kafka特性整理

迷南。 2022-05-27 11:27 234阅读 0赞

消息投递可靠性

一个消息如何算投递成功，Kafka提供了三种模式：

\- 第一种是啥都不管，发送出去就当作成功，这种情况当然不能保证消息成功投递到broker；

\- 第二种是Master-Slave模型，只有当Master和所有Slave都接收到消息时，才算投递成功，这种模型提供了最高的投递可靠性，但是损伤了性能；

\- 第三种模型，即只要Master确认收到消息就算投递成功；实际使用时，根据应用特性选择，绝大多数情况下都会中和可靠性和性能选择第三种模型

Partition ack：当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。当ack=-1\[parition的数量\]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。这里需要注意的是，如果ack=1的时候，一旦有个broker宕机导致partition的follower和leader切换，会导致丢数据。

如果备份replica下面两个指标不合格，则移除与其保持同步的备份列表，即不作为可靠备份，不作为优先候选者

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上图是指producer在推送消息到broker时，确认推送成功的指标。

message状态：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。

消息的消费状态是与consumer绑定的，因为消息可以被不同 consumer group的consumer消费，所以消费偏移量也是由consumer自己决定的

message持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持o(1)极高的效率。我们众所周知IO读取是非常耗资源的性能也是最慢的，这就是为了数据库的瓶颈经常在IO上，需要换SSD硬盘的原因。但是Kafka作为吞吐量极高的MQ，却可以非常高效的message持久化到文件。这是因为Kafka是顺序写入o（1）的时间复杂度，速度非常快。也是高吞吐量的原因。由于message的写入持久化是顺序写入的，因此message在被消费的时候也是按顺序被消费的，保证partition的message是顺序消费的。一般的机器,单机每秒100k条数据。

message有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费，当然其中很多细节是可配置的

同步异步：Producer采用异步push方式，极大提高Kafka系统的吞吐率（可以通过参数控制是采用同步还是异步方式）。是指发送消息时，是会缓存一部分消息，然后批量将缓存的消息推送，可以减少网络IO的开销，从而提升吞吐。

分区机制partition：Producer可以决定把消息发到哪个partition，在一个partition 中message的顺序就是Producer发送消息的顺序，一个topic中可以有多个partition，具体partition的数量是可配置的。partition可以设置replica副本，replica副本存在不同的kafka broker节点上，第一个partition是leader,其他的是follower，message先写到partition leader上，再由partition leader push到parition follower上。所以说kafka可以水平扩展，也就是扩展partition。

解耦:  相当于一个MQ，使得Producer和Consumer之间异步的操作，系统之间解耦

顺序保证性：由于kafka的producer的写message与consumer去读message都是顺序的读写，保证了高效的性能。

批量发送**：Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率。**

*  Broker：Kafka节点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。
 *  Topic：一类消息，消息存放的目录即主题，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
 *  Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列
 *  Segment：partition物理上由多个segment组成，每个Segment存着message信息
 *  Producer : 生产message发送到topic
 *  Consumer : 订阅topic消费message, consumer作为一个线程来消费
 *  Consumer Group：一个Consumer Group包含多个consumer, 这个是预先在配置文件中配置好的。各个consumer（consumer 线程）可以组成一个组（Consumer group ），partition中的每个message只能被组（Consumer group ） 中的一个consumer（consumer 线程 ）消费，如果一个message可以被多个consumer（consumer 线程 ） 消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。Kafka不支持一个partition中的message由两个或两个以上的consumer thread来处理。它不能像AMQ那样可以多个BET作为consumer去处理message，这是因为多个BET去消费一个Queue中的数据的时候，由于要保证不能多个线程拿同一条message，所以就需要行级别悲观所（for update）,这就导致了consume的性能下降，吞吐量不够。而kafka为了保证吞吐量，只允许一个consumer线程去访问一个partition。如果觉得效率不高的时候，可以加partition的数量来横向扩展，那么再加新的consumer thread去消费。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。这也就形成了分布式消费的概念。

kafka集群中的任何一个broker,都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含"集群中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等信息(请参看zookeeper中的节点信息). 当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层".

异步发送，将多条消息暂且在客户端buffer起来,并将他们批量发送到broker;小数据IO太多,会拖慢整体的网络延迟,批量延迟发送事实上提升了网络效率;不过这也有一定的隐患,比如当producer失效时,那些尚未发送的消息将会丢失。

在kafka中,partition中的消息只有一个consumer在消费,且不存在 消息状态的控制,也没有复杂的消息确认机制, 可见kafka broker端是相当轻量级的.当消息被consumer接收之后, consumer可以在本地保存最后消息的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset. 由此可见,consumer客户端也很轻量级。

Kafka提供3种消息传输一致性语义：最多1次，最少1次，恰好1次。

最少1次：可能会重传数据，有可能出现数据被重复处理的情况;

最多1次：可能会出现数据丢失情况;

恰好1次：并不是指真正只传输1次，只不过有一个机制。确保不会出现“数据被重复处理”和“数据丢失”的情况。

at most once: 消费者fetch消息,然后保存offset,然后处理消息;当client保存offset之后,但是在消息处理过程中consumer进程失效(crash),导致部分消息未能继续处理.那么此后可能其他consumer会接管,但是因为offset已经提前保存,那么新的consumer将不能fetch到offset之前的消息(尽管它们尚没有被处理),这就是"at most once".

at least once: 消费者fetch消息,然后处理消息,然后保存offset.如果消息处理成功之后,但是在保存offset阶段zookeeper异常或者consumer失效,导致保存offset操作未能执行成功,这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息,这就是"at least once".

