Kafka原理解析_kafka跳表

Kafka 是一个分布式流式处理平台。LinkedIn 最早开发 Kafka 用于处理海量的日志有很大关系，最开始就不是为了作为消息队列的，由于高性能，以及随着发展很多短板都被逐步修复完善，后面才在消息队列领域占据了一席之地。

主要有两大应用场景：

1. 消息队列 ：建立实时流数据管道，以可靠地在系统或应用程序之间获取数据。
2. 数据处理： 构建实时的流数据处理程序来转换或处理数据流。

Kafka架构

基础结构

• Broker（代理） : 可以看作是一个独立的 Kafka 实例。多个 Kafka Broker 组成一个 Kafka Cluster。
• Topic（主题） : Producer 将消息发送到特定的主题，Consumer 通过订阅特定的 Topic(主题) 来消费消息。
• Partition（分区） : 一个 Topic 可以有多个 Partition ，并且同一 Topic 下的 Partition 可以分布在不同的 Broker 上，Producer在发送消息时会根据分区选择器选择一个分区进行发送，这样就可以实现负载均衡，提高吞吐的效果。
• Replica（副本）：Kafka 为分区（Partition）引入了多副本（Replica）机制。分区（Partition）中的多个副本之间会有一个leader和多个follower。发送的消息会被发送到 leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步，生产者和消费者只与 leader 副本交互。当 leader 副本发生故障时会从 follower 中选举出一个 leader,但是 follower 中如果有和 leader 同步程度达不到要求的参加不了 leader 的竞选。
• Producer（生产者） : 产生消息的一方。
• Consumer（消费者） : 消费消息的一方。

多分区（Partition）以及多副本（Replica）机制有什么好处呢？

1. Kafka 通过给特定 Topic 指定多个 Partition, 而各个 Partition 可以分布在不同的 Broker 上, 这样便能提供比较好的并发能力（负载均衡）。
2. Partition 可以指定对应的 Replica 数, 这也极大地提高了消息存储的安全性, 提高了容灾能力，不过也相应的增加了所需要的存储空间。

Kafka使用 Zookeeper保存Broker集群的元数据信息，主要包括Broker和Topic的元数据信息，老版的Kafka的消费者信息也是使用Zookeeper进行存储，新版则使用Broker存储消费者信息。

在创建Topic时，通过指定分区的个数（num.patitions），kafka会根据一定的策略将分区分配在不同broker上来保证高吞吐，同时每个分区又可以根据复制系数（replicatlon.factor）分配多个副本到不同broker上，保证消息的可靠性。副本类型分为首领副本和跟随者副本，除了首领副本，其余都叫跟随者副本，首领副本会和跟随者副本之间进行数据同步。首领副本负责消息的写入和读取，首领副本所在的broker宕机之后，控制器会选择一个跟随者副本成为新的首领副本。控制器其实就是一个 broker，只不过它除了具有一般 broker 的功能之外，还负责分区首领的选举。

如何均匀进行分区、副本分配？

1. 将 n 个Broker和待分配的 i 个partition排序
2. 将第 i 个partition分配到第 （i % n）个broker上
3. 将第 i 个 partition的第 j 个 副本分配到第 ((i + j) % n)个broker上

假设你有 6个 broker，打算创建一个包含 10个分区的主题，并且复制系数为 3。那么 Kafka就会有 30个分区副本， 它们可以被分配给 6个 broker。在进行分区分配时，我们从分区首领开始，依次分配跟随者副本。如果分区0的首领在broker4上，那么它的第一个跟随者副本会在 broker 5 上，第二个跟随者副本会在 broker 0上。分区1的首领在broker5上，那么它的第一个跟随者副本在 broker0上，第二个跟随者副本在 broker1上。

生产者如何知道发送到哪个分区？

获取元数据信息

生产者需要获取到topic的元数据，topic有哪些分区，分区leader在哪几台broker上，broker的ip.port等，生产者可以请求任一broker获取这些元数据信息，因为所有 broker都缓存了这些信息。

消息分发策略

一条消息由key和value两部份构成，但key是可选的，如果指定了key，那么producer会根据key和partition机制(hash取模)来判断当前这条消息应该存储到哪个partition中。未指定key，则随机选择一个partition存储。

消息的消费原理

1.一个分区只会分配给一个Consumer(同RocketMQ)。[想并发高就用多个队列，而不是多个消费者消费一个队列]

2.消费者负载均衡：在集群环境下，partition会被均匀分布在各个节点中，并且每一个topic会有多个consumer来订阅消费消费，而每个consumer在向broker请求消息时，会分配一个专属的partition给到consumer，这样当多个consumer向某个topic消费消息时，broker会将请求分发到存储partition的各个节点上。这种设计即是消费端的负载均衡机制。

