Kafka基本知识整理

首先Kafka是一个分布式消息队列中间件，Apache顶级项目，https://kafka.apache.org/   高性能、持久化、多副本备份、横向扩展。

生产者Producer往队列里发送消息，消费者Consumer从队列里消费消息，而后进行业务逻辑。应用场景主要有：解耦、削峰（缓冲）、异步处理、排队、分布式事务控制等等。

1. Kafka对外使用Topic(主题)的概念，生产者往Topic里写消息，消费者从Topic中消费读消息。
2. 为了实现水平扩展，一个Topic实际是由多个Partition（分区）组成的，遇到瓶颈时，能够经过增长Partition的数量来进行横向扩容。
3. 单个Parition内是保证消息有序。持久化时，每收到一条消息，Kafka就是在对应的日志文件Append写，因此性能很是高。

Kafka Data Flow 消息流转图

上图中，消息生产者Producers往Brokers里面的指定Topic中写消息，消息消费者Consumers从Brokers里面消费指定Topic的消息，而后进行业务处理。

在实际的部署架构中，Broker、Topic、Partition这些元数据保存在ZooKeeper中，Kafka的监控、消息路由（分区）由ZooKeeper控制。0.8版本的OffSet也由ZooKeeper控制。

1、消息生产/发送过程

Kafka建立Message、发送时要指定对应的Topic和Value（消息体），Key（分区键）和Partition（分区）是可选参数。 

调用Producer的Send()方法后，消息先进行序列化（消息序列化器可自定义实现：例如：Protobuf），而后按照Topic和Partition，临时放到内存中指定的发送队列中。达到阈值后，而后批量发送。

发送时，当Partition没设置时，若是设置了Key-分区键（例如：单据类型），按照Key进行Hash取模，保证相同的Key发送到指定的分区Partition。若是未设置分区键Key，使用Round-Robin轮询随机选分区Partition。

2、分区Partition的高可用和选举机制

分区有副本的概念，保证消息不丢失。当存在多副本的状况下，会尽可能把多个副本，分配到不一样的broker上。

Kafka会为Partition选出一个Leader Broker（经过ZooKeeper），以后全部该Partition的请求，实际操做的都是Leader，而后再同步到其余的Follower。

当一个Kafka Broker宕机后，全部Leader在该Broker上的Partition都会从新选举，在剩余的Follower中选出一个Leader，继续提供服务。

正如上面所讲：Kafka使用ZooKeeper在多个Broker中选出一个Controller，用于Partition分配和Leader选举。如下是Partition的分配机制：

• 将全部Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序
• 将第i个Partition分配到第（i mod n）个Broker上 （这个就是leader）
• 将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) mode n）个Broker上

Controller会在ZooKeeper的/brokers/ids节点上注册Watch，一旦有broker宕机，它就能知道。

当Broker宕机后，Controller就会给受到影响的Partition选出新Leader。

Controller从ZooKeeper的/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state中，读取对应Partition的ISR（in-sync replica已同步的副本）列表，选一个出来作Leader。

选出Leader后，更新ZooKeeper的存储，而后发送LeaderAndISRRequest给受影响的Broker进行通知。

若是ISR列表是空，那么会根据配置，随便选一个replica作Leader，或者干脆这个partition就是宕机了。

若是ISR列表的有机器，可是也宕机了，那么还能够等ISR的机器活过来。

多副本同步：

服务端这边的处理是Follower从Leader批量拉取数据来同步。可是具体的可靠性，是由生产者来决定的。

生产者生产消息的时候，经过request.required.acks参数来设置数据的可靠性。

 在acks=-1的时候，若是ISR少于min.insync.replicas指定的数目，那么就会返回不可用。

 这里ISR列表中的机器是会变化的，根据配置replica.lag.time.max.ms，多久没同步，就会从ISR列表中剔除。之前还有根据落后多少条消息就踢出ISR，在1.0版本后就去掉了，由于这个值很难取，在高峰的时候很容易出现节点不断的进出ISR列表。  

 从ISA中选出leader后，follower会从把本身日志中上一个高水位后面的记录去掉，而后去和leader拿新的数据。由于新的leader选出来后，follower上面的数据，可能比新leader多，因此要截取。这里高水位的意思，对于partition和leader，就是全部ISR中都有的最新一条记录。消费者最多只能读到高水位；

 从leader的角度来讲高水位的更新会延迟一轮，例如写入了一条新消息，ISR中的broker都fetch到了，可是ISR中的broker只有在下一轮的fetch中才能告诉leader。

 也正是因为这个高水位延迟一轮，在一些状况下，kafka会出现丢数据和主备数据不一致的状况，0.11开始，使用leader epoch来代替高水位。

3、消息消费过程

 

