大数据开发hadoop核心的分布式消息系统：Apache Kafka 你知道吗

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-06-05 10:42 174阅读 0赞

![384b8480f38ec5f603be07e231ac9778.png_wxfrom_5_wx_lazy_1][]

简介

Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。

Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：

它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；

它同时为发布和订阅提供高吞吐量；

它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；

它将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如 ETL，以及实时应用程序。

本文我将重点介绍Apache Kafka的架构、特性和特点，帮助我们理解Kafka为何比传统消息服务更好。

我将比较Kafak和传统消息服务 RabbitMQ、Apache ActiveMQ的特点，讨论一些Kafka优于传统消息服务的场景。在最后一节，我们将探讨一个进行中的示例应用，展示Kafka作为消息服务器的用途。这个示例应用的完整源代码在 GitHub。关于它的详细讨论在本文的最后一节。

架构

首先，我介绍一下Kafka的基本概念。它的架构包括以下组件：

话题（Topic）是特定类型的 消息流。 消息是字节的有效负载（Payload），话题是消息的分类名或种子（Feed）名。

生产者（Producer）是能够发布消息到话题的任何对象。

已发布的消息保存在一组服务器中，它们被称为 代理（Broker）或Kafka集群。

消费者可以订阅一个或多个话题，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息。

图1：Kafka生产者、消费者和代理环境

![bbaec9fe0f0e27b5aaa453302cf27c69.png_wxfrom_5_wx_lazy_1][]

生产者可以选择自己喜欢的序列化方法对消息内容编码。为了提高效率，生产者可以在一个发布请求中发送一组消息。下面的代码演示了如何创建生产者并发送消息。

生产者示例代码：

producer = new Producer(…);

message = new Message(“test message str”.getBytes());

set = new MessageSet(message);

producer.send(“topic1”, set);

为了订阅话题，消费者首先为话题创建一个或多个消息流。发布到该话题的消息将被均衡地分发到这些流。每个消息流为不断产生的消息提供了迭代接 口。然后消费者迭代流中的每一条消息，处理消息的有效负载。与传统迭代器不同，消息流迭代器永不停止。如果当前没有消息，迭代器将阻塞，直到有新的消息发 布到该话题。Kafka同时支持点到点分发模型（Point-to-point delivery model），即多个消费者共同消费队列中某个消息的单个副本，以及发布-订阅模型（Publish-subscribe model），即多个消费者接收自己的消息副本。下面的代码演示了消费者如何使用消息。

消费者示例代码：

streams\[\] = Consumer.createMessageStreams(“topic1”, 1)

for (message : streams\[0\]) \{

bytes = message.payload();

// do something with the bytes

Kafka的整体架构如图2所示。因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。

图2：Kafka架构

![be06def66388dae233fe6c5b55f0b632.png][]

Kafka存储

Kafka的存储布局非常简单。话题的每个分区对应一个逻辑日志。物理上，一个日志为相同大小的一组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区， 代理就将消息追加到最后一个段文件中。当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。

与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。

消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息ID是增量的，但不连续。要计算下一消息的ID，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。

消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用 sendfile API高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。

图3：Kafka存储架构

![549f3142a9a4995502678d97e858bfef.png][]

Kafka代理

与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。

从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。

这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。

ZooKeeper与Kafka

考虑一下有多个服务器的分布式系统，每台服务器都负责保存数据，在数据上执行操作。这样的潜在例子包括分布式搜索引擎、分布式构建系统或者已知的系统如 Apache Hadoop。 所有这些分布式系统的一个常见问题是，你如何在任一时间点确定哪些服务器活着并且在工作中。最重要的是，当面对这些分布式计算的难题，例如网络失败、带宽 限制、可变延迟连接、安全问题以及任何网络环境，甚至跨多个数据中心时可能发生的错误时，你如何可靠地做这些事。这些正是 Apache ZooKeeper所 关注的问题，它是一个快速、高可用、容错、分布式的协调服务。你可以使用ZooKeeper构建可靠的、分布式的数据结构，用于群组成员、领导人选举、协 同工作流和配置服务，以及广义的分布式数据结构如锁、队列、屏障（Barrier）和锁存器（Latch）。许多知名且成功的项目依赖于 ZooKeeper，其中包括HBase、Hadoop 2.0、Solr Cloud、Neo4J、 Apache Blur（Incubating）和Accumulo。

