Kafka学习（1）——kafka文档阅读笔记

比眉伴天荒 2022-07-15 04:21 209阅读 0赞

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*  1. 开始  
    
    
     *  1.1 引言
     *  1.2 使用场景
     *  1.3 快速开始
     *  1.4 相关技术生态
     *  1.5 升级
 *  2. API  
    
    
     *  2.1 Producer API
     *  2.2 Consumer API  
        
        
         *  2.2.1 高级消费者API（旧）
         *  2.2.2 低级消费者API（旧）
         *  2.2.3 消费者API（新）
 *  3. 配置  
    
    
     *  3.1 Broker Configs
     *  3.2 Producer Configs
     *  3.3 Consumer Configs  
        
        
         *  3.3.1 Old Consumer Configs
         *  3.3.2 New Consumer Configs
     *  3.4 Kafka Connect Configs
 *  4 设计  
    
    
     *  4.1 动机
     *  4.2 持久化
     *  4.3 效率
     *  4.4 producer
     *  4.5 consumer
     *  4.6 消息传递
     *  4.7 Replication
     *  4.8 日志压缩
     *  4.9 Quotas
 *  5 设计
 *  6 操作  
    
    
     *  6.1 常用操作  
        
        
         *  6.1.1 topic操作
         *  6.1.2 关闭集群
         *  6.1.3 平衡leader
         *  6.1.4 集群间镜像数据
         *  6.1.5 查看consumer位置
         *  6.1.6 集群扩展
         *  6.1.7 退役中的broker
         *  6.1.8 增加replication因子
         *  6.1.9 设置阈值
     *  6.2 数据中心
     *  6.3 kafka配置
     *  6.4 jdk
     *  6.5 硬盘和操作系统
     *  6.6 监控
     *  6.7 zookeeper
 *  7 安全  
    
    
     *  7.1 安全概述
     *  7.2 使用SSL进行加密和认证
     *  7.3 使用SASL进行认证
     *  7.4 认证和控制列表ACLs
     *  7.5 zookeeper认证
 *  8 kafka连接

# 1 开始 #

## 1.1 引言 ##

kafka提供提交日志的服务，具有分布式、分块、可复制的特点。

## 1.2 使用场景 ##

*  传送消息。解构数据生产和数据消费。
 *  网站活动追踪。用作管道，不同类别信息使用不同topic。
 *  度量。分布式数据聚合的中心点。
 *  日志累积。持久化store的中转站。
 *  流处理。流处理框架的中转站。
 *  事件源。
 *  提交日志。

## 1.3 快速开始 ##

## 1.4 相关技术生态 ##

## 1.5 升级 ##

# 2 API #

## 2.1 Producer ##

依赖：

<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.9.0.0</version>
    </dependency>

## 2.2 Consumer ##

### 2.2.1 高级消费者API（旧） ###

### 2.2.2 低级消费者API（旧） ###

### 2.2.3 消费者API（新） ###

新的消费者API不再区分高级/低级。

依赖：

<dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.9.0.0</version>
    </dependency>

# 3 配置 #

# 4 设计 #

## 4.1 动机 ##

高吞吐量，支持大容量事件流；

高抗压，支持离线系统周期性的数据压力；

低延迟；

动态分布式分区；

容错；

## 4.2 持久化 ##

磁盘线性读写要比随机读写快很多；

常量时间。基于文件的读和追加来构建持久化队列；

## 4.3 效率 ##

打包发送消息。

producer、broker和consumer同时使用标准二进制消息格式。

zero-copy。

数据压缩

## 4.4 producer ##

producer只向leader partition发送消息

通过load balance，将消息发送到不同的partition。

批量发送

## 4.5 consumer ##

kafka采用pull模式。

*  push VS pull

push是一种推送行为，及时性好，对consumer要求较高，consumer的消费速率能够跟得上producer的生产速率。

pull是一种拉取行为，可以在consumer端控制消费速率，可使消费速率最大化。但若producer没有数据生产时，consumer会陷入轮询。

*  消费点

通过offset指示消费的位置。

## 4.6 消息传递 ##

消息传递保证措施一般有以下几种：

*  最多一次。 消息不成功则不重传，可能丢消息。
 *  最少一次。消息不成功则重传。
 *  只传一次。消息只传递一次且成功。

kafka的做法：

## 4.7 Replication ##

### 哪些follower会备份 ###

和大部分分布式系统一样，Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否“活着”。对于Kafka而言，节点存活满足两个条件：

