大数据技术Kafka详解 ② | Kafka基础与架构介绍

news2025/3/16 9:03:56

目录

1、kafka的基本介绍

2、kafka的好处

3、分布式发布与订阅系统

4、kafka的主要应用场景

4.1、指标分析

4.2、日志聚合解决方法

4.3、流式处理

5、kafka架构

6、kafka主要组件

6.1、producer(生产者)

6.2、topic(主题)

6.3、partition(分区)

6.4、consumer(消费者)

6.5、consumergroup(消费者组)

6.6、partitionreplicas(分区副本)

6.7、segment文件

6.8、message的物理结构


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1、kafka的基本介绍

官网:Apache Kafka

kafka是最初由linkedin公司开发的,使用scala语言编写,kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的日志系统(分布式MQ系统),可以用于搜索日志、监控日志、访问日志等。

Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.

它提供了类似于JMS的特性,但在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer。此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

2、kafka的好处

  • 可靠性:分布式的,分区,复本和容错的。
  • 可扩展性:kafka消息传递系统轻松缩放,无需停机。
  • 耐用性:kafka使用分布式提交日志,这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上,因此它是持久的。
  • 性能:kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息,他也爆出稳定的性能。
  • kafka非常快:保证零停机和零数据丢失。

3、分布式发布与订阅系统

Apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列,可以处理大量的数据,并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点,kafka适合离线和在线消息消费。kafka消息保留在磁盘上,并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与Apache和Spark非常好的集成,应用于实时流式数据分析。

4、kafka的主要应用场景

4.1、指标分析

kafka通常用于操作监控数据。这设计聚合来自分布式应用程序的统计信息,以产生操作的数据集中反馈。

4.2、日志聚合解决方法

kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志,并使他们以标准的格式提供给多个服务器。

4.3、流式处理

流式处理框架(spark、storm、flink)重主题中读取数据,对齐进行处理,并将处理后的数据写入新的主题,供用户和应用程序使用,kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常的有用。

5、kafka架构

生产者API

允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。

消费者API

允许应用程序订阅一个或者多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。

StreamsAPI

允许应用程序充当流处理器(streamprocessor),从一个或者多个主题获取输入流,并生产一个输出流到一个或者多个主题,能够有效的变化输入流为输出流。

ConnectAPI

允许构建和运行可重用的生产者或者消费者,能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如:一个连接到关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。

​注:在Kafka2.8.0版本,移除了对Zookeeper的依赖,通过KRaft进行自己的集群管理,使用Kafka内部的Quorum控制器来取代ZooKeeper,因此用户第一次可在完全不需要ZooKeeper的情况下执行Kafka,这不只节省运算资源,并且也使得Kafka效能更好,还可支持规模更大的集群。

过去ApacheZooKeeper是Kafka这类分布式系统的关键,ZooKeeper扮演协调代理的角色,所有代理服务器启动时,都会连接到Zookeeper进行注册。当代理状态发生变化时,Zookeeper也会储存这些数据,在过去,ZooKeeper是一个强大的工具,但是毕竟ZooKeeper是一个独立的软件,使得Kafka整个系统变得复杂,因此官方决定使用内部Quorum控制器来取代ZooKeeper。

这项工作从去年4月开始,而现在这项工作取得部分成果,用户将可以在2.8版本,在没有ZooKeeper的情况下执行Kafka,官方称这项功能为KafkaRaft元数据模式(KRaft)。在KRaft模式,过去由Kafka控制器和ZooKeeper所操作的元数据,将合并到这个新的Quorum控制器,并且在Kafka集群内部执行,当然,如果使用者有特殊使用情境,Quorum控制器也可以在专用的硬件上执行。

好,说完在新版本中移除zookeeper这个事,咱们在接着聊kafka的其他功能:kafka支持消息持久化,消费端是主动拉取数据,消费状态和订阅关系由客户端负责维护,消息消费完后,不会立即删除,会保留历史消息。因此支持多订阅时,消息只会存储一份就可以。

