大数据之Kafka内部原理详细介绍

今天药忘吃喽~ 2022-05-28 14:10 291阅读 0赞

*  目录
    
     *  前言：
     *  1、Kafka整体结构
     *  2、Consumer与topic关系
     *  3、Kafka消息的分发
     *  4、Consumer的负载均衡
     *  5、kafka文件存储机制
     *  总结：

# 目录 #

## 前言： ##

本篇文章所介绍的内容还是以了解为主，主要目的还是为了对Kafka有一个更深入的理解。主要介绍了以下几个知识点：Kafka的负载均衡、Producer生产数据、Kafka文件存储机制等（不过总感觉这篇文章总结的乱七八糟。。请大家多多包涵，随着后面的学习，自己会再回过头来进行修改）

## 1、Kafka整体结构 ##

**Kafka名词解释和工作方式**

*  kafka：**是一个生产-消费模型**。**类JMS消息队列，结合JMS中的两种模式，可以有多个消费者主动拉取数据，**在JMS中只有点对点模式才有消费者主动拉取数据。
 *  Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。**数据的分发策略由producer决定，默认是defaultPartition Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions**
 *  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或者**目标发送的目的地**，这是一个逻辑上的概念，落到磁盘上是一个partition的目录。partition的目录中有多个segment组合(index,log)，一个Topic对应多个partition\[0,1,2,3\]，一个partition对应多个segment组合。一个segment有默认的大小是1G。每个partition可以设置多个副本(replication-factor 1),会从所有的副本中选取一个leader出来。所有读写操作都是通过leader来进行的。特别强调，和mysql中主从有区别，mysql做主从是为了读写分离，在kafka中读写操作都是leader。
 *  Consumer Group（CG）：数据消费者组，ConsumerGroup可以有多个，**每个ConsumerGroup消费的数据都是一样的**。可以把多个consumer线程划分为一个组，组里面所有成员共同消费一个topic的数据，组员之间不能重复消费。
 *  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。**只管数据存储，不管是谁生产，不管是谁消费。
 *  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。**
 *  Offset：**kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名**，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka。

## 2、Consumer与topic关系 ##

**本质上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。**

## 3、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  
**ack机制：broker表示发来的数据已确认接收无误，表示数据已经保存到磁盘。**  
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

## 4、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中,有如下consumer: C1,C2
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)\]

![这里写图片描述][70]

## 5、kafka文件存储机制 ##

**5.1、Kafka文件存储基本结构**

*  在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。
 *  每个partition(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。默认保留7天的数据。

![这里写图片描述][70 1]  
\- 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。（什么时候创建，什么时候删除）  
![这里写图片描述][70 2]

**5.2、Kafka Partition Segment**

*  **Segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀”.index”和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件。**

![这里写图片描述][70 3]

*  Segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
 *  **索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。**

![3，497：当前log文件中的第几条信息，存放在磁盘上的那个地方][3_497_log]

上述图中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。  
其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。

**5.3、Kafka 查找message**  
读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。  
![这里写图片描述][70 4]

**5.3.1、查找segment file**  
00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0  
00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1  
00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1  
其他后续文件依次类推。  
以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。当offset=368776时定位到00000000000000368769.index和对应log文件。  
**5.3.2、通过segment file查找message**  
当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址  
然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。

## 总结： ##

需要了解的知识点有以下几个：  
1、Kafka的内部名词及各个名词的含义及作用。  
2、Kafka消息分发的机制。  
3、Consumer的负载均衡机制。  
4、Kafka文件存储机制。  
总感觉这篇文章总结的比较乱，也许可以把其中的模块拆开来写吧。Anyway，就先总结成这样吧，以后有机会会再修改。

[70]: /images/20220528/07f1a53ede234d76a24bb9bb0c346f21.png
[70 1]: /images/20220528/3d0e0fa21d704d3aafddc153d15f8e1f.png
[70 2]: /images/20220528/69918a4d5a4046a2abf876c732a21f34.png
[70 3]: /images/20220528/6bd242a6484b4f878f66d032bd3d718f.png
[3_497_log]: /images/20220528/5b3753a66a6e4378970c6074000bc930.png
[70 4]: /images/20220528/3eed6d5e565d40f4aac99f44ced7afa9.png