1.Kafka集群模式下Broker|主题|分区|副本的概念

1.1.Broker|主题|分区|副本的概念

Broker、主题、分区在的概念我们已经全部都了解了，下面来详细描述一下副本的概念。

所谓的副本类似于备份，在创建Topic主题时，需要指定该Topic主题的副本数量，这个副本数量一般是按照集群中Broker的节点数量为依据的，如果集群中有三台节点，那么就存在3个Broker，创建Topic主题时，就指定副本数为3。

Topic副本数可以理解为是分区的备份，如下图所示，主题名称叫做my-rc-topic，指定的副本数为3个、分区数为3个，Topic创建成功后，Topic的三个分区会分别在集群中每个Broker中创建一份，并且会从所有副本分区中选举出一个Leader节点作为主分区，其余各副本分区为Follower节点，拥有Leader角色的副本分区会承担生产者和消费者的读写操作，Leader会定期将数据向各个Follower副本分区进行同步，一旦Leader副本分区挂掉后，Kafka会从剩余的Follower副本分区中进行选举，选举出新的Leader节点，承担发送者和消费者的读写操作。

副本其实就用于将Topic主题中的每个分区在不同的Broker中创建多个备份节点，选举一个副本为Leader节点，其余都是Follower节点，即使集群中某个Broker坏掉，也不会影响数据的读取。

下图可以非常清楚的说明在Kafka集群模式下，Broker、主题、分区和副本是怎样的一个概念。

在集群模式下，每一个Kafka节点充当一个Broker，Broker之间通过ID号进行区分，一个主题中的多个分区会在每一个Broker中创建出副本分区，保障数据的高可靠性。

副本分区中各个角色的作用：

在副本分区中有三个重要角色。

• Leader：承担发送者和消费者的读写操作，负责将消息数据定期同步到Follower副本分区中，当Leader挂掉，经过主从选举，从多个Follower节点中选举出新的Leader。
• Follower：接收Leader节点同步的数据，当Leader挂掉后，进行投票选举，成为新的Leader节点。
• Isr：将正在同步数据的副本和数据同步完成的副本节点都存放在Isr结合中，当某一个节点的性能较差时，会被踢出Isr集合，充分保障集群中的性能。

Broker、Topic、分区、副本连贯起来的概念：

集群模式下会有很多个Broker，创建Topic主题时可以指定主题的分区有多少个，将消息数据拆分到不同的分区中进行存储，增加读写的吞吐量，然后还可以将分区创建出多个副本节点，不同的副本节点存放在不同的Broker里，副本之间进行数据上的同步，保证消息数据的高可靠性。

1.2.创建一个Topic指定3个副本数

1.创建一个多副本的Topic
[root@kafka-1 ~]# /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.20.10:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic my-rc-topic
Created topic my-rc-topic.
`--replication-factor 3`：指定副本数为3

2.查看Topic的详细信息
[root@kafka-1 ~]# /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.20.10:2181 --topic my-rc-topic
Topic: my-rc-topic	PartitionCount: 3	ReplicationFactor: 3	Configs: 
	Topic: my-rc-topic	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,2,0	Isr: 1,2,0
	Topic: my-rc-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0,1
	Topic: my-rc-topic	Partition: 2	Leader: 0	Replicas: 0,1,2	Isr: 0,1,2

1.3.多副本的Topic详细信息描述

Topic: my-rc-topic	PartitionCount: 3	ReplicationFactor: 3	Configs: 
	Topic: my-rc-topic	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,2,0	Isr: 1,2,0
	Topic: my-rc-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0,1
	Topic: my-rc-topic	Partition: 2	Leader: 0	Replicas: 0,1,2	Isr: 0,1,2

PartitionCount: 3 分区的数量

ReplicationFactor: 3 副本的数量

Topic: my-rc-topic 主题的名称

指定多少个分区就会打印出多少行，每一行都是一个分区的信息。

Partition: 0 分区的名称，第一个分区为0。

Partition: 1 分区的名称，第二个分区为1。

Partition: 2 分区的名称，第三个分区为2。

Partition: 0 Leader: 1 Leader副本节点位于集群中的哪一个Broker上，这里的1表示第0分区的Leader节点在Broker-1上。

Partition: 1 Leader: 2 Leader副本节点位于集群中的哪一个Broker上，这里的2表示第1分区的Leader节点在Broker-2上。

Partition: 2 Leader: 0 Leader副本节点位于集群中的哪一个Broker上，这里的0表示第2分区的Leader节点在Broker-0上。

Replicas: 1,2,0 副本所在的Broker节点是谁，1表示Broker-1，2表示Broker-2，0表示Broker-0。

Isr: 1,2,0 Isr集合，包含同步的Broker节点和已经同步完成的Broker节点，1表示Broker-1，2表示Broker-2，0表示Broker-0，第一位是该副本分区中的Leader，第二位是Controller，第三位是同步没问题的Broker。

