架构师系列- 消息中间件（12）-kafka基础

news2024/10/6 4:24:59

1、应用场景

1.1 kafka场景

Kafka最初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发，基于ZooKeeper，现在已经捐献给了Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以 高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流处理等多种特性而被广泛应用。

Apache Kafka能够支撑海量数据的数据传递。在离线和实时的消息处理业务系统中，Kafka都有广泛的应用。

（1）日志收集：收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放 给各种consumer，例如Hadoop、Hbase、Solr等；

（2）消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等；

（3）用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时 的监控分析，或者装载到Hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘；

（4）运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；

（5）流式处理：比如spark streaming和storm；

1.2 kafka特性

kafka以高吞吐量著称，主要有以下特性：

（1）高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒；

（2）可扩展性：kafka集群支持热扩展；

（3）持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；

（4）容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）；

（5）高并发：支持数千个客户端同时读写；

1.3 消息对比

  • 如果普通的业务消息解耦，消息传输，rabbitMq是首选，它足够简单，管理方便，性能够用。
  • 如果在上述，日志、消息收集、访问记录等高吞吐，实时性场景下，推荐kafka，它基于分布式，扩容便捷
  • 如果很重的业务，要做到极高的可靠性，考虑rocketMq，但是它太重。需要你有足够的了解

1.4 大厂应用

  • 京东通过kafka搭建数据平台，用于用户购买、浏览等行为的分析。成功抗住6.18的流量洪峰
  • 阿里借鉴kafka的理念，推出自己的rocketmq。在设计上参考了kafka的架构体系

2、基础组件

2.1 角色

  • broker：节点，就是你看到的机器
  • provider：生产者，发消息的
  • consumer：消费者，读消息的
  • zookeeper：信息中心，记录kafka的各种信息的地方
  • controller：其中的一个broker，作为leader身份来负责管理整个集群。如果挂掉，借助zk重新选主

2.2 逻辑组件

  • topic：主题，一个消息的通道，收发总得知道消息往哪投
  • partition：分区，每个主题可以有多个分区分担数据的传递，多条路并行，吞吐量大
  • Replicas：副本，每个分区可以设置多个副本，副本之间数据一致。相当于备份，有备胎更可靠
  • leader & follower：主从，上面的这些副本里有1个身份为leader，其他的为follower。leader处理partition的所有读写请求

2.3 副本集合

  • AR（assigned replica）：所有副本的统称，AR=ISR+OSR
  • ISR（In-sync Replica）：同步中的副本，可以参与leader选主。一旦落后太多（数量滞后和时间滞后两个维度）会被踢到OSR。
  • OSR（Out-Sync Relipcas）：踢出同步的副本，一直追赶leader，追上后会进入ISR

2.4 消息标记

  • offset：偏移量，消息消费到哪一条了？每个消费者都有自己的偏移量
  • HW：(high watermark）：副本的高水印值，客户端最多能消费到的位置，HW值为8，代表offset为[0,8]的9条消息都可以被消费到，它们是对消费者可见的，而[9,12]这4条消息由于未提交，对消费者是不可见的。
  • LEO：(log end offset）：日志末端位移，代表日志文件中下一条待写入消息的offset，这个offset上实际是没有消息的。不管是leader副本还是follower副本，都有这个值。

那么这三者有什么关系呢？

比如在副本数等于3的情况下，消息发送到Leader A之后会更新LEO的值，Follower B和Follower C也会实时拉取Leader A中的消息来更新自己，HW就表示A、B、C三者同时达到的日志位移，也就是A、B、C三者中LEO最小的那个值。由于B、C拉取A消息之间延时问题，所以HW一般会小于LEO，即LEO>=HW。

具体的同步原理，下面章节会详细讲到

3、架构探索

3.1 发展历程

Apache Kafka

3.1.1 版本命名

Kafka在1.0.0版本前的命名规则是4位，比如0.8.2.1，0.8是大版本号，2是小版本号，1表示打过1个补丁

现在的版本号命名规则是3位，格式是“大版本号”+“小版本号”+“修订补丁数”，比如2.5.0，前面的2代表的是大版本号，中间的5代表的是小版本号，0表示没有打过补丁

