Kafka简介

Kafka是一个由Scala和Java编写的企业级的消息发布和订阅系统，最早是由Linkedin公司开发，最终开源到Apache软件基金会的项目。Kafka是一个分布式的，支持分区的，多副本的和多订阅者的高吞吐量的消息系统，被广泛应用在应用解耦、异步处理、限流削峰和消息驱动等场景。本文将针对Kafka的架构和相关组件进行简单的介绍。在介绍Kafka的架构之前，我们先了解一下Kafk的核心概念。

Kafka核心概念

在详细介绍Kafka的架构和基本组件之前，需要先了解一下Kafka的一些核心概念。
Producer：消息的生产者，负责往Kafka集群中发送消息；
Consumer：消息的消费者，主动从Kafka集群中拉取消息。
Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group，新建Consumer的时候需要指定对应的Consumer Group ID。
Broker：Kafka集群中的服务实例，也称之为节点，每个Kafka集群包含一个或者多个Broker（一个Broker就是一个服务器或节点）。
Message：通过Kafka集群进行传递的对象实体，存储需要传送的信息。
Topic：消息的类别，主要用于对消息进行逻辑上的区分，每条发送到Kafka集群的消息都需要有一个指定的Topic，消费者根据Topic对指定的消息进行消费。
Partition：消息的分区，Partition是一个物理上的概念，相当于一个文件夹，Kafka会为每个topic的每个分区创建一个文件夹，一个Topic的消息会存储在一个或者多个Partition中。
Segment：一个partition当中存在多个segment文件段（分段存储），每个Segment分为两部分，.log文件和 .index 文件，其中 .index 文件是索引文件，主要用于快速查询.log 文件当中数据的偏移量位置；
.log文件：存放Message的数据文件，在Kafka中把数据文件就叫做日志文件。一个分区下面默认有n多个.log文件（分段存储）。一个.log文件大默认1G，消息会不断追加在.log文件中，当.log文件的大小超过1G的时候，会自动新建一个新的.log文件。
.index文件：存放.log文件的索引数据，每个.index文件有一个对应同名的.log文件。

后面我们会对上面的一些核心概念进行更深入的介绍。在介绍完Kafka的核心概念之后，我们来看一下Kafka的对外提供的基本功能，组件及架构设计。

Kafka API

如上图所示，Kafka主要包含四个主要的API组件：

1. Producer API
   应用程序通过Producer API向Kafka集群发送一个或多个Topic的消息。

2. Consumer API
   应用程序通过Consumer API，向Kafka集群订阅一个或多个Topic的消息，并处理这些Topic下接收到的消息。

3. Streams API
   应用程序通过使用Streams API充当流处理器（Stream Processor），从一个或者多个Topic获取输入流，并生产一个输出流到一个或者多个Topic，能够有效地将输入流进行转变后变成输出流输出到Kafka集群。

4. Connect API
   允许应用程序通过Connect API构建和运行可重用的生产者或者消费者，大数据培训能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。Connect实际上就做了两件事情：使用Source Connector从数据源（如：DB）中读取数据写入到Topic中，然后再通过Sink Connector读取Topic中的数据输出到另一端（如：DB），以实现消息数据在外部存储和Kafka集群之间的传输。

Kafka架构

接下来我们将从Kafka的架构出发，重点介绍Kafka的主要组件及实现原理。Kafka支持消息持久化，消费端是通过主动拉取消息进行消息消费的，订阅状态和订阅关系由客户端负责维护，消息消费完后不会立刻删除，会保留历史消息，一般默认保留7天，因此可以通过在支持多订阅者时，消息无需复制多分，只需要存储一份就可以。下面将详细介绍每个组件的实现原理。

1. Producer

Producer是Kafka中的消息生产者，主要用于生产带有特定Topic的消息，生产者生产的消息通过Topic进行归类，保存在Kafka 集群的Broker上，具体的是保存在指定的partition 的目录下，以Segment的方式（.log文件和.index文件）进行存储。

2. Consumer

Consumer是Kafka中的消费者，主要用于消费指定Topic的消息，Consumer是通过主动拉取的方式从Kafka集群中消费消息，消费者一定属于某一个特定的消费组。

3. Topic

Kafka中的消息是根据Topic进行分类的**，Topic是支持多订阅的，一个Topic可以有多个不同的订阅消息的消费者。Kafka集群Topic的数量没有限制，同一个Topic的数据会被划分在同一个目录下，一个Topic可以包含1至多个分区，所有分区的消息加在一起就是一个Topic的所有消息**。

4. Partition

在Kafka中，为了提升消息的消费速度，可以为每个Topic分配多个Partition，这也是就之前我们说到的，Kafka是支持多分区的。默认情况下，一个Topic的消息只存放在一个分区中。Topic的所有分区的消息合并起来，就是一个Topic下的所有消息。每个分区都有一个从0开始的编号，每个分区内的数据都是有序的，但是不同分区直接的数据是不能保证有序的，大数据培训因为不同的分区需要不同的Consumer去消费，每个Partition只能分配一个Consumer，但是一个Consumer可以同时一个Topic的多个Partition。