。

创建完多副本后，分区的副本会在每一个Kafka节点上都进行持久化存储。

2.集群模式下以消费者组消费Topic中各分区消息的概念

2.1.分消费者组消费各分区的概念

单分区的Topic消费概念分为单播模式和多播模式，适合单节点模式，在集群模式下会有多副本和多分区的概念，接下来我们来看看多分区下消费者消费数据的概念。

如下图所示：

Topic划分了4个Partition分区，分别是Partition0、Partition1、Partition2、Partition3，消费方有两个消费者组，消费组A中有2个消费者，消费组B中有4个消费者，同一组下的每个消费者会对不同的分区进行消费，同一组下只能有一个消费者去消费Topic中的某一个分区，这点与单播的概念一致。

多分区消费的概念：

• Topic中一个Partition分区只能被一个消费者组中的某一个消费者进行消费，和单播概念一致。
• 同一组中的每个消费者都可以同时消费不同的Topic分区，但是一个Topic只能被一个组中的某一个消费者进行消费。
  • 消费者一对多，分区一对一。
• Partition分区的数量是可以决定消费组中消费者的数量，建议统一组中消费者的数量不要超过分区的数量，最好可以和分区数量保持一致，这样一来一个消费者就可以对一个分区进行消费，当然少几个也是没有问题的，一个消费者可以对多个分区进行消费，但是消费者不要超过分区的数量，多出来的消费者不会去消费数据，反而会影响性能。
• 如果组中某一个消费者挂了，那么二舅会触发rebalance机制，让其他消费者来消费该分区。

为什么不让消费者组中多个消费者同时消费一个分区呢？

这样做的目的是为了保证消息消费的顺序性，如果多个一组中多个消费者同时消费该分区的数据，那么就会因为网络波动的原因，从而导致消息的错误消费，影响业务逻辑。

2.2.集群模式下消息的发送和消费

1）发生消息数据

[root@kafka-1 bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.20.10:9092,192.168.20.11:9092,192.168.20.12:9092 --topic my-rc-topic
>jiangxl nihao
>
>hahaha
>
>hello

2）消费消息数据

[root@kafka-1 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.20.10:9092,192.168.20.11:9092,192.168.20.12:9092 --from-beginning --topic my-rc-topic

3.Kafka集群中各组件的概念

在Kafka集群模式下有三个重要组件：Controller、Rabalance、HW。

3.1.Controller组件

每个Broker启动后会向Zookeeper集群中创建一个临时序号节点，获得序号最小的那个Broker将会成为集群中的Controller节点。

Controller节点的作用如下：

• 当集群中Topic分区中Leader副本挂掉后，Controller节点会在集群中选举出一个新的Leader，选举规则是将Isr集合中最左边的Broker选举为Leader节点。

  • 如下图所示：Isr集合中最左侧的是Leader所在的Broker号，当Leader挂掉后，Controller会在Isr集合中将挂掉的Broker删除，此时就会剩下2个Broker，最左侧的那个Broker就会成为新的Leader，如篮框所示。

  • 

• 当集群中有Broker新增或者减少，Controller会同步信息到其他的Broker。

• 当集群中有分区新增或者减少时，Controller会同步信息给其他Broker。

3.2.Reblance机制

当消费组中的消费者没有明确指明要消费的Topic分区，或者消费者正在消费某个分区时该消费者突然挂掉，这两种情况都会触发Reblance机制。

Reblance机制会在消费者和分区的关系发生变化后，重新调整消费者消费哪个分区。

在触发Rebalance机制之前，消费者消费哪个分区有三种策略：

• range：根据公式计算得到每个消费者消费的分区列表。
  • 触发前的公式：分区总数量/消费者数量+1。
  • 触发后的公式：分区总数量/消费者数量。
• 轮询：所有消费者轮流消费分区中的数据
• sticky：粘合策略，触发了Rebalance机制后，会在之前分配的基础上在做调整，不会改变之前的分配情况，只会故障的消费者关联的分区，进行分配。
  • 粘合策略必须开启，如果不开始，触发Rebalance机制后，会将正常的分区与消费者都进行重新分配，损耗集群的性能。

3.3.HW和LEO的概念

HW俗称高水位，LEO是某个副本中最后一条消息的消息位置。

HW高水位线会位于所有副本分区中数据已经同步完成的位置，如下图所示，HW高水位线就会位于消息数据4下面，消息数据5已经写入到Leader副本分区中了，但是还没有同步到其他副本中，HW高水位线此时不会往下移动产生变化，只有当消息数据全部同步完成后，HW高水位线才会更新往下移动，这时消费者才可以去消费消息5，这样做的目的是防止消息数据会丢失。

消费者最多只能消费到HW所在的位置。另外每个副本都有HW，leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，消费者不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的副本同步后才会更新HW，此时消息才能被消费者消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。