我们所看到的下载包，前面是scala编译器的版本，后面才是真正的kafka版本。

3.1.2 演进历史

0.7版本 只提供了最基础的消息队列功能。

0.8版本 引入了副本机制，至此Kafka成为了一个真正意义上完备的分布式高可靠消息队列解决方案。

0.9版本 增加权限和认证，使用Java重写了新的consumer API，Kafka Connect功能；不建议使用consumer API；

0.10版本 引入Kafka Streams功能，正式升级成分布式流处理平台；建议版本0.10.2.2；建议使用新版consumer API

0.11版本 producer API幂等，事务API，消息格式重构；建议版本0.11.0.3；谨慎对待消息格式变化

1.0和2.0版本 Kafka Streams改进；建议版本2.0；

3.2 集群搭建

1）原生启动

kafka启动需要zookeeper，第一步启动zk：

docker run --name zookeeper-1 -d -p 2181 zookeeper:3.4.13

原生安装：下载后解压启动即可 Apache Kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

#server.properties配置说明
#表示broker的编号，如果集群中有多个broker，则每个broker的编号需要设置的不同
broker.id=0 
#brokder对外提供的服务入口地址，默认9092
listeners=PLAINTEXT://:9092 
#设置存放消息日志文件的地址
log.dirs=/tmp/kafka/log 
#Kafka所需Zookeeper集群地址，这里是关键！加入同一个zk的kafka为同一集群
zookeeper.connect=zookeeper:2181

2）推荐docker-compose 一键启动

#参考资料中的kafka.yml
#注意hostname问题，ip地址：192.168.10.30，换成你自己服务器的
#docker-compose -f kafka.yml up -d 启动
version: '3'
services:
    zookeeper:
        image: zookeeper:3.4.13

    kafka-1:
        container_name: kafka-1
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10903:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 1 
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10903 
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper           
    kafka-2:
        container_name: kafka-2
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10904:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 2 
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10904 
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper

3.3 组件探秘

命令行工具是管理kafka集群最直接的工具。官方自带，不需要额外安装。

3.2.1 主题创建

#进入容器
docker exec -it kafka-1 sh
#进入bin目录
cd /opt/kafka/bin
#创建
kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --create --topic test --partitions 2 --replication-factor 1

3.2.2 查看主题

kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --list

3.2.3 主题详情

kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --describe --topic test

#分析输出：
Topic:test  PartitionCount:2    ReplicationFactor:1 Configs:
    Topic: test Partition: 0    Leader: 2   Replicas: 2 Isr: 2
    Topic: test Partition: 1    Leader: 1   Replicas: 1 Isr: 1

3.2.4 消息收发

#使用docker连接任意集群中的一个容器
docker exec -it kafka-1 sh

#进入kafka的容器内目录
cd /opt/kafka/bin

#客户端监听
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test

#另起一个终端，验证发送
./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

 3.2.5 分组消费

#启动两个consumer时，如果不指定group信息，消息被广播
#指定相同的group，让多个消费者分工消费（画图：group原理）

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --group aaa

#结果：在发送方，连续发送 1-4 ，4条消息，同一group下的两台consumer交替消费，并发执行

注意！！！

这是在消费者和分区数相等（都是2）的情况下。 如果同一group下的 （ 消费者数量 > 分区数量 ） 那么就会有消费者闲置。

验证方式：

可以再多启动几个消费者试一试，会发现，超出2个的时候，有的始终不会消费到消息。 停掉可以消费到的，那么闲置的会被激活，进入工作状态

3.2.6 指定分区 

#指定分区通过参数 --partition，注意！需要去掉上面的group
#指定分区的意义在于，保障消息传输的顺序性（画图：kafka顺序性原理）
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --partition 0
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --partition 1

#结果：发送1-4条消息，交替出现。说明消息被均分到各个分区中投递


#默认的发送是没有指定key的
#要指定分区发送，就需要定义key。那么相同的key被路由到同一个分区
./kafka-console-producer.sh --broker-list kafka-1:9092 --topic test --property parse.key=true

#携带key再发送，注意key和value之间用tab分割
>1  1111
>1  2222
>2  3333
>2  4444

#查看consumer的接收情况
#结果：相同的key被同一个consumer消费掉

 3.2.7 偏移量

#偏移量决定了消息从哪开始消费，支持：开头，还是末尾

# earliest: 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
# latest: 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
# none: topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