*  节点必须维持它和zookeeper的session。
 *  Follower必须能够及时将Leader的消息复制过来，且不能落后太多。

Leader会跟踪与其保持同步的follower列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）。只有ISR中的follower执行复制。一旦leader发现follower未存活，则将其从ISR中删除，follower又存活，则将其添加到ISR中。Kafka只解决这种fail/recover，不处理“Byzantine”（“拜占庭”）问题。

一条消息只有被ISR里的所有replica都从Leader复制过去才会被认为“committed”。这种机制确保了只要ISR有一个或以上的replica，被“committed”的消息就一定不会丢失。

### 如何选举leader ###

Kafka在ZooKeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas），这个ISR里的所有Replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为Leader的可能。在这种模式下，对于f+1个Replica，一个Partition能在保证不丢失已经commit的消息的前提下容忍f个Replica的失败。

在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某个Partition的所有Replica都宕机了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：

*  等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader
 *  选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader

这就需要在可用性和一致性当中作出一个简单的折衷。如果一定要等待ISR中的Replica“活”过来，那不可用的时间就可能会相对较长。而且如果ISR中的所有Replica都无法“活”过来了，或者数据都丢失了，这个Partition将永远不可用。选择第一个“活”过来的Replica作为Leader，而这个Replica不是ISR中的Replica，那即使它并不保证已经包含了所有已commit的消息，它也会成为Leader而作为consumer的数据源（前文有说明，所有读写都由Leader完成）。Kafka0.9.\*使用了第二种方式。

### 可用性和耐用性保证 ###

两种方案：

*  禁用leader选举
 *  控制最小ISR大小。ISR的大小达到一定的数量后，才可以进行写入。提高了耐用性，但这样降低了可用性。

### replica管理 ###

分配Replica的算法如下：

*  (1) 将n个Broker和待分配的Partition排序
 *  (2) 第i个Partition分配到第i%n个Broker
 *  (3) 第i个Partition的第j个Replica分配到第(i + j) %n个Broker

Leader Election方案：

在所有broker中选出一个controller，所有Partition的Leader选举都由controller决定。controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式通知给需要为此作出响应的Broker。同时controller也负责增删Topic以及Replica的重新分配。

controller不可用时，剩余的可用broker之一会成为新的controller。

## 4.8 日志压缩 ##

## 4.9 Quotas ##

0.9版本提供。

Quotas（限额）以client-id为单位。

Quotas的出现是为了防止不良client独占broker资源，造成网络饱和、拒绝服务。

quota.producer.default, quota.consumer.default默认值可认为是无穷大。

违反quotas的client会被降速。

# 5 实现 #

# 6 操作 #

## 6.1 常用操作 ##

### 6.1.1 topic操作 ###

#### 新增topic ####

bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --create --topic my_topic_name --partitions 20 --replication-factor 3 --config x=y

#### 修改topic ####

*  修改partitions
    
        bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --alter --topic my_topic_name --partitions 40
 *  增加configs
    
        bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --alter --topic my_topic_name --config x=y
 *  删除configs
    
        bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --alter --topic my_topic_name --deleteConfig x

#### 删除topic ####

bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name

默认情况下topic是不能删除的，删除操作需要delete.topic.enable=true支持。

### 6.1.2 关闭集群 ###

优雅的stop需要满足两个条件：

*  同步所有的log
 *  leader关闭前需要将数据移动replica

### 6.1.3 平衡leader ###

手动：

bin/kafka-preferred-replica-election.sh --zookeeper zk_host:port/chroot

自动：

auto.leader.rebalance.enable=true

### 6.1.4 集群间镜像数据 ###

示例：

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker --consumer.config consumer-1.properties --consumer.config consumer-2.properties --producer.config producer.properties --whitelist my-topic

从2个集群（consumer-1.properties和consumer-2.properties）镜像my-topic的数据到新集群（producer.properties）

需要以下配置配合：

auto.create.topics.enable=true

### 6.1.5 查看consumer位置 ###

示例：

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zkconnect localhost:2181 --group test

