kafka docker

基本概念介绍

Broker 能够简单理解为一个 Kafka 节点, 多个 Broker 节点构成整个 Kafka 集群;
Topic 某种类型的消息的合集;
Partition 它是 Topic 在物理上的分组, 多个 Partition 会被分散地存储在不一样的 Kafka 节点上; 单个 Partition 的消息是保证有序的, 但整个 Topic 的消息就不必定是有序的;
Segment 包含消息内容的指定大小的文件, 由 index 文件和 log 文件组成; 一个 Partition 由多个 Segment 文件组成
Offset Segment 文件中消息的索引值, 从 0 开始计数
Replica (N) 消息的冗余备份, 表现为每一个 Partition 都会有 N 个彻底相同的冗余备份, 这些备份会被尽可能分散存储在不一样的机器上;
Producer 经过 Broker 发布新的消息到某个 Topic 中;
Consumer 经过 Broker 从某个 Topic 中获取消息;
如何使用 Kafka
首先介绍下如何搭建 Kafka 集群. 咱们基于 docker-compose 来搭建一个 2 个节点的集群, 这里 是详细的介绍文档.

搭建 Kafka 集群

首先编写一个 docker-compose.yml 文件:

version: '2.1'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    ports:
      - "2181:2181" 
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.2.136
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

2181(宿主机器):2181（docker内）
其中 KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME 须要被替换成你本机的 IP 地址, 不能是 localhost 0.0.0.0 之类的地址. KAFKA_CREATE_TOPICS 是为了演示能够在 Kafka 集群启动的时候建立一些默认的 Topic; test:1:1 的含义是默认建立一个名字为 test, Partition 和 Replica 数量都为 1 的 Topic.

在 docker-compose.yml 文件所在的目录执行 docker-compose up -d --scale kafka=2 就会在本机启动一个有两个节点的 Kafka 集群:

➜  Kafka git:(master) docker-compose up -d --scale kafka=2
Creating network "kafka_default" with the default driver
Creating kafka_kafka_1     ... done
Creating kafka_kafka_2     ... done
Creating kafka_zookeeper_1 ... done
➜  Kafka git:(master) docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                    COMMAND                  CREATED                  STATUS              PORTS                                                NAMES
d5927ffbd582        wurstmeister/kafka       "start-kafka.sh"         Less than a second ago   Up 6 seconds        0.0.0.0:32774->9092/tcp                              kafka_kafka_2
17916afee832        wurstmeister/zookeeper   "/bin/sh -c '/usr/sb…"   Less than a second ago   Up 7 seconds        22/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp, 0.0.0.0:2181->2181/tcp   kafka_zookeeper_1
578c02c01fd9        wurstmeister/kafka       "start-kafka.sh"         Less than a second ago   Up 6 seconds        0.0.0.0:32773->9092/tcp                              kafka_kafka_1

两个节点的 Kafka 集群已经成功启动, 节点对应的 container 名分别为 kafka_kafka_1 和 kafka_kafka_2
经过 Cli 工具演示生产和消费消息
Kafka 官方自带了一些 cli 工具, 能够进入到 container 内部去访问这些命令:

➜  Kafka git:(master) docker exec -it kafka_kafka_1 bash
bash-4.4# $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper kafka_zookeeper_1:2181
Topic:test      PartitionCount:1        ReplicationFactor:1     Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 1001    Replicas: 1001  Isr: 1001

上面的命令列出了当前 Kafka 集群的全部 Topic.

我本身更喜欢直接在宿主机访问 Kafka 集群, 这就须要先安装上 kafka , 在 macOS 中能够经过 brew install kafka 来安装.

安装完成后的使用方法和上面相似, 如列出全部 topic :

➜  Kafka git:(master) kafka-topics --describe --zookeeper localhost:2181
Topic:test      PartitionCount:1        ReplicationFactor:1     Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 1001    Replicas: 1001  Isr: 1001

接下来咱们来演示如何生产与消费消息.

建立一个新的 Topic:

➜  Kafka git:(master) kafka-topics --create --topic chat --partitions 3 --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2
Created topic "chat".