3.分区分配策略：

• Range（范围分区）:按顺序平分，多余的给前面。比如10个分区，3个消费者，C1分配P1-P4，C2分配P5-P7，C3分配P8-P10。
• RoundRobin（轮询）：分区hash求余后顺序落在对应的消费者上。
• 指定分区消费：消费者指定消费哪个分区。

Rebanlance触发分区分配策略【与RocketMQ不同】

触发条件

• 同一个consumer group内新增了consumer
• consumer离开当前所属的group，比如主动宕机或主动停止
• topic新增了分区（有消费者订阅的某个topic的分区数量发生了变化）

Coordinator角色

是kafka集群中的一个节点，每个consumer group都有一个Coordinator来管理以及协调成员消息消费，该角色负责consumer leader选举、consumer的分区派发、rebalance。

确定coordinator角色

当consumer group中的第一个consumer启动的时候，它会去和kafka server确定谁是它们组的coordinator，broker会返回一个负载最小的节点id，并将该broker设置为该group的coordinator，之后该group内所有consumer都和该coordinator进行通信。

Rebanlance

在rebalance之前，需要保证consumer group确定了coordinator。整个rebalance过程分为 Join（Join Group） 和 Sync（Synchronizing Group State） 两个阶段：

• Join：consumer加入group，并选举leader。consumer group中的所有成员，都向coordinator发送一个JoinGroup的请求，申请加入group，coordinator收到group中所有成员的JoinGroup请求后，会在group中选择一个consumer担任leader角色，并把组成员信息和订阅信息分发给组内的每个consumer。
• Sync：leader为group所有成员分配partition。consumer leader将group中成员对应的partition分区方案发送给coordinator，然后由coordinator将partition方案同步给组内的所有成员。这样每个成员都知道自己应该消费哪些分区。

解决方案

顺序消息

Kafka 只能为我们保证 Partition(分区) 中的消息有序。每个消息被添加到分区时，会分配一个offset（偏移量，从0开始编号），是消息在一个分区中的唯一编号，kafka可通过offset保证消息在同一个分区的顺序

消息丢失

发送者丢失：1同步发送结果；或 2设置回调重试

接收者丢失：提交offset后处理消息挂了导致消息重复消费；处理后提交offset时挂了又会导致重复消费

重复消费

1.每个生产者有一个sequenceID，broker会记录每个producer对应的当前最大sequence，如果新的消息带上的sequence不大于当前的最大sequence就拒绝这条消息，如果消息落盘会同时更新最大sequence，这个时候重发的消息会被服务端拒掉从而避免消息重复。

2.消费者保证幂等。

事务消息

不同于rocketmq的事物(保证本地执行+发消息是一个事务)，kafka的事物类似数据库(保证发送多个消息到不同主题分片是一个事务，也有事务隔离级别配置-消费者RU/RC)

消息堆积

削峰 ——如果这个峰值太大了会导致大量消息堆积在队列，原因主要有二：生产者生产太快或者消费者消费太慢。

• 生产者生产太快：可以使用一些 限流降级 的方法。
• 消费者消费过慢：最快速解决消息堆积问题的方法还是增加消费者实例，不过 同时你还需要增加每个主题的队列数量(一个队列只会被一个消费者消费 )。也可以先检查 是否是消费者出现了大量的消费错误 ，或者查看是否是哪一个线程卡死，出现了锁资源不释放等等的问题。

push/pull

Producer使用push模式将消息推送到Broker的某个Topic，Consumer通过监听topic使用pull模式从Broker拉取消息。

（同rocketmq消费者pull是为了避免push可能造成消费者处理不过来）

高性能

1.批量+压缩：

kafka的生产者在消息发送的时候，可以根据分批大小和分批等待时间，对消息进行批量发送，同时会使用相应的压缩算法（snappy、gzip）对消息进行压缩（增加了消息延迟时间，可以关掉）

2.顺序读写：

kafka中对于每个分区的消息都是顺序写入和顺序读取的，这样可以提高磁盘的读写速度

3.零拷贝技术：

kafka默认使用sendfile技术来实现消息的读取和写入，sendfile相对于mmap不仅可以减少拷贝次数，还可以减少上下文切换的次数。

4.索引文件：

kafka的文件存储形式包含了日志文件和索引文件，索引文件可以有效提高消息的读取速度

高可用

• 副本Replica：kafka为了提高partition的可靠性而提供了副本的概念，通过副本机制来实现冗余备份。replica尽量均匀的分布在集群机器上。
• ISR副本集合：表示目前“可用且消息量与leader相差不多的副本集合，是整个partition副本集合的一个子集”。成为isr中的副本，必须满足两个条件（1.副本所在节点必须维持着与zookeeper的连接；2.副本最后一个消息的offset与leader副本的最后一条消息的offset之间的差值不能超过指定的阀值）

