【kafka 5】kafka的工作原理：消费者的消费模型、offset的维护。生产者生产原理、消息发送确认机制_kafka 消费模型

一. 基础知识

1. 概念概览

• broker：位于Kafka架构中间位置的Kafka Cluster，用于落地存储消息，由多个server组成
• topic：可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是topic
• producer：消息生产者，向kafka broker发消息的客户端
• consumer：消息消费者，向kafka broker取消息的客户端
• Consumer Group：消费者组内每个consumer消费固定分区，且一个分区只能有一个consumer消费（乱序）。消费者组之间互不影响，组间消费数据可重复。
• Partition：一个topic可以有多个分区，分布在不同的broker上。主分区用于接收和发送数据，副分区用于同步数据，当主分区宕机出现异常时，通过选主，从其他代理选择主分区。为了吞吐量，一个broker只放一个主分区，这样可以并法读写。
• Replica：一个topic的每个分区有若干个副本，即一个broker leader和多个follower。
• message：每条消息按顺序写到partition，并标识了一个递增序号代表其进来的先后顺序。

 

2. topic与message

kafka将所有消息组织成多个topic的形式存储，而每个topic又可以拆分成多个partition，每个partition又由message组成。每个message都被标识了一个递增序列号代表其进来的先后顺序，并按顺序存储在partition中。

这样message就通过<partition_id + id>的方式存储起来。
上面的Id称为kafka的offset，这样的存储方式有如下好处：

1. 消费者可根据offset灵活消费；
2. 线程安全：每个consumer都保留自己的offset，消费时互不干扰，不存在线程安全问题；
3. 消费访问的高效性：每个topic中的消息被组织成多个分区，消息在生产和消费时，一个线程消费指定partition，减少竞争增加了程序的并行能力。
4. 集群的可拓展性：通过分区策略将message分配到不同的分区（一个分区对应一个broker），当broker负载满时，通过扩容将消息重新（？）均匀分配。
5. 持久化策略：可通过指定时间段来指定消息的过期时间
6. 高可用：多个broker组成cluster集群实现了partiton的高可用。

 
 

二. consumer消费者

1. kafka的消费模型

一般的消息系统存在两种消费模型：

• push：优势在于消息实时性高。劣势在于没有考虑consumer消费能力和饱和情况，容易导致producer压垮consumer。
• pull：优势在可以控制消费速度和消费数量，保证consumer不会出现饱和。劣势在于当没有数据，会出现空轮询，消耗cpu。

pull的模式

kafka 采用pull的模式，并通过可配置化参数，保证当存在数据且到达一定量时，consumer才能进行pull操作，否则一直处于block的状态。

 

2. kafka的数据分配策略

默认采取的是Range策略

2.1. RoundRobin轮询

消费条件

• 同一个consumer Group里消费者的num.streams（线程数）必须相等（消费能力保持一致，或者都设为1）
• 每个消费者订阅的主题必须相同（到达均匀分配的效果）
   

工作原理：

• 将某个topic所有的分区组成TopicAndPartition列表，列表进行hash排序，轮询分配到不同的消费者。
   

特点：

• 优点：不同消费者最多差一个分区的消费，当每一个consumer订阅的Topic一样时，推荐使用
• 缺点：消费者消费到不属于自己计算的分区数据

 

2.2. Range根据范围消费

分区划分逻辑：

通过计算：分区总数/消费者总数 来分配每个消费者消费多少个分区，当有余数时，前面的几个消费者线程将会多消费一个分区。

例子：

有十个分区，三个消费者线程，10/3=3—1，那么消费者线程C1-0 将会多消费一个分区

弊端：
个别消费者线程多消费分区，随着Topic的增多，每个consumer消费的分区数差距越来越大。

 

3. offset的维护

3.1. 精准消费和灵活消费

kafka通过consumer position记录每个分区的消费状态（消费者组 + 主题 + 分区 + offset 确定消费位置），当消费完成时，broker收到确认，consumer position指向下次消费的offset。因为消费不会删除，consumer position更新之后，consumer仍然可以重置offset重新消费历史消息。

3.2. offset保存到哪里

历史问题

kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper。但会有以下问题：

• 每次消费时都要将数据的offset写入一次，效率比较低
• Zookeeper与kafka的offset变化确认也需要走IO，给offset的维护带来不稳定性和低效，已经成为kafka性能瓶颈。

现在的版本

kafka0.9版本之后，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic ：__consumer_offsets，通过使用内部的broker来管理，将topic提交给__consumer_offsets函数来执行。

 
更新offset的具体设置

• 自动提交，设置enable.auto.commit=true，更新的频率根据参数【auto.commit.interval.ms】来定。这种方式也被称为【at most once】，消费者fetch到消息后就可以更新offset，无论是否消费成功。
• 手动提交，设置enable.auto.commit=false，这种方式称为【at least once】。fetch到消息后，等消费完成再调用方法【consumer.commitSync()】，手动更新offset；如果消费失败，则offset也不会更新，此条消息会被重复消费一次。

 
 

