MQ之初识kafka

1. MQ简介

1.1 MQ的诞生背景

以前网络上的计算机（或者说不同的进程）传递数据，通信都是点对点的，而且要实现相同的协议（HTTP、 TCP、WebService）。1983 年的时候，有个在 MIT 工作的印度小伙突发奇想，能不能发明一种专门用来通信的中间件，就像主板（BUS）一样，把不同的软件集成起来呢？于是他搞了一家公司（Teknekron），开发了世界上第一个消息队列软件 The Information Bus(TIB)。

1.2 什么是MQ

MQ全称是Message Queue,直译过来叫消息队列，在消息的传输中用于保存消息的容器，主要是作为分布式应用之间实现异步通信的方式。

主要由三部分组成，分别是生产者、消息服务端和消费者

生产者（ Producer ），是生产消息的一端，相当于消息的发起方，主要负责载业务信息的消息的创建。

消息服务端（ Server ），是处理消息的单元，本质就是用来创建和保存消息队列，它主要负责消息的存储、投递以及跟消息队列相关的附加功能。消息服务端是整个消息队列最核心的组成部分。

第三个是消费者（ Consumer ），是消费消息的一端，主要是根据消息所承载的信息去处理各种业务逻辑。

何为生产者? 何为消息队列?何为消费者? 举个例子，如下图,第一阶段是爸爸点对点的把书送到儿子手中，即为我们的点对点通信，但后面爸爸发现这种方式即耗时又费力，因此买了个书架，每次只用把书放到书架上就行了，儿子在规定时间内去学完就可以了，后面妈妈也发现了这个好处，于是她也向书架中放书，小明的姐姐也可以去书架上消费。爸爸妈妈就是我们的生产者，书架就是一个消息队列，小明以及小明的姐姐就是消费者。

1.3 MQ的应用场景

1.3.1 应用解耦

由上图可以看出，后面引入了书架后，爸爸就不需要单独给小明书了，因此这是一种应用的解耦。比如我们下面的例子，订单系统模块直接调用库存系统模块，依赖性太强，当某天库存系统出问题时，连带的订单系统模块就也有问题了，我们引入了MQ以后，订单系统只用把消息发布到MQ即可，不管库存系统暂时有没有问题，等它没有问题的时候再去MQ中订阅消息

1.3.2 异步提速

如下图所示，没有使用MQ之前。用户注册，发送邮件，发送短信是同步的，总耗时300ms,而引入MQ之后，用户注册后，只用把消息发送给MQ，然后MQ异步分别发送注册邮件和发送注册短信，注册成功的总耗时就只有110ms.因此MQ可以起到异步提速的作用

1.3.3 限流削峰

几个例子，大家都去饭店吃过饭把，当饭店特别火爆的时候，店长怎么处理了，肯定是不会让你滚蛋把，而是给你一个票进行排队，那么这些排队的方式就是一个削峰的场景，排队的这些号码就是我们的MQ；也就是说，当没有MQ的时候，我们的服务器处理能力有限，当请求全部涌入进来时，就会造成服务器极大的压力，甚至承受不住。当我们引入MQ之后，就可以先把这个请求放到MQ中，服务器根据自己的处理能力去MQ中拿。

2. Kafka重要组件

kafka是MQ的一种，基于TCP的二进制协议。内部是通过长度来分隔。单机吞吐量支持十万级别。时效性延迟在ms级以内，高可用性，kafaka是分布式的，一个数据多个读本，少数机器宕机，不会丢失数量，不会导致不可用。经过参数的优化配置，消息可以做到0丢失。功能上较为简单，主要支持简单的MQ功能，在大数据领域的实时计算以及日志采集被大规模使用。那么kafaka由哪些组件组成的呢?

2.1 Broker

1.Broker就是Kafka的服务器，用于存储和管理消息，默认是9092的端口

2.生产者和Broker建立连接，将消息发送到服务器上、存储起来

3.消费者跟Broker建立连接，订阅和消费服务器上存储的消息

2.2 Record

1.客户端之间传输的数据叫做消息，在Kafka中也叫Record（记录）

2.Record在客户端中是一个KV键值对（ProducerRecord、ConsumerRecord）

3.Record在服务端中的存储格式也是KV键值对（RecordBatch 或 Record）

2.3 Rroducer

1.发送消息的一方叫做生产者

2.Kafka为提升消息发送速率，生产者默认采用批量发送的方式发送消息至Broker

3.Kafka为提升消息发送速率，生产者默认采用批量发送的方式发送消息至Broker

2.4 Consumer

1. 订阅、接收消息的一方叫做消费者

2. 消费者端获取消息有两种模式：Pull模式[拉]、Push模式[推]

3. Pull模式，消费者可以自己控制一次到底获取多少条消息（max.poll.records）

2.5 Topic

在Broken中会采用topi主题的方式用来划分不同的业务线

1. Topic（主题）是一个逻辑概念，可以理解为一组消息的集合

2. 生产者和消费者通过Topic进行消息的写入和读取

3. 生产者发送消息时，若Topic不存在，是否自动创建：auto.create.topics.enable(但一般禁用，因为不便于维护)

2.6 Partition

在一个topic中，当数据量特别大的时候，就会极大的影响我们的查询效率，就好比mysql的分库分表，因此在kafka中，也引入了一个partition分区的这样的一个概念，从而提升查询效率，也实现了消息的负载均衡。