"Kafka Cluster"到消费者的场景中可以采取以下方案来得到“恰好1次”的一致性语义：

最少1次＋消费者的输出中额外增加已处理消息最大编号：由于已处理消息最大编号的存在，不会出现重复处理消息的情况。

1) Producer端使用zookeeper用来"发现"broker列表,以及和Topic下每个partition leader建立socket连接并发送消息.

2) Broker端使用zookeeper用来注册broker信息,已经监测partition leader存活性.

3) Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息。

Kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of in-sync replicas），简称ISR，在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息必须被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中了，才回通知外部这个消息已经被提交了。因此这个集合中的任何一个节点随时都可以被选为leader.ISR在ZooKeeper中维护。

Kafka集群会保存所有的消息，不管消息有没有被消费；我们可以设定消息的过期时间，只有过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。

Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以跟踪和重设这个offset值，这样的话Consumer就可以读取任意位置的消息。

。一个partition只能被一个消费者消费（一个消费者可以同时消费多个partition），因此，如果设置的partition的数量小于consumer的数量，就会有消费者消费不到数据。所以，推荐partition的数量一定要大于同时运行的consumer的数量。另外一方面，建议partition的数量大于集群broker的数量，这样leader partition就可以均匀的分布在各个broker中，最终使得集群负载均衡。

partiton中文件存储方式

*  每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。
 *  每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

这样做的好处就是能快速删除无用文件，有效提高磁盘利用率。

partiton中segment文件存储结构

producer发message到某个topic，message会被均匀的分布到多个partition上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），kafka broker收到message往对应partition的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息consumer才能消费，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。

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副本分配逻辑规则如下：

*  在Kafka集群中，每个Broker都有均等分配Partition的Leader机会。
 *  上述图Broker Partition中，箭头指向为副本，以Partition-0为例:broker1中parition-0为Leader，Broker2中Partition-0为副本。
 *  上述图种每个Broker(按照BrokerId有序)依次分配主Partition,下一个Broker为副本，如此循环迭代分配，多副本都遵循此规则。

副本分配算法如下：

*  将所有N Broker和待分配的i个Partition排序.
 *  将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上.
 *  将第i个Partition的第j个副本分配到第((i + j) mod n)个Broker上.

Kafka高效性相关设计

1消息的持久化，因为磁盘线性写的速度远远大于随机写。线性读写在大多数应用场景下是可以预测的。

2常数时间性能保证，消息系统的持久化队列可以构建在对一个文件的读和追加上，就像一般情况下的日志解决方案。它有一个优点，所有的操作都是常数时间，并且读写之间不会相互阻塞。这种设计具有极大的性能优势：最终系统性能和数据大小完全无关，服务器可以充分利用廉价的硬盘来提供高效的消息服务。事实上还有一点，磁盘空间的无限增大而不影响性能这点，意味着我们可以提供一般消息系统无法提供的特性。比如说，消息被消费后不是立马被删除，我们可以将这些消息保留一段相对比较长的时间（比如一个星期）。

1. 允许consumer group（包含多个consumer，如一个集群同时消费）对一个topic进行消费，不同的consumer group之间独立消费。

2. 为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销，指定partition为最小的并行消费单位，即一个group内的consumer只能消费不同的partition。

6.1 Zookeeper 协调控制

1. 管理broker与consumer的动态加入与离开。(Producer不需要管理，随便一台计算机都可以作为Producer向Kakfa Broker发消息)

2. 触发负载均衡，当broker或consumer加入或离开时会触发负载均衡算法，使得一

个consumer group内的多个consumer的消费负载平衡。（因为一个comsumer消费一个或多个partition，一个partition只能被一个consumer消费）

3.  维护消费关系及每个partition的消费信息。

6.2 Zookeeper上的细节：

1. 每个broker启动后会在zookeeper上注册一个临时的broker registry，包含broker的ip地址和端口号，所存储的topics和partitions信息。

2. 每个consumer启动后会在zookeeper上注册一个临时的consumer registry：包含consumer所属的consumer group以及订阅的topics。

3. 每个consumer group关联一个临时的owner registry和一个持久的offset registry。对于被订阅的每个partition包含一个owner registry，内容为订阅这个partition的consumer id；同时包含一个offset registry，内容为上一次订阅的offset。

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