Kafka架构及基本原理简析

作者：人工智能uu | 2024-07-31 23:04:45

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Kafka架构及基本原理简析

后面我们会对上面的一些核心概念进行更深入的介绍。在介绍完Kafka的核心概念之后，我们来看一下Kafka的对外提供的基本功能，组件及架构设计。

Kafka API

如上图所示，Kafka主要包含四个主要的API组件：

1. Producer API

应用程序通过Producer API向Kafka集群发送一个或多个Topic的消息。

2. Consumer API

应用程序通过Consumer API，向Kafka集群订阅一个或多个Topic的消息，并处理这些Topic下接收到的消息。

3. Streams API

应用程序通过使用Streams API充当流处理器（Stream Processor），从一个或者多个Topic获取输入流，并生产一个输出流到一个或者多个Topic，能够有效地将输入流进行转变后变成输出流输出到Kafka集群。

4. Connect API

允许应用程序通过Connect API构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。Connect实际上就做了两件事情：使用Source Connector从数据源（如：DB）中读取数据写入到Topic中，然后再通过Sink Connector读取Topic中的数据输出到另一端（如：DB），以实现消息数据在外部存储和Kafka集群之间的传输。

Kafka架构

接下来我们将从Kafka的架构出发，重点介绍Kafka的主要组件及实现原理。Kafka支持消息持久化，消费端是通过主动拉取消息进行消息消费的，订阅状态和订阅关系由客户端负责维护，消息消费完后不会立刻删除，会保留历史消息，一般默认保留7天，因此可以通过在支持多订阅者时，消息无需复制多分，只需要存储一份就可以。下面将详细介绍每个组件的实现原理。

1. Producer

Producer是Kafka中的消息生产者，主要用于生产带有特定Topic的消息，生产者生产的消息通过Topic进行归类，保存在Kafka 集群的Broker上，具体的是保存在指定的partition 的目录下，以Segment的方式（.log文件和.index文件）进行存储。

2. Consumer

Consumer是Kafka中的消费者，主要用于消费指定Topic的消息，Consumer是通过主动拉取的方式从Kafka集群中消费消息，消费者一定属于某一个特定的消费组。

3. Topic

Kafka中的消息是根据Topic进行分类的，Topic是支持多订阅的，一个Topic可以有多个不同的订阅消息的消费者。Kafka集群Topic的数量没有限制，同一个Topic的数据会被划分在同一个目录下，一个Topic可以包含1至多个分区，所有分区的消息加在一起就是一个Topic的所有消息。

4. Partition

在Kafka中，为了提升消息的消费速度，可以为每个Topic分配多个Partition，这也是就之前我们说到的，Kafka是支持多分区的。默认情况下，一个Topic的消息只存放在一个分区中。Topic的所有分区的消息合并起来，就是一个Topic下的所有消息。每个分区都有一个从0开始的编号，每个分区内的数据都是有序的，但是不同分区直接的数据是不能保证有序的，因为不同的分区需要不同的Consumer去消费，每个Partition只能分配一个Consumer，但是一个Consumer可以同时一个Topic的多个Partition。

5. Consumer Group

Kafka中的每一个Consumer都归属于一个特定的Consumer Group，如果不指定，那么所有的Consumer都属于同一个默认的Consumer Group。Consumer Group由一个或多个Consumer组成，同一个Consumer Group中的Consumer对同一条消息只消费一次。每个Consumer Group都有一个唯一的ID，即Group ID，也称之为Group Name。Consumer Group内的所有Consumer协调在一起订阅一个Topic的所有Partition，且每个Partition只能由一个Consuemr Group中的一个Consumer进行消费，但是可以由不同的Consumer Group中的一个Consumer进行消费。如下图所示：