### 6.1.6 集群扩展 ###

集群扩展涉及到数据重分配。

#### 自动移动数据 ####

示例移动foo1和foo2所有的分区到5，6上

topics-to-move.json：

{"topics": [{"topic": "foo1"},
                {"topic": "foo2"}],
     "version":1
    }

生成移动方案。：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "5,6" --generate

执行：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute

检查移动结果：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify

#### 自定义移动数据 ####

定义分配计划custom-reassignment.json：

{"version":1,"partitions":[{"topic":"foo1","partition":0,"replicas":[5,6]},{"topic":"foo2","partition":1,"replicas":[2,3]}]}

执行：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file custom-reassignment.json --execute

检查：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file custom-reassignment.json --verify

### 6.1.7 退役中的broker ###

### 6.1.8 增加replication因子 ###

increase-replication-factor.json：

{"version":1, "partitions":[{"topic":"foo","partition":0,"replicas":[5,6,7]}]}

执行：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

验证：

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

查看topic配置：

bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --topic foo --describe

### 6.1.9 设置阈值 ###

设置默认阈值：

quota.producer.default=10485760
    quota.consumer.default=10485760

设置特定用户的阈值：

bin/kafka-configs.sh  --zookeeper localhost:2181 --alter --add-config 'producer_byte_rate=1024,consumer_byte_rate=2048' --entity-name clientA --entity-type clients

查看：

./kafka-configs.sh  --zookeeper localhost:2181 --describe --entity-name clientA --entity-type clients

## 6.2 数据中心 ##

## 6.3 kafka配置 ##

producer相关的比较重要的配置：

*  压缩率
 *  同步或异步
 *  批量大小

## 6.4 jdk ##

建议jdk版本1.8

## 6.5 硬盘和操作系统 ##

*  memory：吞吐率\*时间
 *  os：推荐unix系统
 *  disk：建议使用多块磁盘，可提高吞吐率。

### linux清除策略 ###

file -> pagecache -> disk

Pdflush控制pagecache -> disk的flush，如果flush速率跟不上写入pagecache的速率，会阻塞写入过程。

### Ext4文件系统 ###

## 6.4 硬盘和操作系统 ##

## 6.6 监控 ##

## 6.7 zookeeper ##

# 7 安全 #

## 7.1 安全概述 ##

## 7.2 使用SSL进行加密和认证 ##

示例：

#!/bin/bash
    #Step 1
    keytool -keystore server.keystore.jks -alias localhost -validity 365 -genkey
    #Step 2
    openssl req -new -x509 -keyout ca-key -out ca-cert -days 365
    keytool -keystore server.truststore.jks -alias CARoot -import -file ca-cert
    keytool -keystore client.truststore.jks -alias CARoot -import -file ca-cert
    #Step 3
    keytool -keystore server.keystore.jks -alias localhost -certreq -file cert-file
    openssl x509 -req -CA ca-cert -CAkey ca-key -in cert-file -out cert-signed -days 365 -CAcreateserial -passin pass:test1234
    keytool -keystore server.keystore.jks -alias CARoot -import -file ca-cert
    keytool -keystore server.keystore.jks -alias localhost -import -file cert-signed

broker配置：

listeners=PLAINTEXT://host.name:port,SSL://host.name:port
    
    ssl.keystore.location=/var/private/ssl/kafka.server.keystore.jks
    ssl.keystore.password=test1234
    ssl.key.password=test1234
    ssl.truststore.location=/var/private/ssl/kafka.server.truststore.jks
    ssl.truststore.password=test1234
    security.inter.broker.protocol=SSL

检查：

openssl s_client -debug -connect localhost:9093 -tls1

配置client：

# 只支持0.9
    security.protocol=SSL
    ssl.truststore.location=/var/private/ssl/kafka.client.truststore.jks
    ssl.truststore.password=test1234
    
    ssl.keystore.location=/var/private/ssl/kafka.client.keystore.jks
    ssl.keystore.password=test1234
    ssl.key.password=test1234
    
    # Examples using console-producer and console-consumer:
    kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9093 --topic test --producer.config client-ssl.properties
    kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9093 --topic test --new-consumer --consumer.config client-ssl.properties

## 7.3 使用SASL进行认证 ##

## 7.4 认证和控制列表ACLs ##

## 7.5 zookeeper认证 ##

# 8 kafka连接 #

[Kafka Documentation]: http://kafka.apache.org/documentation.html#uses