分布式消息系统 Kafka 简介

时间 2019-11-11

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Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，以后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。html

在大数据系统中，经常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据须要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并非很是适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka能够起到两个做用：linux

下降系统组网复杂度。git
下降编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统相似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的做用。github

一、Kafka主要特色：

同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒能够生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。算法
可进行持久化操做。将消息持久化到磁盘，所以可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。经过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。apache
分布式系统，易于向外扩展。全部的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机便可扩展机器。编程
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。vim
支持online和offline的场景。segmentfault

二、Kafka的架构：

Kafka的总体架构很是简单，是显式分布式架构，producer、broker（kafka）和consumer均可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer发送到broker，broker承担一个中间缓存和分发的做用。broker分发注册到系统中的consumer。broker的做用相似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通讯，是基于简单，高性能，且与编程语言无关的TCP协议。缓存

三、几个基本概念：

Topic：特指Kafka处理的消息源（feeds of messages）的不一样分类。
Partition：Topic物理上的分组，一个topic能够分为多个partition，每一个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。
Message：消息，是通讯的基本单位，每一个producer能够向一个topic（主题）发布一些消息。
Producers：消息和数据生产者，向Kafka的一个topic发布消息的过程叫作producers。
Consumers：消息和数据消费者，订阅topics并处理其发布的消息的过程叫作consumers。
Broker：缓存代理，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。

四、消息发送的流程：

Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面
kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。
Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset

五、Kafka的设计：

5.1 吞吐量

高吞吐是kafka须要实现的核心目标之一，为此kafka作了如下一些设计：

数据磁盘持久化：消息不在内存中cache，直接写入到磁盘，充分利用磁盘的顺序读写性能
zero-copy：减小IO操做步骤
数据批量发送
数据压缩
Topic划分为多个partition，提升parallelism

5.2 负载均衡

producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的partition
存在多个partiiton，每一个partition有本身的replica，每一个replica分布在不一样的Broker节点上
多个partition须要选取出lead partition，lead partition负责读写，并由zookeeper负责fail over
经过zookeeper管理broker与consumer的动态加入与离开

5.3 拉取系统

因为kafka broker会持久化数据，broker没有内存压力，所以，consumer很是适合采起pull的方式消费数据，具备如下几点好处：

简化kafka设计
consumer根据消费能力自主控制消息拉取速度
consumer根据自身状况自主选择消费模式，例如批量，重复消费，从尾端开始消费等

5.4 可扩展性

当须要增长broker结点时，新增的broker会向zookeeper注册，而producer及consumer会根据注册在zookeeper上的watcher感知这些变化，并及时做出调整。

5.5 消息删除策略

kafka和JMS实现(activeMQ)不一样的是:即便消息被消费,消息仍然不会被当即删除.日志文件将会根据broker中的配置要求,保留必定的时间以后删除;好比log文件保留2天,那么两天后,文件会被清除,不管其中的消息是否被消费.kafka经过这种简单的手段,来释放磁盘空间.此外,kafka的性能并不会由于日志文件的太多而低下,因此即便保留较多的log文件,也不不会有问题.

kafka中consumer负责维护消息的消费记录,而broker则不关心这些,这种设计不只提升了consumer端的灵活性,也适度的减轻了broker端设计的复杂度;这是和众多JMS prodiver的区别.此外,kafka中消息ACK的设计也和JMS有很大不一样,kafka中的消息时批量(一般以消息的条数或者chunk的尺寸为单位)发送给consumer,当消息消费成功后,向zookeeper提交消息的offset,而不会向broker交付ACK.或许你已经意识到,这种"宽松"的设计,将会有"丢失"消息/"消息重发"的危险.

六、Kafka的应用场景：

6.1 消息队列

比起大多数的消息系统来讲，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统通常吞吐量相对较低，可是须要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。

6.2 行为跟踪

Kafka的另外一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其余行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者拿到后，就能够作进一步的实时处理，或实时监控，或放到hadoop/离线数据仓库里处理。

6.3 元信息监控

做为操做记录的监控模块来使用，即聚集记录一些操做信息，能够理解为运维性质的数据监控吧。

6.4 日志收集

日志收集方面，其实开源产品有不少，包括Scribe、Apache Flume。不少人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合通常来讲是从服务器上收集日志文件，而后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。然而Kafka忽略掉文件的细节，将其更清晰地抽象成一个个日志或事件的消息流。这就让Kafka处理过程延迟更低，更容易支持多数据源和分布式数据处理。比起以日志为中心的系统好比Scribe或者Flume来讲，Kafka提供一样高效的性能和由于复制致使的更高的耐用性保证，以及更低的端到端延迟。

6.5 流处理

这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供以后对接的Storm或其余流式计算框架进行处理。不少用户会将那些从原始topic来的数据进行阶段性处理，汇总，扩充或者以其余的方式转换到新的topic下再继续后面的处理。例如一个文章推荐的处理流程，多是先从RSS数据源中抓取文章的内容，而后将其丢入一个叫作“文章”的topic中；后续操做多是须要对这个内容进行清理，好比回复正常数据或者删除重复数据，最后再将内容匹配的结果返还给用户。这就在一个独立的topic以外，产生了一系列的实时数据处理的流程。Strom和Samza是很是著名的实现这种类型数据转换的框架。

6.6 事件源

事件源是一种应用程序设计的方式，该方式的状态转移被记录为按时间顺序排序的记录序列。Kafka能够存储大量的日志数据，这使得它成为一个对这种方式的应用来讲绝佳的后台。好比动态汇总（News feed）。

6.7 持久性日志（commit log）

Kafka能够为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志能够在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种从新同步的机制。Kafka中日志压缩功能为这种用法提供了条件。在这种用法中，Kafka相似于Apache BookKeeper项目。

七、Kafka的设计要点：

7.1 直接使用linux 文件系统的cache，来高效缓存数据。

7.2 采用linux Zero-Copy提升发送性能。

传统的数据发送须要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用以后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减小为2次。根据测试结果，能够提升60%的数据发送性能。Zero-Copy详细的技术细节能够参考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/

7.3 数据在磁盘上存取代价为O(1)。

kafka以topic来进行消息管理，每一个topic包含多个part（ition），每一个part对应一个逻辑log，有多个segment组成。每一个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。每一个part在内存中对应一个index，记录每一个segment中的第一条消息偏移。发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个part上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），broker收到发布消息往对应part的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到必定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会建立新的segment。

7.4 显式分布式。

即全部的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。Producer和broker之间没有负载均衡机制。broker和consumer之间利用zookeeper进行负载均衡。全部broker和consumer都会在zookeeper中进行注册，且zookeeper会保存他们的一些元数据信息。若是某个broker和consumer发生了变化，全部其余的broker和consumer都会获得通知。