新建立的 Topic 名字为 chat, partition 数为 3, replica 数为 2. 能够经过下面的命令验证 Topic 是否成功建立:

➜  Kafka git:(master) kafka-topics --describe --zookeeper localhost:2181
Topic:chat      PartitionCount:3        ReplicationFactor:2     Configs:
        Topic: chat     Partition: 0    Leader: 1001    Replicas: 1001,1002     Isr: 1001,1002
        Topic: chat     Partition: 1    Leader: 1002    Replicas: 1002,1001     Isr: 1002,1001
        Topic: chat     Partition: 2    Leader: 1001    Replicas: 1001,1002     Isr: 1001,1002
Topic:test      PartitionCount:1        ReplicationFactor:1     Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 1001    Replicas: 1001  Isr: 1001

建立生产者和消费者进程

消息的生产和消费都须要知道对应的 Broker 地址, 若是在 docker 宿主机上访问的话就须要知道对应的映射端口. 咱们能够经过下面的命令获取:

而后经过下面的命令分别去建立消息生产者和消费者:

kafka-console-producer --broker-list localhost:32773 --topic chat
kafka-console-consumer --bootstrap-server localhost:32773 --topic chat --from-beginning

在生产者中输入消息, 就能够在消费者中看到对应的消息输出了, 效果以下图所示:

能够经过 <Ctrl-c> 来退出这两个进程.

文件存储原理介绍
咱们先回顾下前面关于 Topic chat 的一些信息:

Topic:chat PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs:

Topic: chat     Partition: 0    Leader: 1001    Replicas: 1001,1002     Isr: 1001,1002
    Topic: chat     Partition: 1    Leader: 1002    Replicas: 1002,1001     Isr: 1002,1001
    Topic: chat     Partition: 2    Leader: 1001    Replicas: 1001,1002     Isr: 1001,1002

从上面能够看出 ID 为 1001 的节点 (kafka_kafka_1) 存储了 Partition 0 和 Partitiont 2 的 Leader 部分, 同时也存储了 Partition 1 的一个备份.

Partition 是按照下面的算法分布到多个 Kafka 节点:

将全部 N 个 Broker 和待分配的 M 个Partition排序;
将第 i 个 Partition 分配到第 (i mod N) 个Broker上;
将第 i 个 Partition 的第 j 个副本分配到第 ((i + j) mod N) 个Broker上.
接下来咱们看一看 Partition 具体是怎么存储的

咱们能够登陆到节点 1001 内部看下对应的文件存储:

➜ blog git:(hexo) ✗ docker exec -it kafka_kafka_1 bash
bash-4.4# cd /kafka/kafka-logs-578c02c01fd9/
bash-4.4# ls -d chat*
chat-0 chat-1 chat-2
能够看到每个 Partition 都是和一个目录对应的, 同时每个目录里都包含了一个 index 文件和 log 文件:

bash-4.4# ls -lh chat-0
total 16
-rw-r--r-- 1 root root 10.0M May 8 20:52 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root 77 May 8 20:35 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10.0M May 8 20:52 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root 10 May 8 20:52 00000000000000000001.snapshot
-rw-r--r-- 1 root root 8 May 8 20:35 leader-epoch-checkpoint
其中 log 文件存储实际的消息内容, 而和它同名的 index 文件存储消息的索引数据. log 的文件名存放的是上一个 log 文件中最后一个消息的 offset 值.

能够按照下面的方法找到指定 offset 对应的消息

首先定位到对应的 segment ; 这个直接根据文件名进行二分查找就能够找到对应的 segement 了;
再在 segment 的 index 文件中顺序查找到 offset 在 log 文件中的位置; index 文件会被映射到内存中.
总结
Kafka 经过给 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition 分布在不一样的节点上, 这样便能提供比较好的并发能力. 同时, 对于 Partition 还能够指定对应的 Replica 数, 这也极大地提升了数据存储的安全性, 防止出现数据丢失.

基于文件名去辅助定位消息的设计仍是很巧妙的!

最开始计划写本文时是想经过设计一个聊天的场景来说解的, 发送者是消息生产者, 接受者是消息的消费者, 对于每一个用户都去生成一个对应的 Topic. 后来以为工做量有些略大, 就放弃了. 或许想学习 Go 的 Kafaka SDK sarama 的时候就会去实现这个示例.

监控

docker run -itd --name=kafka-manager -p 9000:9000 -e ZK_HOSTS="127.0.0.1:2181" sheepkiller/kafka-manager