kafka

kafka的简介

Apache Kafka发源于LinkedIn,于2011年成为Apache的孵化项目,随后于2012年成为Apache的主要项目之一。Kafka使用Scala和Java进行编写。Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统。Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。

接下来先了解一下消息系统的基本理念,然后再介绍Kafka。

消息系统介绍

一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用,应用只需关注于数据,无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。分布式消息传递基于可靠的消息队列,在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。有两种主要的消息传递模式:点对点传递模式、发布-订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。

点对点的消息系统:将消息持久化到一个队列中,此时将有一个或者多个消费者去消费此队列中的数据,但此消费队列中的数据,消费者只能消费一次,消费过的数据就会被删除。一般不常用。

 

kafka

 

发布订阅消费系统: 将数据持久化到多个topic中去,消费者可以订阅一个或者多个topic,消费者可以消费此topic中的所有数据信息,而且数据消费之后不会被删除,这样就实现了,多个消费者去消费同一个数据。在发布订阅系统中,生产数据的为发布者,消费数据的为订阅者。

kafka

 

kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统,能够支撑海量数据的数据传递。在离线和实时的消息处理业务系统中,Kafka都有广泛的应用。Kafka将消息持久化到磁盘中,并对消息创建了备份保证了数据的安全。Kafka在保证了较高的处理速度的同时,又能保证数据处理的低延迟和数据的零丢失。

Kafka的优势在于:

  • 可靠性:Kafka是一个具有分区机制、副本机制和容错机制的分布式消息系统
  • 可扩展性:Kafka消息系统支持集群规模的热扩展
  • 高性能:Kafka在数据发布和订阅过程中都能保证数据的高吞吐量。即便在TB级数据存储的情况下,仍然能保证稳定的性能。

 

Kafka术语

Topic:在Kafka中,使用一个类别属性来划分数据的所属类,划分数据的这个类称为topic。如果把Kafka看做为一个数据库,topic可以理解为数据库中的一张表,topic的名字即为表名。
Partition:topic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的,partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition,消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下,需要将partition数目设为1。
Partition offset:每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset,它指明了这条消息的起始位置。
Replicas of partition:副本是一个分区的备份。副本不会被消费者消费,副本只用于防止数据丢失,即消费者不从为follower的partition中消费数据,而是从为leader的partition中读取数据。
Broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器,服务器节点称为broker。
broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition,集群有N个broker,那么每个broker存储该topic的一个partition。
如果某topic有N个partition,集群有(N+M)个broker,那么其中有N个broker存储该topic的一个partition,剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。
如果某topic有N个partition,集群中broker数目少于N个,那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中,尽量避免这种情况的发生,这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。
Producer:生产者即数据的发布者,该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后,broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息,存储到一个partition中,生产者也可以指定数据存储的partition。
Consumer:消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。
Leader:每个partition有多个副本,其中有且仅有一个作为Leader,Leader是当前负责数据的读写的partition。
Follower:Follower跟随Leader,所有写请求都通过Leader路由,数据变更会广播给所有Follower,Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效,则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢,leader会把这个follower从“in sync replicas”(ISR)列表中删除,重新创建一个Follower。

 

Broker:Kafka的broker是无状态的,broker使用Zookeeper维护集群的状态。Leader的选举也由Zookeeper负责。

Zookeeper:Zookeeper负责维护和协调broker。当Kafka系统中新增了broker或者某个broker发生故障失效时,由ZooKeeper通知生产者和消费者。生产者和消费者依据Zookeeper的broker状态信息与broker协调数据的发布和订阅任务。

Producer:生产者将数据推送到broker上,当集群中出现新的broker时,所有的生产者将会搜寻到这个新的broker,并自动将数据发送到这个broker上。

Consumer:因为Kafka的broker是无状态的,所以consumer必须使用partition offset来记录消费了多少数据。如果一个consumer指定了一个topic的offset,意味着该consumer已经消费了该offset之前的所有数据。consumer可以通过指定offset,从topic的指定位置开始消费数据。consumer的offset存储在Zookeeper中。

Kafka的结构:

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Kafka工作流程

Kafka将某topic的数据存储到一个或多个partition中。一个partition内数据是有序的,每条数据都有一个唯一的index,这个index叫做offset。新来的数据追加到partition的尾部。每条数据可以在不同的broker上做备份,从而保证了Kafka使用的可靠性。

生产者将消息发送到topic中,消费者可以选择多种消费方式消费Kafka中的数据。下面介绍两种消费方式的流程。

一个消费者订阅数据:

  • 生产者将数据发送到指定topic中
  • Kafka将数据以partition的方式存储到broker上。Kafka支持数据均衡,例如生产者生成了两条消息,topic有两个partition,那么Kafka将在两个partition上分别存储一条消息
  • 消费者订阅指定topic的数据
  • 当消费者订阅topic中消息时,Kafka将当前的offset发给消费者,同时将offset存储到Zookeeper中
  • 消费者以特定的间隔(如100ms)向Kafka请求数据
  • 当Kafka接收到生产者发送的数据时,Kafka将这些数据推送给消费者
  • 消费者受到Kafka推送的数据,并进行处理
  • 当消费者处理完该条消息后,消费者向Kafka broker发送一个该消息已被消费的反馈
  • 当Kafka接到消费者的反馈后,Kafka更新offset包括Zookeeper中的offset。
  • 以上过程一直重复,直到消费者停止请求数据
  • 消费者可以重置offset,从而可以灵活消费存储在Kafka上的数据

消费者组数据消费流程

Kafka支持消费者组内的多个消费者同时消费一个topic,一个消费者组由具有同一个Group ID的多个消费者组成。具体流程如下:

         生产者发送数据到指定的topic

         Kafka将数据存储到broker上的partition中

         假设现在有一个消费者订阅了一个topic,topic名字为“test”,消费者的Group ID为“Group1”

         此时Kafka的处理方式与只有一个消费者的情况一样

        当Kafka接收到一个同样Group ID为“Group1”、消费的topic同样为“test"的消费者的请求时,Kafka把数据操作模式切换为分            享 模式,此时数据将在两个消费者上共享。

       当消费者的数目超过topic的partition数目时,后来的消费者将消费不到Kafka中的数据。因为在Kafka给每一个消费者消费者至少分          配一个partition,一旦partition都被指派给消费者了,新来的消费者将不会再分配partition。即一个partition只能分配给一个消费          者,一个消费者可以消费多个partition。

 

 

 

 

 

 

 

 

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