Replica机制

Kafka 为分区引入了多副本（Replica）机制，通过增加副本数量可以提升容灾能力。同一分区的不同副本中保存的是相同的消息（在同一时刻，副本之间并非完全一样），副本之间是“一主多从”的关系，其中 leader 副本负责处理读写请求，follower 副本只负责与 leader 副本的消息同步。当 leader 副本出现故障时，从 follower 副本中重新选举新的 leader 副本对外提供服务。

如上图所示，Kafka 集群中有4个 broker，某个主题中有3个分区，且副本因子（即副本个数）也为3，如此每个分区便有1个 leader 副本和2个 follower 副本。

5. Consumer Group

Kafka中的每一个Consumer都归属于一个特定的Consumer Group，如果不指定，那么所有的Consumer都属于同一个默认的Consumer Group。Consumer Group由一个或多个Consumer组成，同一个Consumer Group中的Consumer对同一条消息只消费一次。每个Consumer Group都有一个唯一的ID，即Group ID，也称之为Group Name。Consumer Group内的所有Consumer协调在一起订阅一个Topic的所有Partition，且每个Partition只能由一个Consuemr Group中的一个Consumer进行消费，但是可以由不同的Consumer Group中的一个Consumer进行消费。如下图所示：

在层级关系上来说Consumer好比是跟Topic对应的，而Consumer就对应于Topic下的Partition。Consumer Group中的Consumer数量和Topic下的Partition数量共同决定了消息消费的并发量，且Partition数量决定了最终并发量，因为一个Partition只能由一个Consumer进行消费。当一个Consumer Group中Consumer数量超过订阅的Topic下的Partition数量时，Kafka会为每个Partition分配一个Consumer，多出来的Consumer会处于空闲状态。当Consumer Group中Consumer数量少于当前定于的Topic中的Partition数量是，单个Consumer将承担多个Partition的消费工作。如上图所示，Consumer Group B中的每个Consumer需要消费两个Partition中的数据，而Consumer Group C中会多出来一个空闲的Consumer4。总结下来就是：同一个Topic下的Partition数量越多，同一时间可以有越多的Consumer进行消费，消费的速度就会越快，吞吐量就越高。同时，Consumer Group中的Consumer数量需要控制为小于等于Partition数量，且最好是整数倍：如1，2，4等。

6. Segment

考虑到消息消费的性能，Kafka中的消息在每个Partition中是以分段的形式进行存储的，即每1G消息新建一个Segment，每个Segment包含两个文件：.log文件和.index文件。之前我们已经说过，.log文件就是Kafka实际存储Producer生产的消息，而.index文件采用稀疏索引的方式存储.log文件中对应消息的逻辑编号和物理偏移地址（offset），以便于加快数据的查询速度。.log文件和.index文件是一一对应，成对出现的。下图展示了.log文件和.index文件在Partition中的存在方式。

Kafka里面每一条消息都有自己的逻辑offset（相对偏移量）以及存在物理磁盘上面实际的物理地址便宜量Position，也就是说在Kafka中一条消息有两个位置：offset（相对偏移量）和position（磁盘物理偏移地址）。在kafka的设计中，将消息的offset作为了Segment文件名的一部分。Segment文件命名规则为：Partition全局的第一个Segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个Partition的最大offset（Message的offset，非实际物理地偏移地址，实际物理地址需映射到.log中，后面会详细介绍在.log文件中查询消息的原理）。数值最大为64位long大小，由20位数字表示，前置用0填充。

上图展示了.index文件和.log文件直接的映射关系，通过上图，我们可以简单介绍一下Kafka在Segment中查找Message的过程：
  1.根据需要消费的下一个消息的offset，这里假设是7，使用二分查找在Partition中查找到文件名小于（一定要小于，因为文件名编号等于当前offset的文件里存的都是大于当前offset的消息）当前offset的最大编号的.index文件，这里自然是查找到了00000000000000000000.index。
  2.在.index文件中，使用二分查找，找到offset小于或者等于指定offset（这里假设是7）的最大的offset，这里查到的是6，然后获取到index文件中offset为6指向的Position（物理偏移地址）为258。
  3.在.log文件中，从磁盘位置258开始顺序扫描，直到找到offset为7的Message。
至此，我们就简单介绍完了Segment的基本组件.index文件和.log文件的存储和查询原理。但是我们会发现一个问题：.index文件中的offset并不是按顺序连续存储的，为什么Kafka要将索引文件设计成这种不连续的样子？这种不连续的索引设计方式称之为稀疏索引，Kafka中采用了稀疏索引的方式读取索引，kafka每当.log中写入了4k大小的数据，就往.index里以追加的写入一条索引记录。使用稀疏索引主要有以下原因：
  (1)索引稀疏存储，可以大幅降低.index文件占用存储空间大小。
  (2)稀疏索引文件较小，可以全部读取到内存中，可以避免读取索引的时候进行频繁的IO磁盘操作，以便通过索引快速地定位到.log文件中的Message。

