消息队列MQ（Kafka&RabbitMQ）kafkakafka

Kafka架构解析1之背景及架构介绍

2018-04-16  本文已影响79人  紫霞等了至尊宝五百年

简介

Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标

为何使用消息系统

常用Message Queue对比

Kafka架构

Terminology

拓扑结构

kafka architecture 架构
　　如上图所示，一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

Topic & Partition

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。
为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。
若创建topic1和topic2两个topic，且分别有13个和19个分区，则整个集群上会相应会生成共32个文件夹（本文所用集群共8个节点，此处topic1和topic2 replication-factor均为1），如下图所示。
　　

kafka topic partition
每个日志文件都是一个log entry序列，每个log entry包含一个4字节整型数值（值为N+5），1个字节的”magic value”，4个字节的CRC校验码，其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下： 
　　message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)
　　“magic” value ： 1 byte
　　crc ： 4 bytes
　　payload ： n bytes

这个log entry并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment以该segment第一条消息的offset命名并以“.kafka”为后缀。
另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，如下图所示。

kafka partition event index

因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
　　

kafka 顺序写磁盘
对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。
当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（也没必要），因此Kafka提供两种策略删除旧数据。

例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可在Partition文件超过1GB时删除旧数据，配置如下所示。

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.
log.cleaner.enable=false

注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能无关。选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。
另外，Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

Producer消息路由

Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。
如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。如果一个Topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个Topic的性能瓶颈，而有了Partition后，不同的消息可以并行写入不同broker的不同Partition里，极大的提高了吞吐率。可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中通过配置项num.partitions来指定新建Topic的默认Partition数量，也可在创建Topic时通过参数指定，同时也可以在Topic创建之后通过Kafka提供的工具修改。

在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，Producer根据这个key和Partition机制来判断应该将这条消息发送到哪个Parition。Paritition机制可以通过指定Producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与Partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的Partition。（每个Parition都会有个序号,序号从0开始）

import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class JasonPartitioner<T> implements Partitioner {
    public JasonPartitioner(VerifiableProperties verifiableProperties) {}
    
    @Override
    public int partition(Object key, int numPartitions) {
        try {
            int partitionNum = Integer.parseInt((String) key);
            return Math.abs(Integer.parseInt((String) key) % numPartitions);
        } catch (Exception e) {
            return Math.abs(key.hashCode() % numPartitions);
        }
    }
}

如果将上例中的类作为partition.class，并通过如下代码发送20条消息（key分别为0，1，2，3）至topic3（包含4个Partition）。

public void sendMessage() throws InterruptedException{
　　for(int i = 1; i <= 5; i++){
　　      List messageList = new ArrayList<KeyedMessage<String, String>>();
　　      for(int j = 0; j < 4; j++）{
　　          messageList.add(new KeyedMessage<String, String>("topic2", String.valueOf(j), String.format("The %d message for key %d", i,  j));
　　      }
　　      producer.send(messageList);
    }
　　producer.close();
}

则key相同的消息会被发送并存储到同一个partition里，而且key的序号正好和Partition序号相同。（Partition序号从0开始，本例中的key也从0开始）。下图所示是通过Java程序调用Consumer后打印出的消息列表。
　　

kafka consumer rebalance

Consumer Group

（本节所有描述都是基于Consumer hight level API而非low level API）。
　　使用Consumer high level API时，同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。
　　

kafka consumer group
　　这是Kafka用来实现一个Topic消息的广播（发给所有的Consumer）和单播（发给某一个Consumer）的手段。一个Topic可以对应多个Consumer Group。如果需要实现广播，只要每个Consumer有一个独立的Group就可以了。要实现单播只要所有的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group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。
　　实际上，Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性，可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理，同时使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理，还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心，只需要保证这三个操作所使用的Consumer属于不同的Consumer Group即可。下图是Kafka在Linkedin的一种简化部署示意图。
　　 kafka sample deployment in linkedin

下面这个例子更清晰地展示了Kafka Consumer Group的特性。首先创建一个Topic (名为topic1，包含3个Partition)，然后创建一个属于group1的Consumer实例，并创建三个属于group2的Consumer实例，最后通过Producer向topic1发送key分别为1，2，3的消息。结果发现属于group1的Consumer收到了所有的这三条消息，同时group2中的3个Consumer分别收到了key为1，2，3的消息。如下图所示。
　　

kafka consumer group

Push vs. Pull

作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由Producer向broker push消息并由Consumer从broker pull消息。一些logging-centric system，比如Facebook的Scribe和Cloudera的Flume，采用push模式。事实上，push模式和pull模式各有优劣。
　　push模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。push模式的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成Consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据Consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
　　对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。

Kafka delivery guarantee

有这么几种可能的delivery guarantee：

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