KAFKA工作原理_kafka 建立tcp连接的原理

作者：知新_RL | 2024-06-12 09:45:59

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kafka 建立tcp连接的原理

(此文章由离职同事所写,非原创,此处纪录只为自己以后复习使用)

Kafka是一种分布式流计算平台，主要用于以下场景：

发布订阅数据流，类似消息系统
数据流分布式存储,支持容灾
实时数据流计算

kafka通过主题（topic）区分数据使用场景，对外提供以下4种API:

Producer API 允许应用发布数据到不同主题下。
Consumer API 允许应用订阅不同主题下的数据流。
Streams API 允许应用作为数据处理过程，接收不同主题数据，处理后发布数据。
Connector API 允许构建可重用的生产者和消费者。例如链接数据库，感知表变化。

kafka与客户端通过TCP协议实现通信，与编程语言无关。因此除了官方提供的java版客户端外，各个编程语言都有可靠实现。

数据存储模型

kafka通过不同主题（topic）对数据生产与消费方，提供发布与订阅服务。对于一个主题， kafka维护了一组分区日志（partition）用于保存数据，形式如下：

每个分区（partition）记录了一组有序的数据，分区内，数据只能追加，不可变更。

kafka可设置保留周期，周期内数据不会丢弃。

每条记录带有序列号offset，标记分区内的数据位置。每条数据包括key，value，timestamp三个部分。这样的存储结构有两个优点，首先，日志分区存储更容易支持集群扩容，有利于存储海量数据。其次，多个分区可以支持更高的并发访问。

分布式环境下，每个分区存在一个或多个备份，用于容错。其中，一个被选定为主分区，用于全部读写操作，其余从分区复制主分区行为。一旦主分区发生故障，从分区会重新选主，用于读写行为。各个服务器中，不同日志的主分区平均分布，已达到负载均衡。

数据消费者

每个kafka消费者（consumer）通常各自维护消费数据的序列号（offset），用于顺序消费。但是由于offset只由各个消费者控制，实际上，对于某个消费者，数据读取可以以任意顺序执行。例如：消费者可以倒回offset用于回溯数据，也可以直接从最新的offset进行消费，跳过过时数据。这种特性使得消费者的行为十分灵活，同时对服务集群以及其他消费者影响甚微。

消费者可以存在于独立的进程或服务器中，每个消费者带有分组信息（group），某个主题的一条发布数据只会被同一个分组中的一个消费者获取。如果每个消费者分组各不相同，一个发布数据可以被全部消费者获取。

通常情况下，消费者组（group）会作为一个逻辑订阅者，处理某个主题下的发布数据。而订阅者的每个服务实例会作为这个分组下的消费者，这样做有利于容错与扩展。

下图为一个kafka集群（2台server），内部存储4个分区（P0-P3），消费分组A包含两个消费者，消费分组B包含四个消费者。

在Kafka中实现消费原理是将日志中的分区分配给消费者实例，使得每个实例在任何时间点都是“公平分享”分区的唯一消费者。这种分组协议由kafka动态平衡，新的实例加入集群会接管部分现有分区，实例离开集群，会将之前负责的分区转交给集群内其他实例。

Kafka只维护分区内的数据有序，通常这已经满足了大部分应用场景。如果需要全局有序，需要指定主题下只能存在一个分区。在这种场景下，每个消费者分组内也只能存在一个消费者。

数据生产者

生产者负责发布数据到特定主题。同一主题下，由生产者决定数据被分配到哪个分区，常规做法可以简单轮询分区发布数据，特殊场景下，也可以通过指定分配算法，改变分区选择逻辑。

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