7. Message

Message是实际发送和订阅的信息是实际载体，Producer发送到Kafka集群中的每条消息，都被Kafka包装成了一个Message对象，之后再存储在磁盘中，而不是直接存储的。Message在磁盘中的物理结构如下所示。

On-disk format of a message

offset         : 8 bytes 
message length : 4 bytes (value: 4 + 1 + 1 + 8(if magic value > 0) + 4 + K + 4 + V)
crc            : 4 bytes
magic value    : 1 byte
attributes     : 1 byte
timestamp      : 8 bytes (Only exists when magic value is greater than zero)
key length     : 4 bytes
key            : K bytes
value length   : 4 bytes
value          : V bytes

其中key和value存储的是实际的Message内容，长度不固定，而其他都是对Message内容的统计和描述，长度固定。因此在查找实际Message过程中，磁盘指针会根据Message的offset和message length计算移动位数，以加速Message的查找过程。之所以可以这样加速，因为Kafka的.log文件都是顺序写的，往磁盘上写数据时，就是追加数据，没有随机写的操作。

8.Partition Replicas

最后我们简单聊一下Kafka中的Partition Replicas（分区副本）机制，0.8版本以前的Kafka是没有副本机制的。创建Topic时，可以为Topic指定分区，也可以指定副本个数。kafka 中的分区副本如下图所示：

Kafka通过副本因子（replication-factor）控制消息副本保存在几个Broker（服务器）上，一般情况下副本数等于Broker的个数，且同一个副本因子不能放在同一个Broker中。副本因子是以分区为单位且区分角色；主副本称之为Leader（任何时刻只有一个），从副本称之为 Follower（可以有多个），处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR)。Leader负责读写数据，Follower不负责对外提供数据读写，只从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，因此Kafka并不是读写分离的。同时使用Leader进行读写的好处是，降低了数据同步带来的数据读取延迟，因为Follower只能从Leader同步完数据之后才能对外提供读取服务。

如果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，如下图所示。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，必然存在数据拷贝和传输，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）。如果指定分区的所有副本都挂了，Consumer如果发送数据到指定分区的话，将写入不成功。Consumer发送到指定Partition的消息，会首先写入到Leader Partition中，写完后还需要把消息写入到ISR列表里面的其它分区副本中，写完之后这个消息才能提交offset。

如上图所示，第一条消息的 offset（LogStartOffset）为0，最后一条消息的 offset 为8，offset 为9的消息用虚线框表示，代表下一条待写入的消息。日志文件的 HW 为6，表示消费者只能拉取到 offset 在0至5之间的消息，而 offset 为6的消息对消费者而言是不可见的。

数据同步

分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Replicas）。所有与 leader 副本保持一定程度同步的副本（包括 leader 副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR 集合是 AR 集合中的一个子集。

与 leader 副本同步滞后过多的副本（不包括 leader 副本）组成 OSR（Out-of-Sync Replicas），由此可见，AR=ISR+OSR。在正常情况下，所有的 follower 副本都应该与 leader 副本保持一定程度的同步，即 AR=ISR，OSR 集合为空。

Leader 副本负责维护和跟踪 ISR 集合中所有 follower 副本的滞后状态，当 follower 副本落后太多或失效时，leader 副本会把它从 ISR 集合中剔除。默认情况下，当 leader 副本发生故障时，只有在 ISR 集合中的副本才有资格被选举为新的 leader。

HW 是 High Watermark 的缩写，俗称高水位，它标识了一个特定的消息偏移量（offset），消费者只能拉取到这个 offset 之前的消息。
LEO 是 Log End Offset 的缩写，它标识当前日志文件中下一条待写入消息的 offset。

linux 服务下创建分区

去服务器kafka文件夹下创建相应的kafka topic，创建命令如下：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor ${n} --partitions ${m} --topic ${topic},
其中：
${n}→副本个数，kafka单机情况下为1，集群一般为3；
${m}→分区个数，一般为10；
${topic}→需要创建的topic:（BAYONET_VEHICLEPASS_NOTIFY_JSON_TOPIC、XSINK_PLATE_ALARM_NOTIFY、XSINK_PERSON_NOTIFY_ALARM、ORIGIN_BAYONET_VEHICLEPASS_NOTIFY_JSON_TOPIC）

Kafka Tool 简单使用

在这里插入图片描述

kafka 客户端发送流程

kafka 高并发实践设计