1 个分区，topic越多，C1-0 消费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区

3.4.3、触发分区分配策略

• 消费者变化时
• 分区变化时

3.4.4 offset的维护

​ Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为**__consumer_offsets**。

3.5 Kafka 高效读写数据

3.5.1、顺序写磁盘

顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到到600M/s，而随机写只有100k/s。

3.5.2、零复制技术

一般复制：

该复制方式需要经过核心态与用户态的复制传递,比较耗时，开销也大

零复制：

优化了中间过程，

提高了效率

四、 Zookeeper在Kafka中的作用

Kafka是依赖于zookeeper集群

Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。并且都是依赖于Zookeeper的

如图就是Kafka集群中Controller的选举过程（也就是leader）可能是为了与分区的leader区分

上图中zookeeper中维护了两种数据:

• 集群中所有机器broker的编号
• 每个主题中分区与副本信息

kafkaController监听zookeeper中broker信息，有节点故障、上下线时，通过使用zookeeper中节点注册信息，维护主题，分区，副本，ISR等信息，协调维持集群的稳定

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如图就是Kafka集群中Controller的选举过程（也就是leader）可能是为了与分区的leader区分

上图中zookeeper中维护了两种数据:

• 集群中所有机器broker的编号
• 每个主题中分区与副本信息

kafkaController监听zookeeper中broker信息，有节点故障、上下线时，通过使用zookeeper中节点注册信息，维护主题，分区，副本，ISR等信息，协调维持集群的稳定