Kafka介绍_kafka有主节点吗

一、Kafka是什么？

Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，一个高吞吐量分布式消息系统。

提供了类似JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，不是JMS规范的实现。

主要应用场景：Messaging、Website Activity Tracking、Metrice、Log Aggregation、Stream Processing

Kafka发送消息性能远高于ActiveMQ的任何存储方式。

Kafka消费少量消息的时候，性能优势不明显，甚至可能会低于文件存储系统的ActiveMQ，但是发送大量消息的时候，性能优势非常明显。
Kafka的集群算法做的很先进，大大强于ActiveMQ。ActiveMQ只有主从互备的HA，负载均衡做的不好，没有消息分片。而Kafka在HA，负载均衡和消息分片上做的很完美。

二、Kafka的设计目标

1、消息数据保存在磁盘，存取代价为O(1)。一般数据在磁盘上是使用BTree存储的，存取代价为O（lgn）。

2、高吞吐率。在普通的节点上，单机每秒10W消息读写。

3、支持分布式，所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。

4、支持数据并行加载到Hadoop中。

三、Kafka的设计理念

Kafka是一个高性能，高可用，可持久化的，为分布式设计的消息中间件。与标准的，如ActiveMQ这样的消息中间件不同，Kafka对消息的“仅仅发送一次”并不关注。

Kafka的设计初衷是提供一个统一的处理实时数据的平台。和普通的消息中间件一样，Kafka也分为消息生产者，消息消费者和消息中介。

kafka对消息保持时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群由多个kafka实例组成，每个实例（server）成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

每一种消息的分类，叫主题(Topic)。一个消息中介可以包含多个不同的主题。为了分布式设计，每个主题又可以分成多个分区(Partition)。每个分区都是一个顺序写入，且不可变的文件。每个新的消息总是追加到文件尾部。每个消息都有一个编号(Offset偏移量)，消费者可以通过这个编号选择消费消息。如下图：

1、分区

由于主题都可以分成不同的分区，而每个分区可以分布在不同的机器上，所以实现了分布式功能。Kafka通过Zookeeper实现注册中心，会将消息生产者，消费者，消息中介的元数据存储到Zookeeper上。Kafka会自动将分区分配到不同的机器上。

对于将哪些消息发送到哪些分区，Kafka默认使用轮询调度的方式分配。但是也可以根据自己的业务场景，定制化实现消息分区逻辑。每个分区的消费都是按照顺序的，但是跨分区的消息不保证顺序性。

2、消费

Kafka为消费者提供了GroupID的功能，同时只能有一个拥有同样GroupID的消费者，消费一个分区。这个有点像ActiveMQ里面的Exclusive Consumer功能。我们都知道，消息中间件分为Queue和Topic两种模式。如果每个消费者拥有同样的GroupID，那么这个主题就是被当做Queue方式消费，因为不会有消费者消费同样的消息；如果每个消费者拥有不同的GroupID，那么这个主题就是被当做Topic方式消费，因为每个消费者都会消费一遍这个消息。

3、Push/Pull

消息生产者使用标准的推送(push)模型，将消息推送到消息中介。但是消息消费者不同，它使用拉取(pull)模型，主动的将消息从消息中介拉取到客户端。这样消息中介不需要维护消息的使用状态。

消息推送的优势是，消息的实时性高，一旦消息中介接收到消息，可以马上推送给消费者。并且方便维护消息的消费状态。但是缺点也比较明显，不能得知消费者的状态，如果碰到消费者比发送者慢的情况，很容易造成消费者的消息堆积，最终压垮消费者。

使用拉取模型，消费者可以根据自己的状态选择什么时间拉取多少消息，不会造成消费者的拥堵。并且为了提升吞吐量，可以一次批量拉取多条消息。

4、消息传递保障方式

Kafka的消息中介不会存储消息消费的状态，而是把消息消费到哪里的偏移量存到客户端，并且同步到Zookeeper。可以选择批量同步，这样做的优势是提升吞吐量，风险是如果消费者崩溃，未同步的偏移量会导致消息重新消费。

这个就引出了消息传递的语意。系统可以提供3种可能的消息传递保障方式：至多一次，至少一次和仅仅一次。

至多一次是消息发送以后，无论消费者是否成功消费，消息都不会再重新发送。这个风险比较大，会丢消息。

至少一次是，消息即使被消费，如果由于网络等原因造成消费状态没有同步，那么下次还是会消费同样的消息。这样虽然不会丢失消息，但是会导致重复消费，这就需要业务程序实现幂等性，即无论消费多少次都是同样的结果，这个对业务端的程序要求比较苛刻。

最理想的方式当然是仅仅一次。这样如果消费消息之后，再存储消息已经被消费的状态时出现异常，那么被消费的数据会回滚，就当做消息没有消费。这是消息系统最完美的保障，但是是以牺牲性能为前提，所以使用仅仅一次的消费模型时需要确认，是不是真的有必要。

ActiveMQ等JMS实现的消息中间件支持仅仅一次的消费模型，Kafka由于设计理念不同，只支持至少一次，牺牲一致性换取性能。

5、存储方式

Kafka直接使用磁盘进行存储，没有使用缓存。由于操作系统本身是有缓存功能的，会先将数据放入缓存，经过一定时间刷盘存入硬盘。如果再使用JVM缓存，就会造成有两份缓存。Kafka最大限度的利用操作系统的缓存，所以如果想提升Kafka的性能，使用固态硬盘是个很好的手段。

