0. 背景

本文简述 kafka 的相关内容。

kafka

1. 简介

Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。

有如下特性：

• 稳定性能：以时间复杂度为O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，即使TB量级的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
• 高吞吐量： 即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
• 集群： 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。

官方口号：

Kafka 用于构建实时的数据管道和流式的app。它可以水平扩展，高可用，速度快，并且已经运行在数千家公司的生产环境。

简单理解就是：

• 消息队列(管道)
• 流
• 水平扩展

藉由消息队列和流的特性，Kafka适合什么样的应用场景？

Kafka 适用的场景:

• 消息队列特性：构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。
• 流式应用特性：构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。

流式应用特性就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部转换。简单理解就是：

生产者 >--输入流-->  | Kafka流应用(处理输入流，写到输出流） | >--输出流--->  消费者

主要能力：

• (1) 发布 & 订阅
  可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。

• (2) 流处理
  编写可扩展的流处理应用程序，可以在流式记录产生时就进行处理。

• (3) 流式的记录存储
  可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。它以安全的方式将流式的数据存储在一个分布式，有副本备份，容错的集群。

后面我们会介绍这三种能力对应的场景，现在让我们了解一些基本概念。

2. 基本概念

一些概念:

• Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.
• Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。
• 每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）。

Kafka有四个核心的API:

• The Producer API ：允许应用程序发布流式的数据到 topic。
• The Consumer API ：允许应用程序订阅 topic ，和对流式数据进行处理。
• The Streams API ：允许应用程序作为一个流处理器，消费topic产生的输入流，进行有效的转换，然后生产输出流到topic中去。
• The Connector API ：允许构建生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到关系型数据库，监控 表(table)的所有变更内容。

Topics 和 记录集

Topic(主题)
流式的记录集是kafka的核心概念， 即 topic。

Topic 就是 主题，是 数据记录集 发布的地方, 可以用来区分业务系统。

Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。

分区(Partition)
对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区(Partition)，如下所示：

topic 和 分区

追加到文件
每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的记录文件中。

偏移量(offset)
分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，我们称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。

存活期限 (retention period)
Kafka 集群保留所有发布的记录（无论他们是否已被消费），并通过一个可配置的存活期限来控制.。比如， 如果存活策略设置为2天，一条记录发布后2天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。

Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题.

image.png

在每一个消费者中唯一保存的是offset（偏移量）, 即消费到的记录偏移的位置。

偏移量由消费者所控制: 在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量。

实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以从"现在"开始消费。

这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。

分布式

Partition（分区）有以下几个用途：

• 第一，当日志大小超过了单台服务器的限制，方便日志进行扩展。一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。
• 第二，可以作为并行的单元集

分区（partition）的特点：

• 分区 可以分布 在Kafka集群的服务器上。
• 每个服务器在处理数据和请求时，共享这些分区。
• 每个分区都会在已配置的服务器上进行备份，确保容错性.

分区的 leader 与 宕机后选举

• 每个分区都有一台 server 作为 “leader”，零台或者多台server作为 follwers 。
• leader server 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据。
• 当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。
• 每台 server 都会成为某些分区的 leader 和某些分区的 follower，因此集群的负载是平衡的。

生产者

生产者可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。生产者负责将记录分配到topic的哪一个 分区中。

生产时负载均衡

• 可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡
• 也可以根据某些语义分区函数(例如：记录中的key)来完成。

消费者

消费者使用一个 消费组 名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例.消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。

• 如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例.
• 如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程.

