一、概述

Apache Kafka 发展至今，已经是一个很成熟的消息队列组件了，也是大数据生态圈中不可或缺的一员。Apache Kafka 社区非常的活跃，通过社区成员不断的贡献代码和迭代项目，使得 Apache Kafka 功能越发丰富、性能越发稳定，成为企业大数据技术架构解决方案中重要的一环。

Apache Kafka 作为一个热门消息队列中间件，具备高效可靠的消息处理能力，且拥有非常广泛的应用领域。那么，今天就来聊一聊基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用。

二、为什么需要 Kafka

在设计大数据技术架构之前，通常会做一些技术调研。我们会去思考一下为什么需要 Kafka？怎么判断选择的 Kafka 技术能否满足当前的技术要求？

2.1 早期的数据架构

早期的数据类型比较简单，业务架构也比较简单，就是将需要的数据存储下来。比如将游戏类的数据存储到数据库（MySQL、Oracle）。但是，随着业务的增量，存储的数据类型也随之增加了，然后我们需要使用的大数据集群，利用数据仓库来将这些数据进行分类存储，如下图所示：

但是，数据仓库存储数据是有时延的，通常时延为T+1。而现在的数据服务对象对时延要求均有很高的要求，例如物联网、微服务、移动端APP等等，皆需要实时处理这些数据。

2.2 Kafka 的出现

Kafka 的出现，给日益增长的复杂业务，提供了新的存储方案。将各种复杂的业务数据统一存储到 Kafka 里面，然后在通过 Kafka 做数据分流。如下图所示：

这里，可以将视频、游戏、音乐等不同类型的数据统一存储到 Kafka 里面，然后在通过流处理对 Kafka 里面的数据做分流操作。例如，将数据存储到数据仓库、将计算的结果存储到KV做实时分析等。

通常消息系统常见的有两种，它们分别是：

• 消息队列：队列消费者充当了工作组的角色，每条消息记录只能传递给一个工作进程，从而有效的划分工作流程；

• 生产&消费：消费者通常是互相独立的，每个消费者都可以获得每条消息的副本。

这两种方式都是有效和实用的，通过消息队列将工作内容分开，用于容错和扩展；生产和消费能够允许多租户，来使得系统解耦。而 Apache Kafka 的优点之一在于它将消息队列、生产和消费结合到了一个强大的消息系统当中。

同时，Kafka 拥有正确的消息处理特性，主要体现在以下几个方面：

• 可扩展性：当 Kafka 的性能（如存储、吞吐等）达到瓶颈时，可以通过水平扩展来提升性能；

• 真实存储：Kafka 的数据是实时落地在磁盘上的，不会因为集群重启或故障而丢失数据；

• 实时处理：能够集成主流的计算引擎（如Flink、Spark等），对数据进行实时处理；

• 顺序写入：磁盘顺序 I/O 读写，跳过磁头“寻址”时间，提高读写速度；

• 内存映射：操作系统分页存储利用内存提升 I/O 性能，实现文件到内存的映射，通过同步或者异步来控制 Flush；

• 零拷贝：将磁盘文件的数据复制到“页面缓存”一次，然后将数据从“页面缓存”直接发送到网络；

• 高效存储：Topic 和 Partition 拆为多个文件片段（Segment），定期清理无效文件。采用稀疏存储，间隔若干字节建立一条索引，防止索引文件过大。

2.3 简单的应用场景

这里，我们可以通过一个简单直观的应用场景，来了解 Kafka 的用途。

场景：假如用户A正在玩一款游戏，某一天用户A喜欢上了游戏里面的一款道具，打算购买，于是在当天 14:00 时充值了 10 元，在逛游戏商店时又喜欢上了另一款道具，于是在 14:30 时又充值了 30 元，接着在 15:00 时开始下单购买，花费了 20 元，剩余金额为 20 元。那么，整个事件流，对应到库表里面的数据明细应该是如下图所示：

