Kafka 详解一 简介

目录

• Kafka 是什么
• Kafka 核心组
• Kafka 整体架构以及解析
• Kafka数据处理步骤
• Kafka名词解释和工作方式
• Consumer与topic关系
• Kafka消息的分发
• Consumer的负载均衡

Kafka 是什么

• Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目，该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

• Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性，但是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，发送消息者称为Producer,消息接受者称为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集群保存一些meta信息，来保证系统可用性

Kafka 核心组件

• Producer：消息生产者，产生的消息将会被发送到某个topic

• Consumer：消息消费者，消费的消息内容来自某个topic

• Topic：消息根据topic进行归类，topic其本质是一个目录，即将同一主题消息归类到同一个目录

• Broker：每一个kafka实例（或者说每台kafka服务器节点）就是一个broker，一个broker可以有多个topic

  Zookeeper：zookeeper集群不属于kafka内的组件，但kafka依赖zookeeper集群保存meta信息，所以在此做声明其重要性。

Kafka 整体架构以及解析

Kafka数据处理步骤

• 1、Producer产生消息，发送到Broker中
• 2、Leader状态的Broker接收消息，写入到相应topic中
• 3、Leader状态的Broker接收完毕以后，传给Follow状态的Broker作为副本备份
• 4、Consumer消费Broker中的消息

Kafka名词解释和工作方式

• Producer

  消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。

• Consumer

  消息消费者，向kafka broker取消息的客户端

• Topic

  可以理解为一个队列。

• Consumer Group （CG）

  这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。

• Broker

  一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。

• Partition

  为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序。

Consumer与topic关系

kafka只支持Topic

• 每个group中可以有多个consumer，每个consumer属于一个consumer group；通常情况下，一个group中会包含多个consumer，这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力，而且还能提高"故障容错"性，如果group中的某个consumer失效那么其消费的partitions将会有其他consumer自动接管。

• 对于Topic中的一条特定的消息，只会被订阅此Topic的每个group中的其中一个consumer消费，此消息不会发送给一个group的多个consumer；那么一个group中所有的consumer将会交错的消费整个Topic，每个group中consumer消息消费互相独立，我们可以认为一个group是一个"订阅"者。

• 在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)；
  一个Topic中的每个partions，只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费，不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息。

• kafka的设计原理决定,对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息。

kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的；事实上，从Topic角度来说,当有多个partitions时,消息仍不是全局有序的。

Kafka消息的分发

• Producer客户端负责消息的分发

• 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；

• 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"。事实上，消息被路由到哪个partition上由producer客户端决定，比如可以采用"random""key-hash""轮询"等。

  如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的。

• 在producer端的配置文件中,开发者可以指定partition路由的方式。

• Producer消息发送的应答机制

  设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1

  0: producer不会等待broker发送ack

  1: 当leader接收到消息之后发送ack

  -1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack

  request.required.acks=0

Consumer的负载均衡

当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力，步骤如下：

• 1、假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3

• 2、加入group A 中,有如下consumer: C0,C1

• 3、首先根据partition索引号对partitions排序: P0,P1,P2,P3

• 4、根据consumer.id排序: C0,C1

• 5、计算倍数: M = [P0,P1,P2,P3].size / [C0,C1].size,本例值M=2(向上取整)

• 6、然后依次分配partitions: C0 = [P0,P1],C1=[P2,P3],即Ci = [P(i * M),P((i + 1) * M -1)]

消息消费图