订阅topic是以一个消费组来订阅的，一个消费组里面能够有多个消费者。同一个消费组中的两个消费者，不会同时消费一个partition。

换句话来讲，就是 一个partition，只能被消费组里的一个消费者消费，可是能够 同时被多个消费组消费。所以，若是消费组内的消费者若是比partition多的话，那么就会有个别消费者一直空闲。

 消息Offset偏移量(消息的顺序号)管理

 一个消费组消费partition，须要保存offset记录消费到哪，之前保存在zk中，因为zk的写性能很差，之前的解决方法都是consumer每隔一分钟上报一次。

 ZooKeeper的性能严重影响了消费的速度，并且很容易出现重复消费。

 在0.10版本后，Kafka把这个offset的保存，从ZooKeeper总剥离，保存在一个名叫 __consumeroffsets topic的Topic中。

 消息的key由groupid、topic、partition组成，value是偏移量offset。topic配置的清理策略是compact。老是保留最新的key，其他删掉。

 通常状况下，每一个key的offset都是缓存在内存中，查询的时候不用遍历partition，若是没有缓存，第一次就会遍历partition创建缓存，而后查询返回。

 

 Partitin的Rebalance

 生产过程当中broker要分配partition，消费过程这里，也要分配partition给消费者。相似broker中选了一个controller出来，消费也要从broker中选一个 coordinator，用于分配partition。

 

  coordinator的选举过程

1. 看offset保存在那个partition
2. 该partition leader所在的broker就是被选定的coordinator

 交互流程 

1. consumer启动、或者coordinator宕机了，consumer会任意请求一个broker，发送ConsumerMetadataRequest请求，broker会按照上面说的方法，选出这个consumer对应coordinator的地址。
2. consumer 发送heartbeat请求给coordinator，返回IllegalGeneration的话，就说明consumer的信息是旧的了，须要从新加入进来，进行reblance。返回成功，那么consumer就从上次分配的partition中继续执行。

  Rebalance

1. consumer给coordinator发送JoinGroupRequest请求。
2. 这时其余consumer发heartbeat请求过来时，coordinator会告诉他们，要reblance了。
3. 其余consumer发送JoinGroupRequest请求。
4. 全部记录在册的consumer都发了JoinGroupRequest请求以后，coordinator就会在这里consumer中随便选一个leader。而后回JoinGroupRespone，这会告诉consumer你是follower仍是leader，对于leader，还会把follower的信息带给它，让它根据这些信息去分配partition
5. consumer向coordinator发送SyncGroupRequest，其中leader的SyncGroupRequest会包含分配的状况。
6. coordinator回包，把分配的状况告诉consumer，包括leader。

   当partition或者消费者的数量发生变化时，都得进行reblance。
   列举一下会reblance的状况：

1. 增长Partition
2. 增长消费者
3. 消费者主动关闭
4. 消费者宕机
5. coordinator宕机

4、消息投递语义

kafka支持3种消息投递语义，
At most once：最多一次，消息可能会丢失，但不会重复
At least once：最少一次，消息不会丢失，可能会重复
Exactly once：只且一次，消息不丢失不重复，只且消费一次（0.11中实现，仅限于下游也是kafka）

At least once：（业务中使用比较多）

先获取数据，再进行业务处理，业务处理成功后commit offset。

1. 生产者生产消息异常，消息是否成功写入不肯定，重作，可能写入重复的消息
2. 消费者处理消息，业务处理成功后，更新offset失败，消费者重启的话，会重复消费

At most once：

先获取数据，再commit offset，最后进行业务处理。

1. 生产者生产消息异常，无论，生产下一个消息，消息就丢了
2. 消费者处理消息，先更新offset，再作业务处理，作业务处理失败，消费者重启，消息就丢了。

Exactly once：

首先要保证消息不丢，再去保证不重复。因此盯着At least once的缘由来搞。 

1. 生产者重作致使重复写入消息----生产保证幂等性
2. 消费者重复消费---消灭重复消费，或者业务接口保证幂等性重复消费也没问题

业务处理的幂等性很是重要。Kafka控制不了，须要业务来实现。好比所判断消息是否已经处理。

解决重复消费有两个方法：

1. 下游系统保证幂等性，重复消费也不会致使多条记录。
2. 把commit offset和业务处理绑定成一个事务。

生产的幂等性：

为每一个producer分配一个pid，做为该producer的惟一标识。producer会为每个<topic,partition>维护一个单调递增的seq。相似的，broker也会为每一个<pid,topic,partition>记录下最新的seq。当req_seq == broker_seq+1时，broker才会接受该消息。由于：