三、Kafka解决了什么问题

早期为响应项目快速上线，在服务器或者云服务器上部署一个 WebServer，为个人电脑或者移动用户提供访问体验，然后后台在对接一个数据库，为 Web 应用提供数据持久化以及数据查询，流程如下图所示：

但是，随着用户的迅速增长，用户所有的访问都直接通过 SQL 数据库使得它不堪重负，数据库的压力也越来越大，不得不加上缓存服务以降低 SQL 数据库的荷载。

同时，为了理解用户行为，又开始收集日志并保存到 Hadoop 这样的大数据集群上做离线处理，并且把日志放在全文检索系统（比如 ElasticSearch）中以便快速定位问题。由于需要给投资方看业务状况，也需要把数据汇总到数据仓库（比如 Hive）中以便提供交互式报表。此时的系统架构已经具有一定的复杂性了，将来可能还会加入实时模块以及外部数据交互。

本质上，这是一个数据集成问题。没有任何一个系统能够解决所有的事情，所以业务数据根据不同用途，存放在不同的系统，比如归档、分析、搜索、缓存等。数据冗余本身没有任何问题，但是不同系统之间太过复杂的数据同步却是一种挑战。如下图所示：

而 Kafka 可以让合适的数据以合适的形式出现在合适的地方。Kafka 的做法是提供消息队列，让生产者向队列的末尾添加数据，让多个消费者从队列里面依次读取数据然后自行处理。如果说之前连接的复杂度是 O(N^2)，那么现在复杂度降低到了 O(N)，扩展起来也方便多了，流程如下图所示：

四、Kafka的实践应用

4.1 为什么需要建设实时数仓

4.1.1 目的

通常情况下，在大数据场景中，存储海量数据建设数据仓库一般都是离线数仓（时延T+1），通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务不同维度的数据，对外提供 T+1 的数据服务。计算和数据的实时性均比较差，业务人员无法根据自己的即时性需求获取几分钟之前的实时数据。数据本身的价值随着时间的流逝会逐步减弱，因此数据产生后必须尽快的到达用户的手中，实时数仓的建设需求由此而来。

4.1.2 目标

为了适应业务高速迭代的特点，分析用户行为，挖掘用户价值，提高用户留存，在实时数据可用性、可扩展性、易用性、以及准确性等方面提供更好的支持，因此需要建设实时数仓。主要目标包含如下所示：

• 统一收敛数据出口：统一数据口径，减少数据重复性建设；

• 降低数据维护成本：提升数据准确性、及时性，优化数据使用体验和成本；

• 减少数据使用成本：提高数据复用率，避免实时数据重复消费。

4.2 如何构建实时数仓为搜索提供数据

当前实时数仓比较主流的架构一般来说包含三个大的模块，它们分别是消息队列、计算引擎、以及存储。结合上述对 Kafka 的综合分析，结合搜索的业务场景，引入 Kafka 作为消息队列，复用大数据平台（BDSP）的能力作为计算引擎和存储，具体架构如下图所示：

4.3 流处理引擎选择

目前业界比较通用的流处理引擎主要有两种，它们分别是Flink和Spark，那么如何选择流处理引擎呢？我们可以对比以下特征来决定选择哪一种流处理引擎？

Flink作为一款开源的大数据流式计算引擎，它同时支持流批一体，引入Flink作为实时数仓建设的流引擎的主要原因如下：

• 高吞吐、低延时；

• 灵活的流窗口；

• 轻量级容错机制；

• 流批一体

4.4 建设实时数仓遇到的问题

在建设初期，用于实时处理的 Kafka 集群规模较小，单个 Topic 的数据容量非常大，不同的实时任务都会消费同一个大数据量的 Topic，这样会导致 Kafka 集群的 I/O 压力非常的大。

因此，在使用的过程中会发现 Kafka 的压力非常大，经常出现延时、I/O能性能告警。因此，我们采取了将大数据量的单 Topic 进行实时分发来解决这种问题，基于 Flink 设计了如下图所示的数据分发流程。