保证

high-level Kafka给予以下保证:

• 生产者 发送到特定分区的消息将按照发送顺序处理。
• 一个消费者实例按照日志中的顺序查看记录.
• 对于具有N个副本的主题，我们最多容忍N-1个服务器故障，从而保证不会丢失。

4. kafka 应用

kafka 可以作为 消息系统，存储系统，流处理，它和这些传统的系统相比，也有其自身的特性，下面逐一讨论。

4.1 Kafka作为消息系统

传统的消息系统
传统的消息系统有两个模块: 队列 和 发布-订阅。
（1）在队列中，消费者从消息队列读取消息记录，每条记录被一个消费者消费；
（2）在发布订阅中，记录被广播到所有的消费者。
两者均有优缺点：
（1） 队列的优点在于它允许你将处理数据的过程分给多个消费者实例，使你可以扩展处理过程。 缺点是：一旦一个进程读取了数据，数据就会被丢弃。
（2）而发布-订阅系统允许你广播数据到多个进程，但是无法进行扩展处理，因为每条消息都会发送给所有的订阅者。

消费组在Kafka有两层概念

• 在队列中，消费组允许你将处理过程分发给一系列进程(消费组中的成员)。
• 在发布订阅中，Kafka允许你将消息广播给多个消费组。

Kafka的优势在于：每个topic都有可以扩展处理并且允许多订阅者模式(不只选其中一个).

Kafka 比传统消息队列有更严格的顺序保证

• 传统队列在服务器上保存着有序的记录，如果多个消费者消费队列中的数据， 服务器将按照存储顺序输出记录。 记录被异步传递给消费者， 因此记录可能会无序的到达不同的消费者。在并行消费的情况下， 记录的顺序是丢失的。因此消息系统通常使用“唯一消费者”的概念，即只让一个进程从队列中消费， 但这就无法并行处理。

• Kafka 设计的更好。topic中的partition是一个并行的概念。 Kafka通过将topic中的不同 partition 分配给消费者组中的消费者来提供顺序保证和负载平衡， 以便每个分区由消费组中的一个消费者消费。

通过这样，我们能够确保消费者是该分区的唯一读者，并按顺序消费数据。 众多分区保证了多个消费者实例间的负载均衡。但请注意，消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的数量。

4.2 Kafka作为存储系统

（1）写入，备份，确保继续写入
数据写入Kafka后被写到磁盘，并且进行备份以便容错。直到完全备份，Kafka才让生产者认为完成写入，即使写入失败Kafka也会确保继续写入。
（2）扩展性
Kafka使用磁盘结构，具有很好的扩展性—50kb和50TB的数据在server上表现一致。
（3）可以存储大量数据
可以存储大量数据，并且可通过客户端控制它读取数据的位置。

您可认为Kafka是一种高性能、低延迟、具备日志存储、备份和传播功能的分布式文件系统。

4.3 Kafka作为流处理

Kafka 流处理不仅仅用来读写和存储流式数据，它最终的目的是为了能够进行实时的流处理。

在Kafka中，“流处理器” 不断地从 “输入的topic” 获取流数据，处理数据后，再不断将“产生的流数据” 写入到 “输出的topic” 中去。

例如，零售应用程序可能会接收销售和出货的输入流，经过价格调整计算后，再输出一串流式数据。

简单的数据处理可以直接用生产者和消费者的API。对于复杂的数据变换，Kafka提供了Streams API。 Stream API 允许应用做一些复杂的处理，比如将流数据聚合或者join。

4.4 总结

一般来说，我们可能已经有了很多的历史数据，同时又要处理存储新来的数据，和准备持续处理未来的数据。

流式应用程序
通过低延迟订阅和组合存储，流式应用程序可以以同样的方式处理过去和未来的数据。 一个单一的应用程序可以处理历史记录的数据，并且可以持续不断地处理以后到达的数据，而不是在到达最后一条记录时结束进程。 这是一个广泛的流处理概念，其中包含批处理以及消息驱动应用程序。

低延迟
作为流数据管道，能够订阅实时事件使得Kafk具有非常低的延迟;
组合存储
同时Kafka还具有可靠存储数据的特性，可用来存储重要的支付数据， 或者与离线系统进行交互，系统可间歇性地加载数据，也可在停机维护后再次加载数据。

总结就是：“kafka 具有对数据批处理的能力”

5. 参考

官网
http://kafka.apache.org/
中文
http://kafka.apachecn.org/
https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/9004509.html
https://www.jianshu.com/p/430454d9e30b