1. 消息的seq比broker的seq大超过期，说明中间有数据还没写入，即乱序了。

2. 消息的seq不比broker的seq小，那么说明该消息已被保存。

  事务性和原子性

   场景是这样的：

1. 先从多个源topic中获取数据。
2. 作业务处理，写到下游的多个目的topic。
3. 更新多个源topic的offset。

   其中第二、3点做为一个事务，要么全成功，要么全失败。这里得益与offset其实是用特殊的topic去保存，这两点都归一为写多个topic的事务性处理。

   

   

   引入tid（transaction id），和pid不一样，这个id是应用程序提供的，用于标识事务，和producer是谁并不要紧。就是任何producer均可以使用这个tid去作事务，这样进行到一半就死掉的事务，能够由另外一个producer去恢复。
   同时为了记录事务的状态，相似对offset的处理，引入transaction coordinator用于记录transaction log。在集群中会有多个transaction coordinator，每一个tid对应惟一一个transaction coordinator。
   注：transaction log删除策略是compact，已完成的事务会标记成null，compact后不保留。
   启动事务时，先标记开启事务，写入数据，所有成功就在transaction log中记录为prepare commit状态，不然写入prepare abort的状态。以后再去给每一个相关的partition写入一条marker（commit或者abort）消息，标记这个事务的message能够被读取或已经废弃。成功后     在transaction log记录下commit/abort状态，至此事务结束。

   总体的数据流是这样的：

   

  

1. 首先使用tid请求任意一个broker（代码中写的是负载最小的broker），找到对应的transaction coordinator。
2. 请求transaction coordinator获取到对应的pid，和pid对应的epoch，这个epoch用于防止僵死进程复活致使消息错乱，当消息的epoch比当前维护的epoch小时，拒绝掉。tid和pid有一一对应的关系，这样对于同一个tid会返回相同的pid。
3. client先请求transaction coordinator记录<topic,partition>的事务状态，初始状态是BEGIN，若是是该事务中第一个到达的<topic,partition>，同时会对事务进行计时；client输出数据到相关的partition中；client再请求transaction coordinator记录offset的<topic,partition>事务状态；client发送offset commit到对应offset partition。
4. client发送commit请求，transaction coordinator记录prepare commit/abort，而后发送marker给相关的partition。所有成功后，记录commit/abort的状态，最后这个记录不须要等待其余replica的ack，由于prepare不丢就能保证最终的正确性了。

     这里prepare的状态主要是用于事务恢复，例如给相关的partition发送控制消息，没发完就宕机了，备机起来后，producer发送请求获取pid时，会把未完成的事务接着完成。

     当partition中写入commit的marker后，相关的消息就可被读取。因此kafka事务在prepare commit到commit这个时间段内，消息是逐渐可见的，而不是同一时刻可见。

    消息消费事务

    消费时，partition中会存在一些消息处于未commit状态，即业务方应该看不到的消息，须要过滤这些消息不让业务看到，kafka选择在消费者进程中进行过来，而不是在broker中过滤，主要考虑的仍是性能。kafka高性能的一个关键点是zero copy，若是须要在broker中过 滤，那么势必须要读取消息内容到内存，就会失去zero copy的特性。

  5、 Kafka文件组织

  kafka的数据，其实是以文件的形式存储在文件系统的。topic下有partition，partition下有segment， segment是实际的一个个文件，topic和partition都是抽象概念。

  在目录/${topicName}-{$partitionid}/下，存储着实际的log文件（即segment），还有对应的索引文件。

  每一个segment文件大小相等，文件名以这个segment中最小的offset命名，文件扩展名是.log；segment对应的索引的文件名字同样，扩展名是.index。有两个index文件，一个是offset index用于按offset去查message，一个是time index用于按照时间去查，其实这里能够优化合到一块儿，下面只说offset index。整体的组织是这样的：

  

   

  为了减小索引文件的大小，下降空间使用，方便直接加载进内存中，这里的索引使用稀疏矩阵，不会每个message都记录下具体位置，而是每隔必定的字节数，再创建一条索引。 索引包含两部分，分别是baseOffset，还有position。

  baseOffset：意思是这条索引对应segment文件中的第几条message。这样作方便使用数值压缩算法来节省空间。例如kafka使用的是varint。

  position：在segment中的绝对位置。

  查找offset对应的记录时，会先用二分法，找出对应的offset在哪一个segment中，而后使用索引，在定位出offset在segment中的大概位置，再遍历查找message。

6、Kafka经常使用配置项
  Broker配置

  

  Topic配置

  

 

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