kafka的工作原理解析

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-04-08 11:23 302阅读 0赞

### Kafka介绍 ###

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，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。

### 一、 Kafka的特性: ###

\- 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

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1. broker在zk中注册

kafka的每个broker（相当于一个节点，相当于一个机器）在启动时，都会在zk中注册，告诉zk其brokerid，在整个的集群中，broker.id/brokers/ids，当节点失效时，zk就会删除该节点，就很方便的监控整个集群broker的变化，及时调整负载均衡。

2. topic在zk中注册

在kafka中可以定义很多个topic，每个topic又被分为很多个分区。一般情况下，每个分区独立在存在一个broker上，所有的这些topic和broker的对应关系都有zk进行维护

3. consumer(消费者)在zk中注册

3.1     注册新的消费者，当有新的消费者注册到zk中，zk会创建专用的节点来保存相关信息，路径ls /consumers/\{group\_id\}/  \[ids,owners,offset\]，Ids:记录该消费分组有几个正在消费的消费者，Owmners：记录该消费分组消费的topic信息，Offset：记录topic每个分区中的每个offset

3.2     监听消费者分组中消费者的变化 ,监听/consumers/\{group\_id\}/ids的子节点的变化，一旦发现消费者新增或者减少及时调整消费者的负载均衡。

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### 二、Kafka的使用场景 ###

\- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。

\- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

\- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。

\- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

\- 流式处理：比如spark streaming和storm

\- 事件源

### 三、Kafka 生产者-消费者 ###

消息系统通常都会由生产者，消费者，Broker三大部分组成，生产者会将消息写入到Broker，消费者会从Broker中读取出消息，不同的MQ实现的Broker实现会有所不同，不过Broker的本质都是要负责将消息落地到服务端的存储系统中。具体步骤如下：

1.  生产者客户端应用程序产生消息：
    
    1.  客户端连接对象将消息包装到请求中发送到服务端
    2.  服务端的入口也有一个连接对象负责接收请求，并将消息以文件的形式存储起来
    3.  服务端返回响应结果给生产者客户端
2.  消费者客户端应用程序消费消息：
    
    1.  客户端连接对象将消费信息也包装到请求中发送给服务端
    2.  服务端从文件存储系统中取出消息
    3.  服务端返回响应结果给消费者客户端
    4.  客户端将响应结果还原成消息并开始处理消息

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### 四、Consumer与Partition的关系 ###

\- 如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数

\- 如果consumer比partition少，一个consumer会对应于多个partitions，这里主要合理分配consumer数和partition数，否则会导致partition里面的数据被取的不均匀

\- 如果consumer从多个partition读到数据，不保证数据间的顺序性，kafka只保证在一个partition上数据是有序的，但多个partition，根据你读的顺序会有不同

\- 增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化

\- High-level接口中获取不到数据的时候是会block的

负载低的情况下可以每个线程消费多个partition。但负载高的情况下，Consumer 线程数最好和Partition数量保持一致。如果还是消费不过来，应该再开 Consumer 进程，进程内线程数同样和分区数一致。

### 五、Kafka 与 Zookeeper ###

*  Zookeeper 协调控制

1. 管理broker与consumer的动态加入与离开。(Producer不需要管理，随便一台计算机都可以作为Producer向Kakfa Broker发消息)

2. 触发负载均衡，当broker或consumer加入或离开时会触发负载均衡算法，使得一

个consumer group内的多个consumer的消费负载平衡。（因为一个comsumer消费一个或多个partition，一个partition只能被一个consumer消费）

3.  维护消费关系及每个partition的消费信息。

*  Zookeeper上的细节：

1. 每个broker启动后会在zookeeper上注册一个临时的broker registry，包含broker的ip地址和端口号，所存储的topics和partitions信息。

2. 每个consumer启动后会在zookeeper上注册一个临时的consumer registry：包含consumer所属的consumer group以及订阅的topics。

3. 每个consumer group关联一个临时的owner registry和一个持久的offset registry。对于被订阅的每个partition包含一个owner registry，内容为订阅这个partition的consumer id；同时包含一个offset registry，内容为上一次订阅的offset。

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