三. kafka生产者

1. 生产者原理

一个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和 Sender线程。

1.1. 主线程

• kafkaProducer：
  创建消息，通过拦截器、序列化器和分区器的之后缓存到消息累加器（RecordAccumulator）中
• RecordAccumulator：
  主要用来缓存消息以便 Sender 线程可以批量发送，进而减少网络传输的资源消耗以提升性能。
  RecordAccumulator内部为每个分区都维护了一个双端队列，即 Deque。消息写入缓存时，追加到双端队列的尾部；Sender 读取消息时，从双端队列的头部读取。

• 缓存的大小可以通过生产者客户端参数 buffer.memory 配置，默认值为32M。

• 如果生产者发送消息的速度超过发送到服务器的速度，则会导致生产者空间不足，这个时候 KafkaProducer.send()方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，这个取决于参数max.block.ms 的配置，此参数的默认值为 60000ms。

• ProducerBatch ：
  一个消息批次，Sender读取时，会将较小的 ProducerBatch 凑成一个较大 ProducerBatch ，也可以减少网络请求的次数以提升整体的吞吐量。
  ProducerBatch 最大的容量是由batch.size配置。

 

大致逻辑

当一条消息（ ProducerRecord ) 流入RecordAccumulator时，会先寻找与消息分区所对应的双端队列（如果没有则新建），再从这个双端队列的尾部获取一个 ProducerBatch（如果没有则新建），查看 ProducerBatch 中是否还可以写入这个 ProducerRecord， 如果可以写入， 不可以则新建一个 Producer Batch 。

 

1.2. Sender线程

主要作用是从 RecordAccumulator 获取消息并将其发送到 Kafka 中。

对于 KafkaProducer 的应用逻辑而言，主线程只关注向哪个分区中发送哪些消息；
而对于网络连接来说，生产者客户端是与具体 broker 节点建立的连接，而并不关心消息属于哪一个分区，所以在这里需要做一个应用逻辑层面到网络 I/O 层面的转换。

• 消息封装为broker节点，并发送写请求：

Sender 从 RecordAccumulator 获取缓存的消息之后，会进一步将<分区,Deque>的形式转变成<Node,List< ProducerBatch>的形式，其中 Node 表示 Kafka 集群 broker 节点。
转换之后，Sender 会进一步封装成<Node,Request> 的形式， 这样就可以将 Request 请求发往各个 Node 了，这里的 Request 是 Kafka 各种协议请求。

• 缓存请求 InFlightRequests ：

请求在从 sender 线程发往 Kafka 之前还会保存到 InFlightRequests 中，InFlightRequests 保存对象的具体形式为 Map<Nodeld, Deque>，它的主要作用是缓存 已经发出去但还没有收到服务端响应的请求。
 
最多缓存请求数：max.in.flight.request.per. connection。默认值为 5，即每个连接最多只能缓存 5 个未响应的请求，超过该数值之后就不能再向这个连接发送更多的请求了，除非有缓存的请求收到了响应（ Response ）。
 
通过比较 Deque 的 size 与这个参数的大小来判断对应的 Node 中是否己经堆积了很多未响应的消息，如果真是如此，那么说明这个 Node 节点负载较大或网络连接有问题，再继其发送请求会增大请求超时的可能。

 
 

2. producer的消息发送确认机制

2.1. ack的三个值

直接影响到Kafka集群的吞吐量和消息可靠性。而吞吐量和可靠性两者不可兼得，只能平衡。

ack有3个可选值，分别是1，0，-1。

ack=1

• producer只要收到一个分区副本（leader）成功写入的通知就认为推送消息成功了。
• ack的默认值就是1。这个默认值其实就是吞吐量与可靠性的一个折中方案。

ack=0，producer发送一次就不再发送了，不管是否发送成功。

ack=-1，producer只有收到分区内所有副本的成功写入的通知才认为推送消息成功了。

 

2.2. 数据生产的Exactly Once语义

数据的精准写入的逻辑：idempotent（幂等性） + at least once = exactly once。

幂等性： 指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。

设置Producerenable.idompotence=true 启用幂等性。

基本逻辑：

producer启动时会分配一个PID，数据发往partition的消息会附带一个Sequence Number，这时broker会对消息做一个主键缓存<PID, Partition, SegNumber>，当具有相同主键的消息再次提交时，broker只会持久化一条。

幂等性的要求：

需要保证在同一个会话中，当producer重启时，PID就会变化。且因为不同分区的PartitionID，也会导致相同数据可能存到不同分区，所以幂等性是无法保证垮分区的精准一次。

 

2.3. 数据可见性

LEO代表每个副本的最后一个offset
HW代表所有副本中最小的LEO

数据可见：HW之前的数据才对Consumer可见，这是可靠性的体现。

 

2.4. broker容错

多副本数据同步逻辑：

• 当副本数为N时，代表1个leader，N-1个followers，数据写入leader后，follower开始从leader拉取数据进行同步；
• leader会维护一个ISR(in-sync Replica)，每个Partition都会有一个ISR，而且是由leader动态维护；
• 如果一个flower比一个leader落后太多，或者超过一定时间未发起数据复制请求，则leader将其重ISR中移除；
• 当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时，leader才commit。

容错逻辑：
当follower状态变为非同步中时，系统从ISR列表中选举新leader。
当某个follower状态变为非同步中时，leader会将此follower剔除ISR，当此follower恢复并完成数据同步之后再次进入 ISR。