ZooKeeper是一个分布式的、分层级的文件系统，能促进客户端间的松耦合，并提供最终一致的，类似于传统文件系统中文件和目录的 Znode视图。它提供了基本的操作，例如创建、删除和检查Znode是否存在。它提供了事件驱动模型，客户端能观察特定Znode的变化，例如现有 Znode增加了一个新的子节点。ZooKeeper运行多个ZooKeeper服务器，称为 Ensemble，以获得高可用性。每个服务器都持有分布式文件系统的内存复本，为客户端的读取请求提供服务。

图4：ZooKeeper Ensemble架构

![9e2d3059c110c27a0ebc03ec6111bb33.png][]

上图4展示了典型的ZooKeeper ensemble，一台服务器作为Leader，其它作为Follower。当Ensemble启动时，先选出Leader，然后所有Follower复 制Leader的状态。所有写请求都通过Leader路由，变更会广播给所有Follower。变更广播被称为 原子广播。

Kafka中ZooKeeper的用途：正如ZooKeeper用于分布式系统的协调和促 进，Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因。ZooKeeper用于管理、协调Kafka代理。每个Kafka代理都通过 ZooKeeper协调其它Kafka代理。当Kafka系统中新增了代理或者某个代理故障失效时，ZooKeeper服务将通知生产者和消费者。生产者 和消费者据此开始与其它代理协调工作。Kafka整体系统架构如图5所示。

图5：Kafka分布式系统的总体架构

![b1c6e047efae84bf5d5c3d4e623df155.png][]

Apache Kafka对比其它消息服务

让我们了解一下使用Apache Kafka的两个项目，以对比其它消息服务。这两个项目分别是LinkedIn和我的项目：

LinkedIn的研究

LinkedIn团队做了个 实验研究，对比Kafka与Apache ActiveMQ V5.4和RabbitMQ V2.4的性能。他们使用ActiveMQ默认的消息持久化库 Kahadb。LinkedIn在两台Linux机器上运行他们的实验，每台机器的配置为8核2GHz、16GB内存，6个磁盘使用RAID10。两台机器通过1GB网络连接。一台机器作为代理，另一台作为生产者或者消费者。

生产者测试

LinkedIn团队在所有系统中配置代理，异步将消息刷入其持久化库。对每个系统，运行一个生产者，总共发布1000万条消息，每条消息 200字节。Kafka生产者以1和50批量方式发送消息。ActiveMQ和RabbitMQ似乎没有简单的办法来批量发送消息，LinkedIn假定 它的批量值为1。结果如下面的图6所示：

图6：LinkedIn的生产者性能实验结果

![21e86678ae4cf8871a7521c7d5f87cb5.png][]

Kafka性能要好很多的主要原因包括：

Kafka不等待代理的确认，以代理能处理的最快速度发送消息。

Kafka有更高效的存储格式。平均而言，Kafka每条消息有9字节的开销，而ActiveMQ有144字节。其原因是JMS所需的沉重 消息头，以及维护各种索引结构的开销。LinkedIn注意到ActiveMQ一个最忙的线程大部分时间都在存取B-Tree以维护消息元数据和状态。

消费者测试

为了做消费者测试，LinkedIn使用一个消费者获取总共1000万条消息。LinkedIn让所有系统每次拉请求都预获取大约相同数量的数 据，最多1000条消息或者200KB。对ActiveMQ和RabbitMQ，LinkedIn设置消费者确认模型为自动。结果如图7所示。