1. 所谓分区（Partition）就是把一个Topic分成几个不同的部分

2. 一个Topic可以在创建时划分成多个分区

3. 若没有指定分区数，默认分区数为1，通过参数可修改（num.partitions）

4. Kafka中修改分区的规则：可加、不可减

可以指定以下参数进行配置为不同的topic主题配置对应的partition分区

./kafka-topics.sh --create --topic TopicA --bootstrap-server 192.168.61.100:9092 --replication-factor 1 --partitions 3

./kafka-topics.sh --create --topic TopicB --bootstrap-server 192.168.61.100:9092 --replication-factor 1 --partitions 3

2.7 Replica机制(副本机制)

partition虽然实现了消息的负载，但还是在一台服务器上，并没有实现真正意义上的负载均衡，因此引入了replica副本机制，实现真正的负载均衡

1. Replica（副本）是Partition（分区）的副本，每个分区可以有若干个副本

2. 副本必须在不同的Broker节点上，副本包括了主从节点（Leader、Follower）

3. 服务端可以通过参数控制默认副本数（offsets.topic.replication.factor）

副本的配置可以通过replication-factor参数指定

sh kafka-topics.sh --create --topic TopicA --bootstrap-server 192.168.61.100:9092 --replication-factor 3 --partitions 3

2.7 Segment

每一个partition里面都有一个log文件，当这个文件越来越大的时候，也会影响查询效率，因此kafka又引进了一个segment段的概念，来提升查询的效率。

1.Segment（段）的目的是：将一个分区中的数据划分、存储到不同的文件中

2.每个 Segment 至少由 1 个数据文件和 2 个索引文件构成， 3 个文件是成套出现的

3.引入段带来的意义:

3.1 加快查询效率

3.2 删除数据时减少逐条 IO

4. Segment 大小控制

4.1 按时间周期生成（ log.roll.hours ）

4.2 按文件大小生成（ log.segment.bytes ）

2.8 Consumer Group

假设生产者生产消息速度很快。势必就会造成大量的消息堆积，入口快，对应的出口就也很快，因此需要采用一些策略来提升消息的消费速率，假设我没用消费者组，则来了几个消费者，我们怎么直到要消费这个主题topic呢？所以才有了消费者组的概念，让这个组去订阅这个主题。

1. 使用消费者组，提升消费效率和吞吐量

2. 同一个Group中的消费者，不能消费相同的Partition（group id相同，在一个组中）

2.9 Cunsumer Offset

在kafka中，消息消费完后，并不会立即删除，假设我们消费完前面的两个消息后，服务节点挂了，我们再次重启服务的时候，是不是希望从第3个节点开始消费，于是就引入了偏移量consumer offset。

Offset（偏移量）的目的在于：记录消费者的消费位置

Kafka 现行版本将 Offset 保存在服务器（ __consumer_offsets ）主题中

3. Kafka整体架构

从第2章我们简单了解到了kafka的各个组件以及各个组件的基本作用，那么kafka的一个整体架构是怎么样的呢?

生产者producer向broker中的topic发送消息，消息的存储会有一个主分区叫做leader，实现负载均衡，消息分别保存在不同服务器的leader上面，然后在另外的两个服务器上有两个副本叫做follow，由leader异步同步数据到follow中，保证了数据的可靠性。consumer端，又分为不同的group，每个group中的消费者去这些分区中订阅。

4. Kafka特性

kafa要想保证消息的可靠性，就必须落到磁盘中，那么既然kafka是要跟磁盘进行IO的，那又是如何保证高吞吐，低延迟的呢? 主要有以下4个特性

磁盘顺序IO
索引
批量读写和压缩算法
零拷贝

4.1 磁盘顺序IO

磁盘随机IO和磁盘顺序IO

如下图，磁盘交互的主要时间消耗主要在磁盘选址中。磁盘的构成如上图所示，是一个个的扇区和磁道构成的，随机IO的数据存储是分散性的，因此选址比较浪费时间，而磁盘顺序IO是几种存储追加的形式，一旦确定了一个物理地址，后面的存储就在这个物理地址后面追加，因此寻址的时候，可能只需要一次寻址就可以了。磁盘顺序IO的读写速度是不逊于内存读写的。

4.2 索引

Broker 端原理数据存储

Offset 索引、时间戳索引、稀疏索引

4.3 批量处理和压缩传递

收发消息时批量处理

压缩算法进行压缩后传递

4.4 零拷贝

在了解零拷贝前，我们先来看一个传统的IO

我们直到，在计算机层面是会分为用户态和内核态的，这主要是为了保护操作系统，防止用户空间的进程操作到内核中。有了这么的一个概念，我们从用户程序中读写磁盘的数据，就难免要去与内核空间进行交互，那么传统的交互方式是怎么样的呢?

我们从用户空间出发，会先进行read从内核空间中读取。内核空间中的磁盘数据经由DMA拷贝到内核态中，然后会在经过PU拷贝到用户态中，用户态在经过拷贝到网络的sockect缓冲区，随后DMA拷贝到网卡中，也就是我们的网络交互传输的一个IO设备中。可以看到，传统的io形式经历了4次的用户态与内核态的交互，会大大的降低响应速度。因此kafak引入了一个零拷贝的技术。