上述流程，随着业务类型和数据量的增加，又会面临新的问题：

• 数据量增加，随着消费任务的增加，Kafka 集群 I/O 负载大时会影响消费；

• 不用业务之间 Topic 的消费没有落地存储（比如HDFS、HBase存储等），会产生重复消费的情况；

• 数据耦合度过高，迁移数据和任务难度大。

4.5 实时数仓方案进阶

目前，主流的实时数仓架构通常有2种，它们分别是Lambda、Kappa。

4.5.1 Lambda

随着实时性需求的提出，为了快速计算一些实时指标（比如，实时点击、曝光等），会在离线数仓大数据架构的基础上增加一个实时计算的链路，并对消息队列实现数据来源的流失处理，通过消费消息队列中的数据 ，用流计算引擎来实现指标的增量计算，并推送到下游的数据服务中去，由下游数据服务层完成离线和实时结果的汇总。具体流程如下：

4.5.2 Kappa

Kappa架构只关心流式计算，数据以流的方式写入到 Kafka ，然后通过 Flink 这类实时计算引擎将计算结果存放到数据服务层以供查询。可以看作是在Lambda架构的基础上简化了离线数仓的部分。具体流程如下：

在实际建设实时数仓的过程中，我们结合这2种架构的思想来使用。实时数仓引入了类似于离线数仓的分层理念，主要是为了提供模型的复用率，同时也要考虑易用性、一致性、以及计算的成本。

4.5.3 实时数仓分层

在进阶建设实时数仓时，分层架构的设计并不会像离线数仓那边复杂，这是为了避免数据计算链路过长造成不必要的延时情况。具体流程图如下所示：

• ODS层：以Kafka 作为消息队列，将所有需要实时计算处理的数据放到对应的 Topic 进行处理；

• DW层：通过Flink实时消费Topic中的数据，然后通过数据清理、多维度关联（JOIN）等，将一些相同维度的业务系统、维表中的特征属性进行关联，提供数据易用性和复用性能力，最终得到实时明细数据；

• DIM层：用来存储关联的查询的维度信息，存储介质可以按需选择，比如HBase、Redis、MySQL等；

• DA层：针对实时数据场景需求，进行高度聚合汇总，服务于KV、BI等场景。OLAP分析可以使用ClickHouse，KV可以选择HBase（若数据量较小，可以采用Redis）。

通过上面的流程，建设实时数仓分层时，确保了对实时计算要求比较高的任务不会影响到BI报表、或者KV查询。但是，会有新的问题需要解决：

Kafka 实时数据如何点查？

消费任务异常时如何分析？

4.5.4 Kafka监控

针对这些问题，我们调研和引入了Kafka 监控系统——Kafka Eagle（目前改名为EFAK）。复用该监控系统中比较重要的维度监控功能。

Kafka Eagle处理能够满足上诉两个维度的监控需求之外，还提供了一些日常比较实用的功能，比如Topic记录查看、Topic容量查看、消费和生产任务的速率、消费积压等。我们采用了 Kafka-Eagle 来作为对实时数仓的任务监控。Kafka-Eagle 系统设计架构如下图所示：

Kafka-Eagle 是一款完全开源的对 Kafka 集群及应用做全面监控的系统，其核心由以下几个部分组成：

• 数据采集：核心数据来源 JMX 和 API 获取；

• 数据存储：支持 MySQL 和 Sqlite 存储；

• 数据展示：消费者应用、图表趋势监控（包括集群状态、消费生产速率、消费积压等）、开发的分布式 KSQL 查询引擎，通过 KSQL 消息查询；

• 数据告警：支持常用的 IM 告警（微信，钉钉，WebHook等），同时邮件、短信、电话告警也一并支持。

部分预览截图如下：

1）Topic最近7天写入量分布

默认展示所有Topic的每天写入总量分布，可选择时间维度、Topic聚合维度，来查看写入量的分布情况，预览截图如下所示：

2）KSQL查询Topic消息记录

可以通过编写SQL语句，来查询（支持过滤条件）Topic中的消息记录，预览截图如下所示：

3）消费Topic积压详情

可以监控所有被消费的Topic的消费速率、消费积压等详情，预览截图如下所示：