Kafka牛逼在哪里？

╰+攻爆jí腚メ 2023-09-23 17:20 43阅读 0赞

### 一、Kafka存在哪些方面的优势 ###

#### 1. 多生产者 ####

可以无缝地支持多个生产者，不管客户端在使用单个主题还是多个主题。

#### 2. 多消费者 ####

支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据，而且消费者之间互不影响。

#### 3. 基于磁盘的数据存储 ####

支持消费者非实时地读取消息，由于消息被提交到磁盘，根据设置的规则进行保存。当消费者发生异常时候，意外离线，由于有持久化的数据保证，可以实现联机后从上次中断的地方继续处理消息。

#### 4. 伸缩性 ####

用户在开发阶段可以先试用单个broker，再扩展到包含3个broker的小型开发集群，然后随着数据量不断增长，部署到生产环境的集群可能包含上百个broker。

#### 5. 高性能 ####

Kafka可以轻松处理巨大的消息流，在处理大量数据的同事，它还能保证亚秒级的消息延迟。

### 二、Kafka常见的使用场景 ###

#### 1. 消息 ####

kafka更好的替换传统的消息系统，消息系统被用于各种场景（解耦数据生产者，缓存未处理的消息等），与大多数消息系统比较，kafka有更好的吞吐量，内置分区，副本和故障转移，这有利于处理大规模的消息。

根据我们的经验，消息往往用于较低的吞吐量，但需要低的端到端延迟，并需要提供强大的耐用性的保证。

在这一领域的kafka比得上传统的消息系统，如ActiveMQ或RabbitMQ等。

#### 2. 网站活动追踪 ####

kafka原本的使用场景是用户的活动追踪，网站的活动（网页游览，搜索或其他用户的操作信息）发布到不同的话题中心，这些消息可实时处理，实时监测，也可加载到Hadoop或离线处理数据仓库。

#### 3. 指标 ####

kafka也常常用于监测数据。分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。

#### 4. 日志聚合 ####

许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常从服务器中收集物理日志文件，并将它们放在中央位置（可能是文件服务器或HDFS）进行处理。Kafka抽象出文件的细节，并将日志或事件数据更清晰地抽象为消息流。这允许更低延迟的处理并更容易支持多个数据源和分布式数据消费。

#### 5. 流处理 ####

kafka中消息处理一般包含多个阶段。其中原始输入数据是从kafka主题消费的，然后汇总，丰富，或者以其他的方式处理转化为新主题，例如，一个推荐新闻文章，文章内容可能从“articles”主题获取；然后进一步处理内容，得到一个处理后的新内容，最后推荐给用户。这种处理是基于单个主题的实时数据流。从0.10.0.0开始，轻量，但功能强大的流处理，就可以这样进行数据处理了。

除了Kafka Streams，还有Apache Storm和Apache Samza可选择。

#### 6. 事件采集 ####

事件采集是一种应用程序的设计风格，其中状态的变化根据时间的顺序记录下来，kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。

#### 7. 提交日志 ####

kafka可以作为一种分布式的外部日志，可帮助节点之间复制数据，并作为失败的节点来恢复数据重新同步，kafka的日志压缩功能很好的支持这种用法，这种用法类似于Apacha BookKeeper项目。

## 三、Kafka架构深度剖析 ##

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### 1. Kafka数据处理步骤 ###

1.1 Producer产生消息，发送到Broker中

1.2 Leader状态的Broker接收消息，写入到相应topic中

1.3 Leader状态的Broker接收完毕以后，传给Follow状态的Broker作为副本备份

1.4 Consumer消费Broker中的消息

### 2. Kafka 核心组件 ###

2.1 Producer：消息生产者，产生的消息将会被发送到某个topic

2.2 Consumer：消息消费者，消费的消息内容来自某个topic

2.3 Topic：消息根据topic进行归类，topic其本质是一个目录，即将同一主题消息归类到同一个目录

2.4 Broker：每一个kafka实例（或者说每台kafka服务器节点）就是一个broker，一个broker可以有多个topic

2.5 Zookeeper： Zookeeper集群不属于kafka内的组件，但kafka依赖 Zookeeper集群保存meta信息，所以在此做声明其重要性。

### 3. broker和集群 ###

一个独立的Kafka服务器称为broker，broker接收来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存。broker为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返回已经提交到磁盘上的消息。根据特定的硬件及其性能特征，单个broker可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。

broker是集群的组成部分。每个集群都有一个broker同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）。控制器负责管理工作，包括将分区分配给broker和监控broker。在集群中，一个分区从属于一个broker，该broker被称为分区的首领。一个分区可以分配多个broker，这个时候会发生分区复制。这种复制机制为分区提供了消息冗余，如果一个broker失效，其他broker可以接管领导权。不过，相关的消费者和生产者都要重新连接到新的首领。

### 4. Consumer与topic关系 ###

kafka只支持Topic

• 每个group中可以有多个consumer，每个consumer属于一个consumer group；通常情况下，一个group中会包含多个consumer，这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力，而且还能提高”故障容错”性，如果group中的某个consumer失效那么其消费的partitions将会由其它consumer自动接管。

• 对于Topic中的一条特定的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的其中一个consumer消费，此消息不会发送给一个group的多个consumer；那么一个group中所有的consumer将会交错的消费整个Topic，每个group中consumer消息消费互相独立，我们可以认为一个group是一个”订阅”者。

• 在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)； 一个Topic中的每个partions，只会被一个”订阅者”中的一个consumer消费，不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息。

• kafka的设计原理决定,对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息，而处于空闲状态。

\*\*kafka**只能保证一个partition**中的消息被某个consumer**消费时是顺序的；事实上，从Topic**角度来说,**当有多个partitions**时,\*\***消息仍不是全局有序的。**

### 5. Kafka消息的分发 ###

• Producer客户端负责消息的分发

• kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含\*”**集群中存活的servers**列表”*、*“partitions leader\*\*列表”\*等信息；

• 当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接；

• 消息由producer直接通过socket发送到broker，中间不会经过任何”路由层”。事实上，消息被路由到哪个partition上由producer客户端决定，比如可以采用”random””key-hash””轮询”等。

• \*如果一个topic\*\*中有多个partitions,**那么在producer**端实现”\*\*消息均衡分发”\**是必要的。*

• 在producer端的配置文件中,开发者可以指定partition路由的方式。

• Producer消息发送的应答机制

设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1

0: producer不会等待broker发送ack

1: 当leader接收到消息之后发送ack

2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack

*request.required.acks=0*

### 6. Consumer的负载均衡 ###

当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力，步骤如下：

1.  假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2.  加入group A 中,有如下consumer: C0,C1
3.  首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3
4.  根据consumer.id排序: C0,C1
5.  计算倍数: M = \[P0,P1,P2,P3\].size / \[C0,C1\].size,本例值M=2(向上取整)
6.      然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

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