在层级关系上来说Consumer好比是跟Topic对应的，而Consumer就对应于Topic下的Partition。Consumer Group中的Consumer数量和Topic下的Partition数量共同决定了消息消费的并发量，且Partition数量决定了最终并发量，因为一个Partition只能由一个Consumer进行消费。当一个Consumer Group中Consumer数量超过订阅的Topic下的Partition数量时，Kafka会为每个Partition分配一个Consumer，多出来的Consumer会处于空闲状态。当Consumer Group中Consumer数量少于当前定于的Topic中的Partition数量是，单个Consumer将承担多个Partition的消费工作。如上图所示，Consumer Group B中的每个Consumer需要消费两个Partition中的数据，而Consumer Group C中会多出来一个空闲的Consumer4。总结下来就是：同一个Topic下的Partition数量越多，同一时间可以有越多的Consumer进行消费，消费的速度就会越快，吞吐量就越高。同时，Consumer Group中的Consumer数量需要控制为小于等于Partition数量，且最好是整数倍：如1，2，4等。

6. Segment

考虑到消息消费的性能，Kafka中的消息在每个Partition中是以分段的形式进行存储的，即每1G消息新建一个Segment，每个Segment包含两个文件：.log文件和.index文件。之前我们已经说过，.log文件就是Kafka实际存储Producer生产的消息，而.index文件采用稀疏索引的方式存储.log文件中对应消息的逻辑编号和物理偏移地址（offset），以便于加快数据的查询速度。.log文件和.index文件是一一对应，成对出现的。下图展示了.log文件和.index文件在Partition中的存在方式。

Kafka里面每一条消息都有自己的逻辑offset（相对偏移量）以及存在物理磁盘上面实际的物理地址便宜量Position，也就是说在Kafka中一条消息有两个位置：offset（相对偏移量）和position（磁盘物理偏移地址）。在kafka的设计中，将消息的offset作为了Segment文件名的一部分。Segment文件命名规则为：Partition全局的第一个Segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个Partition的最大offset（Message的offset，非实际物理地偏移地址，实际物理地址需映射到.log中，后面会详细介绍在.log文件中查询消息的原理）。数值最大为64位long大小，由20位数字表示，前置用0填充。

上图展示了.index文件和.log文件直接的映射关系，通过上图，我们可以简单介绍一下Kafka在Segment中查找Message的过程：

1.根据需要消费的下一个消息的offset，这里假设是7，使用二分查找在Partition中查找到文件名小于（一定要小于，因为文件名编号等于当前offset的文件里存的都是大于当前offset的消息）当前offset的最大编号的.index文件，这里自然是查找到了00000000000000000000.index。

2.在.index文件中，使用二分查找，找到offset小于或者等于指定offset（这里假设是7）的最大的offset，这里查到的是6，然后获取到index文件中offset为6指向的Position（物理偏移地址）为258。

3.在.log文件中，从磁盘位置258开始顺序扫描，直到找到offset为7的Message。

至此，我们就简单介绍完了Segment的基本组件.index文件和.log文件的存储和查询原理。但是我们会发现一个问题：.index文件中的offset并不是按顺序连续存储的，为什么Kafka要将索引文件设计成这种不连续的样子？这种不连续的索引设计方式称之为稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当.log中写入了4k大小的数据，就往.index里以追加的写入一条索引记录。使用稀疏索引主要有以下原因：

(1)索引稀疏存储，可以大幅降低.index文件占用存储空间大小。

(2)稀疏索引文件较小，可以全部读取到内存中，可以避免读取索引的时候进行频繁的IO磁盘操作，以便通过索引快速地定位到.log文件中的Message。

7. Message

Message是实际发送和订阅的信息是实际载体，Producer发送到Kafka集群中的每条消息，都被Kafka包装成了一个Message对象，之后再存储在磁盘中，而不是直接存储的。Message在磁盘中的物理结构如下所示。

On-disk format of a message

offset : 8 bytes

message length : 4 bytes (value: 4 + 1 + 1 + 8(if magic value > 0) + 4 + K + 4 + V)

crc : 4 bytes

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