因为Kafka只是追加数据和顺序读，不会随机读写，所以即使直接使用磁盘 效率也很高。

如果想不丢消息，可以修改Kafka的配置参数，每发送一条消息就同步一下磁盘，用降低性能的方式提高安全性。

传统的消息中间件一般是使用Btree的方式存储消息，但是由于Kafka不会有随机读，所以使用BTree并无意义。而且BTree只有在内存中查找数据才比较快，是Log(n)。如果在硬盘中查找，每一次寻道都需要一定时间，大约(10ms)，多次寻道会大幅降低效率。

Kafka会自动清理过期消息。无论消息是否被消费，创建时间2天(可设置)的消息将会被删除。

6、消息高可用实现

最后再说一下Kafka的消息高可用实现。Kafka使用复制备份机制存储消息。Kafka收到消息之后会向主节点和从节点发送消息。主节点用于接收和被消费消息，从节点只用于同步消息。Kafka的主从节点不是以服务器为粒度，而是以主题的分区为粒度。这样每台服务器都可能有主分区和从分区。最大限度的利用机器资源，而不是只有一台服务器接收请求，其他服务器等待。

总结一下，Kafka的优势是高性能，高可用。不足是消息可能会被消费多次。

四、Kafka相关概念

1、Topics/logs

一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），offset为一个long型数字，它是唯一的标记一条消息。kafka没有提供索引机制来存储offset，因为kafka中不对消息进行“随机读写”。

kafka和ActiveMQ不同的是：即使消息被消费，消息仍然不会被立即删除，日志文件将会根据broker中的配置要求，保留一定的时间之后删除；比如log文件保留2天，之后不管消息是否被消费，文件都会被删除。可以达到减少磁盘IO开支的效果。

consumer需要保持消费消息的offset。
kafka集群不需要维护任何consumer和producer状态信息，这些信息由zookeeper保存。

2、Partitions

一个topic的多个partitions，被分布在kafka集群中的多个server上；每个server（kafka实例）负责partitions中消息的读写操作；此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数（replicas），每个partition将会被备份到多台机器上，以提高可用性。

基于replicated方案，就需要对多个备份进行调度；每个partition都有一个server为“leader”；leader负责所有的读写操作，如果leader失效，那么将会有其他follower来接管（成为新的leader）；follower只是简单的跟进与leader，同步消息即可。leader server承载了全部的请求压力，因此从集群整体考虑，有多少个partitions就有多少个leader，kafka将leader均衡分散在每个实例上，确保整体的性能稳定。

3、Producers

Producers将消息发布到指定的Topic中，同时Producer也能决定将消息归属到哪个partitions，比如基于“round-robin”方式，或者通过其他的一些算法等。

4、Consumers

每个consumer属于一个consumer group。发送到Topic的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费。
如果所有的consumer都具有相同的group（属于queue模式），消息将会在consumer之间负载均衡。
如果所有的consumer都具有不同的group（属于“发布-订阅”模式），消息将会广播给所有的消费者。
一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费，一个consumer可以消费多个partitions中的消息。kafka只能保证一个partitions中的消息被某个consumer消费是顺序的。
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，否则某些consumer将无法得到消息。

五、Kafka部署结构

kafka是显式分布式架构，producer、broker（Kafka）和consumer都可以有多个。Kafka的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。几个基本概念：

1、message（消息）是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题）发布一些消息。如果consumer订阅了这个主题，那么新发布的消息就会广播给这些consumer。

2、Kafka是显式分布式的，多个producer、consumer和broker可以运行在一个大的集群上，作为一个逻辑整体对外提供服 务。对于consumer，多个consumer可以组成一个group，这个message只能传输给某个group中的某一个consumer.

六、Kafka集群部署

Kafka的集群算法做的很先进，大大强于ActiveMQ。ActiveMQ只有主从互备的HA，负载均衡做的不好，没有消息分片。而Kafka在HA，负载均衡和消息分片上做的很完美。

Kafka的消息存储在Broker上，每种类型的消息，存在一个Topic里。每个Topic分成多个分区。这些分区可以分布在同一个物理机，也可以分布在不同的物理机。

高可用

Kafka提供一个复制因子的概念，可以把分区复制n份，放在不同的节点上。这就实现了数据的高可用。而服务的高可用，和ActiveMQ类似。是在客户端注册多个Broker地址，其中一个失效，客户端会自动进行失效转移。

消息分片

消息通过轮询，或者自定义的算法写入不同的分区，则实现了消息分片。消息生产者不需要关注消息最终存入Topic的哪个分区，也不需要关注这个分区在哪台物理机上。分片算法会自动把消息路由到正确的分区。这个算法，非常像一致性哈希。其中每个物理机有n个分区，这n个分区是这个物理机的虚拟节点，将这些虚拟节点放入Hash环。

负载均衡

每个Topic分区有n分拷贝，但是只有一个节点负责处理消息的发送和接收，称为主节点。其他节点称为从节点，只是被动的同步消息。一旦主节点不能提供服务，从节点会变为主节点。而主从节点的单位是分区。也就是一台物理机，可以是Topic A的主节点，Topic B的从节点。通过此方式实现负载均衡和最大限度的利用系统资源，不会有专门负责备份的从节点物理机。

Kafka集群的结构图如下：