# 注意点！！！有提交偏移量的话，仍然以提交的为主，即便使用earliest，比提交点更早的也不会被提取

#--offset [earliest|latest(默认)] ， 或者 --from-beginning
#新起一个终端，指定offset位置
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --partition 0 --offset earliest

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --partition 0 --from-beginning

#结果：之前发送的消息，从头又消费了一遍！

3.4 zk探秘

前面说过，zk存储了kafka集群的相关信息，本节来探索内部的秘密。

kafka的信息记录在zk中，进入zk容器，查看相关节点和信息

docker exec -it kafka-zookeeper-1 sh

>./bin/zkCli.sh

>ls /

#结果：得到以下配置信息

3.4.1 broker信息 

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /brokers
[ids, topics, seqid]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /brokers/ids
[1, 2]

#机器broker信息
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /brokers/ids/1
{"listener_security_protocol_map":{"PLAINTEXT":"PLAINTEXT"},"endpoints":["PLAINTEXT://192.168.10.30:10903"],"jmx_port":-1,"host":"192.168.10.30","timestamp":"1609825245500","port":10903,"version":4}
cZxid = 0x27
ctime = Tue Jan 05 05:40:45 GMT 2021
mZxid = 0x27
mtime = Tue Jan 05 05:40:45 GMT 2021
pZxid = 0x27
cversion = 0
dataVersion = 1
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x105a2db626b0000
dataLength = 196
numChildren = 0

 3.4.2 主题与分区

#分区节点路径
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /brokers/topics
[test, __consumer_offsets]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /brokers/topics/test
[partitions]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] ls /brokers/topics/test/partitions
[0, 1]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] ls /brokers/topics/test/partitions/0
[state]

#分区信息，leader所在的机器id，isr列表等
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 18] get /brokers/topics/test/partitions/0/state
{"controller_epoch":1,"leader":1,"version":1,"leader_epoch":0,"isr":[1]}
cZxid = 0xb0
ctime = Tue Jan 05 05:56:06 GMT 2021
mZxid = 0xb0
mtime = Tue Jan 05 05:56:06 GMT 2021
pZxid = 0xb0
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 72
numChildren = 0

 3.4.3 消费者与偏移量

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] ls /consumers
[]
#空的？？？
#那么，消费者以及它的偏移记在哪里呢？？？

kafka 消费者记录 group 的消费 偏移量 有两种方式 ：

1）kafka 自维护 （新）

2）zookpeer 维护 (旧) ，已经逐渐被废弃

查看方式：

上面的消费用的是控制台工具，这个工具使用--bootstrap-server，不经过zk，也就不会记录到/consumers下。

其消费者的offset会更新到一个kafka自带的topic【__consumer_offsets】下面

#先起一个消费端，指定group
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --group aaa

#使用控制台工具查看消费者及偏移量情况
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-1:9092 --list
KMOffsetCache-44acff134cad
aaa

#查看偏移量详情
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-1:9092 --describe --group aaa

当前与LEO保持一致，说明消息都完整的被消费过

 停掉consumer后，往provider中再发几条记录，offset开始滞后：

重新启动consumer，消费到最新的消息，同时再返回看偏移量，消息得到同步：

 3.4.4 controller

#当前集群中的主控节点是谁
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 17] get /controller
{"version":1,"brokerid":1,"timestamp":"1609825245694"}
cZxid = 0x2a
ctime = Tue Jan 05 05:40:45 GMT 2021
mZxid = 0x2a
mtime = Tue Jan 05 05:40:45 GMT 2021
pZxid = 0x2a
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x105a2db626b0000
dataLength = 54
numChildren = 0

3.5 km

3.5.1 启动

kafka-manager是目前最受欢迎的kafka集群管理工具，最早由雅虎开源。提供可视化kafka集群操作

官网：Releases · yahoo/CMAK · GitHub

注意它的版本，docker社区的镜像版本滞后于kafka，我们自己来打镜像。

#Dockerfile
FROM daocloud.io/library/java:openjdk-8u40-jdk
ADD kafka-manager-2.0.0.2/ /opt/km2002/
CMD ["/opt/km2002/bin/kafka-manager","-Dconfig.file=/opt/km2002/conf/application.conf"]

#打包，注意将kafka-manager-2.0.0.2放到同一目录
docker build -t km:2002 .