  • broker:kafka集群中包含一个或者多个服务实例(节点),这种服务实例被称为broker(一个broker就是一个节点/一个服务器);
  • topic:每条发布到kafka集群的消息都属于某个类别,这个类别就叫做topic;
  • partition:partition是一个物理上的概念,每个topic包含一个或者多个partition;
  • segment:一个partition当中存在多个segment文件段,每个segment分为两部分,.log文件和.index文件,主要用于快速查询,.index文件是索引文件,其中.index文件当中数据的偏移量位置;
  • producer:消息的生产者,负责发布消息到kafka的broker中;
  • consumer:消息的消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端;
  • consumergroup:消费者组,每一个consumer属于一个特定的consumergroup(可以为每个consumer指定groupName);
  • .log:存放数据文件;
  • .index:存放.log文件的索引数据。

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6、kafka主要组件

​6.1、producer(生产者)

producer主要是用于生产消息,是kafka当中的消息生产者,生产的消息通过topic进行归类,保存到kafka的broker里面去。

6.2、topic(主题)

kafka将消息以topic为单位进行归类:

  • topic特指kafka处理的消息源(feedsofmessages)的不同分类;
  • topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的;也就是说,一个主题可以有零个,一个或者多个消费者订阅写入的数据;
  • 在kafka集群中,可以有无数的主题;
  • 生产者和消费者消费数据一般以主题为单位。更细粒度可以到分区级别。

6.3、partition(分区)

kafka当中,topic是消息的归类,一个topic可以有多个分区(partition),每个分区保存部分topic的数据,所有的partition当中的数据全部合并起来,就是一个topic当中的所有的数据。

一个broker服务下,可以创建多个分区,broker数与分区数没有关系。

在kafka中,每一个分区会有一个编号:编号从0开始。

每一个分区内的数据是有序的,但全局的数据不能保证是有序的。有序是指生产什么样顺序,消费时也是什么样的顺序。

6.4、consumer(消费者)

consumer是kafka当中的消费者,主要用于消费kafka当中的数据,消费者一定是归属于某个消费组中的。

6.5、consumergroup(消费者组)

消费者组由一个或者多个消费者组成,同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。

每个消费者都属于某个消费者组,如果不指定,那么所有的消费者都属于默认的组。

每个消费者组都有一个ID,即groupID。组内的所有消费者协调在一起来消费一个订阅主题(topic)的所有分区(partition)。当然,每个分区只能由同一个消费组内的一个消费者(consumer)来消费,可以由不同的消费组来消费。

partition数量决定了每个consumergroup中并发消费者的最大数量。如下图:

如上面左图所示,如果只有两个分区,即使一个组内的消费者有4个,也会有两个空闲的。如上面右图所示,有4个分区,每个消费者消费一个分区,并发量达到最大4。

再来看如下一幅图:

​如上图所示,不同的消费者组消费同一个topic,这个topic有4个分区,分布在两个节点上。左边的消费组1有两个消费者,每个消费者就要消费两个分区才能把消息完整的消费完,右边的消费组2有四个消费者,每个消费者消费一个分区即可。

总结下kafka中分区与消费组的关系:

  • 消费组:由一个或者多个消费者组成,同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。某一个主题下的分区数,对于消费该主题的同一个消费组下的消费者数量,应该小于等于该主题下的分区数。
  • 如:某一个主题有4个分区,那么消费组中的消费者应该小于等于4,而且最好与分区数成整数倍124这样。同一个分区下的数据,在同一时刻,不能同一个消费组的不同消费者消费。
  • 总结:分区数越多,同一时间可以有越多的消费者来进行消费,消费数据的速度就会越快,提高消费的性能。

6.6、partitionreplicas(分区副本)

kafka中的分区副本如下图所示:

​副本数(replication-factor):控制消息保存在几个broker(服务器)上,一般情况下副本数等于broker的个数。

一个broker服务下,不可以创建多个副本因子。创建主题时,副本因子应该小于等于可用的broker数。副本因子操作以分区为单位的。每个分区都有各自的主副本和从副本。