图7：LinkedIn的消费者性能实验结果

![4d7bbf341fe86ed7ec5b662030b72774.png][]

Kafka性能要好很多的主要原因包括：

Kafka有更高效的存储格式；在Kafka中，从代理传输到消费者的字节更少。

ActiveMQ和RabbitMQ两个容器中的代理必须维护每个消息的传输状态。LinkedIn团队注意到其中一个ActiveMQ线 程在测试过程中，一直在将KahaDB页写入磁盘。与此相反，Kafka代理没有磁盘写入动作。最后，Kafka通过使用sendfile API降低了传输开销。

目前，我正在工作的一个项目提供实时服务，从消息中快速并准确地提取场外交易市场（OTC）定价内容。这是一个非常重要的项目，处理近25种资 产类别的财务信息，包括债券、贷款和ABS（资产担保证券）。项目的原始信息来源涵盖了欧洲、北美、加拿大和拉丁美洲的主要金融市场领域。下面是这个项目 的一些统计，说明了解决方案中包括高效的分布式消息服务是多么重要：

每天处理的消息数量超过 1,300,000；

每天解析的OTC价格数量超过 12,000,000；

支持超过25种资产类别；

每天解析的独立票据超过 70,000。

消息包含PDF、Word文档、Excel及其它格式。OTC定价也可能要从附件中提取。

由于传统消息服务器的性能限制，当处理大附件时，消息队列变得非常大，我们的项目面临严重的问题，JMSqueue一天需要启动2-3次。重启 JMS队列可能丢失队列中的全部消息。项目需要一个框架，不论解析器（消费者）的行为如何，都能够保住消息。Kafka的特性非常适用于我们项目的需求。

当前项目具备的特性：

使用Fetchmail获取远程邮件消息，然后由Procmail过滤并处理，例如单独分发基于附件的消息。

每条消息从单独的文件获取，该文件被处理（读取和删除）为一条消息插入到消息服务器中。

消息内容从消息服务队列中获取，用于解析和提取信息。

示例应用

这个示例应用是基于我在项目中使用的原始应用修改后的版本。我已经删除日志的使用和多线程特性，使示例应用的工件尽量简单。示例应用的目的是展示如何使用Kafka生产者和消费者的API。应用包括一个 生产者示例（简单的生产者代码，演示Kafka生产者API用法并发布特定话题的消息）， 消费者示例（简单的消费者代码，用于演示Kafka消费者API的用法）以及 消息内容生成API（在特定路径下生成消息内容到文件的API）。下图展示了各组件以及它们与系统中其它组件间的关系。

![2bccb7c2f74bd5a3452e9e36404d3ece.png][]

图8：示例应用组件架构

示例应用的结构与Kafka源代码中的例子程序相似。应用的源代码包含Java源程序文件夹‘src’和'config'文件夹，后者包括几个配置文件和一些Shell脚本，用于执行示例应用。要运行示例应用，请参照 ReadMe.md文件或GitHub网站 Wiki页面的说明。

程序构建可以使用 Apache Maven，定制也很容易。如果有人想修改或定制示例应用的代码，有几个Kafka构建脚本已经过修改，可用于重新构建示例应用代码。关于如何定制示例应用的详细描述已经放在项目GitHub的 Wiki页面。

现在，让我们看看示例应用的核心工件。

Kafka生产者代码示例

/\*\*

\* Instantiates a new Kafka producer.