# 还可以直接拉取
docker pull liggdocker/km:2002
# 修改镜像标签为km:2002
docker tag imageId km:2002



#启动：在上面的yml里，services节点下加一段
#参考资料：km.yml
#执行： docker-compose -f km.yml up -d
        km:
        image: liggdocker/km:2002
        ports:
            - 10906:9000
        depends_on:
            - zookeeper
         

#完整的km.yml内容
version: '3'
services:
    zookeeper:
        image: zookeeper:3.4.13

    kafka-1:
        container_name: kafka-1
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10903:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 1
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            #docker部署必须设置外部可访问ip和端口，否则注册进zk的地址将不可达造成外部无法连接
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10903
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper
    kafka-2:
        container_name: kafka-2
        image: wurstmeister/kafka:2.12-2.2.2
        ports:
            - 10904:9092
        environment:
            KAFKA_BROKER_ID: 2
            HOST_IP: 192.168.10.30
            KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
            KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 192.168.10.30
            KAFKA_ADVERTISED_PORT: 10904
        volumes:
            - /etc/localtime:/etc/localtime
        depends_on:
            - zookeeper
    km:
        image: liggdocker/km:2002
        ports:
            - 10906:9000
        depends_on:
            - zookeeper

3.5.2 使用

使用km可以方便的查看以下信息：

  • cluster：创建集群，填写zk地址，选中jmx，consumer信息等选项
  • brokers：列表，机器信息
  • topic：主题信息，主题内的分区信息。创建新的主题，增加分区
  • cosumers: 消费者信息，偏移量等

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一、概要 完全数&#xff08;Perfect number&#xff09;&#xff0c;又称完美数或完备数&#xff0c;是一些特殊的自然数。 它所有的真因子&#xff08;即除了自身以外的约数&#xff09;的和&#xff08;即因子函数&#xff09;&#xff0c;恰好等于它本身。 例如&#xf…
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排序算法-计数排序

排序算法-计数排序

一、计数排序 这种排序算法 是利用数组下标来确定元素的正确位置的。 如果数组中有20个随机整数&#xff0c;取值范围为0~10&#xff0c;要求用最快的速度把这20个整数从小到大进行排序。 很大的情况下&#xff0c;它的性能甚至快过那些时间复杂度为O(nlogn&#xff09;的排序。…
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API和微服务设计的优化方式有哪些？

API和微服务设计的优化方式有哪些？

在构建响应迅速、用户体验良好的应用程序中&#xff0c;API性能的优化至关重要。在构建高性能的API时&#xff0c;采取综合策略是至关重要的。通过采用一系列策略&#xff0c;我们可以确保API在处理请求时高效运行&#xff0c;提供流畅的服务。 一、API和微服务设计的优化可以…
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Linux系统安全及应用(1)

Linux系统安全及应用(1)

目录 一.账号安全控制 系统账号清理 二.密码安全控制 密码安全控制 三.命令历史限制 命令历史限制 四.限制su切换用户 1&#xff09;将信任的用户加入到wheel组中 2&#xff09;修改su的PAM认证配置文件 ​编辑五.PAM认证的构成 六.使用sudo机制提升权限…
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机器人系统ros2-开发实践03-监听节点的参数变化（C++）

机器人系统ros2-开发实践03-监听节点的参数变化（C++）

背景&#xff1a; 通常&#xff0c;节点需要响应其自身参数或另一个节点参数的更改。 ParameterEventHandler 类可以轻松侦听参数更改&#xff0c;以便您的代码可以响应它们。本教程将向您展示如何使用 ParameterEventHandler 类的 C 版本来监视节点自身参数的更改以及另一个节…
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深入了解Semaphore、CountDownLatch等实用工具的用法

深入了解Semaphore、CountDownLatch等实用工具的用法

哈喽&#xff0c;各位小伙伴们&#xff0c;你们好呀&#xff0c;我是喵手。 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点&#xff0c;并以文字的形式跟大家一起交流&#xff0c;互相学习&#xff0c;一个人虽可以走的更快&#xff0c;但一群人可以走的更远。 我是一名后…
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