主副本叫做leader,从副本叫做follower(在有多个副本的情况下,kafka会为同一个分区下的所有分区,设定角色关系:一个leader和N个follower),处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR),follower通过拉的方式从leader同步数据。消费者和生产者都是从leader读写数据,不与follower交互。副本因子的作用:让kafka读取数据和写入数据时的可靠性。

副本因子是包含本身,同一个副本因子不能放在同一个broker中。

如果某一个分区有三个副本因子,就算其中一个挂掉,那么只会剩下的两个中,选择一个leader,但不会在其他的broker中,另启动一个副本(因为在另一台启动的话,存在数据传递,只要在机器之间有数据传递,就会长时间占用网络IO,kafka是一个高吞吐量的消息系统,这个情况不允许发生),所以不会在另一个broker中启动。

如果所有的副本都挂了,生产者如果生产数据到指定分区的话,将写入不成功。

Isr表示:当前可用的副本。

6.7、segment文件

一个partition当中由多个segment文件组成,每个segment文件包含两部分,一个是.log文件,另外一个是.index文件。其中,.log文件包含了我们发送的数据存储,.index文件,记录的是我们.log文件的数据索引值,以便于我们加快数据的查询速度。

索引文件与数据文件的关系

既然它们是一一对应成对出现,必然有关系。索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

比如索引文件中3,497代表:数据文件中的第三个message,它的偏移地址为497。

再来看数据文件中,Message368772表示:在全局partiton中是第368772个message

注:segmentindexfile采取稀疏索引存储方式,减少索引文件大小,通过mmap(内存映射)可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

.index与.log对应关系如下:

​上图左半部分是索引文件,里面存储的是一对一对的key-value,其中key是消息在数据文件(对应的log文件)中的编号,比如“1,3,6,8……”,分别表示在log文件中的第1条消息、第3条消息、第6条消息、第8条消息……

那么为什么在index文件中这些编号不是连续的呢?这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引,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。

value代表的是在全局partiton中的第几个消息。

以索引文件中元数据3,497为例,其中3代表在右边。

log数据文件中从上到下第3个消息,497表示该消息的物理偏移地址(位置)为497(也表示在全局partiton表示第497个消息-顺序写入特性)。

log日志目录及组成kafka在我们指定的log.dir目录下,会创建一些文件夹;名字是(主题名字-分区名)所组成的文件夹。在(主题名字-分区名)的目录下,会有两个文件存在,如下所示:

#索引⽂件
00000000000000000000.index
#⽇志内容
00000000000000000000.log

在目录下的文件,会根据log日志的大小进行切分,.log文件的大小为1G的时候,就会进行切分文件;如下:

-rw-r--r--. 1 root root 389k 1⽉ 17 18:03 00000000000000000000.index
-rw-r--r--. 1 root root 1.0G 1⽉ 17 18:03 00000000000000000000.log
-rw-r--r--. 1 root root 10M 1⽉ 17 18:03 00000000000000077894.index
-rw-r--r--. 1 root root 127M 1⽉ 17 18:03 00000000000000077894.log

在kafka的设计中,将offset值作为了文件名的一部分。

segment文件命名规则:partion全局的第一个segment从0开始,后续每个segment文件名为上一个全局partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小,20位数字字符长度,没有数字就用0填充。

通过索引信息可以快速定位到message。通过index元数据全部映射到内存,可以避免segmentFile的IO磁盘操作。

通过索引文件稀疏存储,可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

稀疏索引:为了数据创建索引,但范围并不是为每一条创建,而是为某一个区间创建。好处是可以减少索引值的数量。不好的地方是,找到索引区间之后,要得进行第二次处理。

6.8、message的物理结构

生产者发送到kafka的每条消息,都被kafka包装成了一个message。

message的物理结构如下图所示:

所以生产者发送给kafka的消息并不是直接存储起来,而是经过kafka的包装,每条消息都是上图这个结构,只有最后一个字段才是真正生产者发送的消息数据。

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