1.副本同步原理

• 1）Producer只将消息发送到该主题的Leader分片，Leader会将该消息写入其本地Log；
• 2）每个Follower都通过ZooKeeper找到该Partition的Leader，从Leader pull数据(没数据会阻塞一会儿/时间可配)
• 3）Follower在收到该消息并写入其Log后，向Leader发送ACK；
• 4）一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW(HighWatermark)并且向Producer发送ACK；

2.Leader副本的选举过程

KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径，一旦发现有broker挂了，在该broker上的leader分区会重新选举leader（KafkaController挂了，各个broker会重新leader选举出新的KafkaController）

• a) 优先从isr列表中选出第一个作为leader副本，这个叫优先副本，理想情况下优先副本就是该分区的leader副本 
• b) 如果isr列表为空，则查看该topic的unclean.leader.election.enable配置。为false的话，则表示不允许，直接抛出NoReplicaOnlineException异常；
• c）为true则代表允许选用非isr列表的副本作为leader，那么此时就意味着数据可能丢失。一旦选举成功，则将选举后的leader和isr和其他副本信息写入到该分区的对应的zk路径上。

可靠性

1.acks

acks参数指定了必须要有多少个分区副本收到消息，生产者才会认为消息写入是成功的。这个参数对消息丢失的可能性有重要影响。

1）ack=0，生产者在成功写入悄息之前不会等待任何来自服务器的响应。

2）ack=1，只要集群的首领副本收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应。

3）ack=all或-1，只有当所有同步副本全部收到消息时，生产者才会收到一个来自 服务器的成功响应。

2.不完全首领选举：

不完全首领选择是指是否允许不同步副本选举称为首领副本，10s内没有请求首领副本最新消息的跟随者副本被称之为不同步副本。如果我们允许不同步的副本成为首领，那么就要承担丢失数据和出现数据不一致的风险。 如果不允许它们成为首领，那么就要接受较低的可用性，因为我们必须等待原先的首领恢复到可用状态 。通过unclean.leade.election.enable参数设置不完全首领选举是否开启

3.最小同步副本：

通过min.insync.replicas参数设置最小同步副本个数。例如包含3个副本的主题，如果 min.insync.replicas被设为 2，那么至少要存在两个同步副本才能向leader分区写入数据。

4.同步异步刷盘：

同步异步刷盘的区别在于，消息存储在内存中以后，是否会等待执行完刷盘动作再返回。kafka可以通过配置flush.message和flush.ms来设置刷盘策略，如果flush.message设置为5，表示每5条消息进行一次刷盘。如果flush.ms设置为1000，表示每过1000ms进行一次刷盘。 

5.什么情况会丢失信息？

acks=0、1：Leader副本接收成功后挂掉，而Follower副本可能还在同步，新Leader副本(原Follower副本)未能和其保持一致，就会出现消息丢失的情况。

acks=-1但isr列表为空：所有的Replia都不工作，等待Replica唤醒期间的消息都会丢失。

文件存储

1.组成：每个分区会创建一个分区目录，分区目录下面存放的是日志文件（.log）和索引文件（.index / .timeIndex）

2.命名：日志文件名为上一个log文件的最后一个offset的值+1，作为新的日志和索引文件名(索引和日志文件同名/仅后缀不同)。(比如00000000000000000271.log文件的上一个日志文件中最后的offset一定是270)

3.清理：日志文件和索引文件会不断被清理，依赖于topic的保留时长(log.retention.ms)和保留字节大小(log.retention.bytes)决定。

 

日志文件

1.每个日志文件大小默认1G，可根据log.segment.bytes配置；

2.日志文件存储了消息的具体内容(offset、messageSize、data)；offset类似消息自增id

索引文件

索引包含两个部分（均为4个字节的数字），分别为相对offset和position

• 相对offset：因为数据文件分段以后，每个数据文件的起始offset不为0，相对offset表示这条Message相对于其所属数据文件中最小的offset的大小。例如：分段后的一个数据文件的offset是从20开始，那么offset为25的Message在index文件中的相对offset就是25-20 = 5。存储相对offset可以减小索引文件占用的空间(像es的所以也使用增量id压缩来减少存储空间)。
• position，表示该条Message在数据文件中的绝对位置。只要打开文件并移动文件指针到这个position就可以读取对应的Message了。

稀疏索引(像跳表)

index文件中并没有为数据文件中的每条Message建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。

消费者offset存储原理

• 消费者offset是消费端在某个分区消费完一个消息之后的一个偏移量，下次再消费时从该偏移位置开始继续消费，所以kafka需要保存每个消费端在某个分区消费的offset值。
• kafka在内部维护了一个__consumer_offsets的topic，该topic默认有50个partition，用于保存每个consumer group消费消息时的offset信息。