\* @param topic the topic

\* @param directoryPath the directory path

\*/

public KafkaMailProducer(String topic, String directoryPath) \{

props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");

props.put("metadata.broker.list", "localhost:9092");

producer = new kafka.javaapi.producer.Producer<Integer, String>(new ProducerConfig(props));

this.topic = topic;

this.directoryPath = directoryPath;

public void run() \{

Path dir = Paths.get(directoryPath);

try \{

new WatchDir(dir).start();

new ReadDir(dir).start();

\} catch (IOException e) \{

e.printStackTrace();

上面的代码片断展示了Kafka生产者API的基本用法，例如设置生产者的属性，包括发布哪个话题的消息，可以使用哪个序列化类以及代理的相关 信息。这个类的基本功能是从邮件目录读取邮件消息文件，然后作为消息发布到Kafka代理。目录通过java.nio.WatchService类监视， 一旦新的邮件消息Dump到该目录，就会被立即读取并作为消息发布到Kafka代理。

Kafka消费者代码示例

public KafkaMailConsumer(String topic) \{

consumer =

Kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(createConsumerConfig());

this.topic = topic;

/\*\*

\* Creates the consumer config.

\* @return the consumer config

\*/

private static ConsumerConfig createConsumerConfig() \{

Properties props = new Properties();

props.put("zookeeper.connect", KafkaMailProperties.zkConnect);

props.put("group.id", KafkaMailProperties.groupId);

props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");

props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");

props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");

return new ConsumerConfig(props);

public void run() \{

Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();

topicCountMap.put(topic, new Integer(1));

Map<String, List<KafkaStream<byte\[\], byte\[\]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);

KafkaStream<byte\[\], byte\[\]> stream = consumerMap.get(topic).get(0);

ConsumerIterator<byte\[\], byte\[\]> it = stream.iterator();

while (it.hasNext())

System.out.println(new String(it.next().message()));

上面的代码演示了基本的消费者API。正如我们前面提到的，消费者需要设置消费的消息流。在Run方法中，我们进行了设置，并在控制台打印收到的消息。在我的项目中，我们将其输入到解析系统以提取OTC定价。

在当前的质量保证系统中，我们使用Kafka作为消息服务器用于概念验证（Proof of Concept，POC）项目，它的整体性能优于JMS消息服务。其中一个我们感到非常兴奋的特性是消息的再消费（re-consumption），这让 我们的解析系统可以按照业务需求重新解析某些消息。基于Kafka这些很好的效果，我们正计划使用它，而不是用Nagios系统，去做日志聚合与分析。

总结

Kafka是一种处理大量数据的新型系统。Kafka基于拉的消费模型让消费者以自己的速度处理消息。如果处理消息时出现了异常，消费者始终可以选择再消费该消息。

![ee61ff965c3928791b3980146601b7f2.png][]

[384b8480f38ec5f603be07e231ac9778.png_wxfrom_5_wx_lazy_1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/384b8480f38ec5f603be07e231ac9778.png;wxfrom=5&wx_lazy=1
[bbaec9fe0f0e27b5aaa453302cf27c69.png_wxfrom_5_wx_lazy_1]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bbaec9fe0f0e27b5aaa453302cf27c69.png;wxfrom=5&wx_lazy=1
[be06def66388dae233fe6c5b55f0b632.png]: /images/20220605/06f29184314e468291f604988185a5cb.png
[549f3142a9a4995502678d97e858bfef.png]: /images/20220605/a785278947a94f78aa35064c328f9e19.png
[9e2d3059c110c27a0ebc03ec6111bb33.png]: /images/20220605/598113771f474e79a01677b19452c456.png
[b1c6e047efae84bf5d5c3d4e623df155.png]: /images/20220605/c9a3dafd65f4476d9a948c25460da894.png
[21e86678ae4cf8871a7521c7d5f87cb5.png]: /images/20220605/91544090311543bfba0a6223a9d5b21f.png
[4d7bbf341fe86ed7ec5b662030b72774.png]: /images/20220605/da06260a3d1f40f39427e6d32a14ea2c.png
[2bccb7c2f74bd5a3452e9e36404d3ece.png]: /images/20220605/6c29c28f171d4dd6bd5d78db5bdf75ea.png
[ee61ff965c3928791b3980146601b7f2.png]: /images/20220605/f0bf8959332b40dd9a495ed5ea5d77b2.png