kafka的設(shè)計原理

這篇文章主要介紹“kafka的設(shè)計原理”，在日常操作中，相信很多人在kafka的設(shè)計原理問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”kafka的設(shè)計原理”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！

kafka的設(shè)計初衷是希望作為一個統(tǒng)一的信息收集平臺,能夠?qū)崟r的收集反饋信息,并需要能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量,且具備良好的容錯能力.

    1、持久性

    kafka使用文件存儲消息,這就直接決定kafka在性能上嚴(yán)重依賴文件系統(tǒng)的本身特性.且無論任何OS下,對文件系統(tǒng)本身的優(yōu)化幾乎沒有可能.文件緩存/直接內(nèi)存映射等是常用的手段.因為kafka是對日志文件進(jìn)行append操作,因此磁盤檢索的開支是較小的;同時為了減少磁盤寫入的次數(shù),broker會將消息暫時buffer起來,當(dāng)消息的個數(shù)(或尺寸)達(dá)到一定閥值時,再flush到磁盤,這樣減少了磁盤IO調(diào)用的次數(shù).
    2、性能

    需要考慮的影響性能點很多,除磁盤IO之外,我們還需要考慮網(wǎng)絡(luò)IO,這直接關(guān)系到kafka的吞吐量問題.kafka并沒有提供太多高超的技巧;對于producer端,可以將消息buffer起來,當(dāng)消息的條數(shù)達(dá)到一定閥值時,批量發(fā)送給broker;對于consumer端也是一樣,批量fetch多條消息.不過消息量的大小可以通過配置文件來指定.對于kafka broker端,似乎有個sendfile系統(tǒng)調(diào)用可以潛在的提升網(wǎng)絡(luò)IO的性能:將文件的數(shù)據(jù)映射到系統(tǒng)內(nèi)存中,socket直接讀取相應(yīng)的內(nèi)存區(qū)域即可,而無需進(jìn)程再次copy和交換. 其實對于producer/consumer/broker三者而言,CPU的開支應(yīng)該都不大,因此啟用消息壓縮機(jī)制是一個良好的策略;壓縮需要消耗少量的CPU資源,不過對于kafka而言,網(wǎng)絡(luò)IO更應(yīng)該需要考慮.可以將任何在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)南⒍冀?jīng)過壓縮.kafka支持gzip/snappy等多種壓縮方式.

    3、生產(chǎn)者

    負(fù)載均衡: producer將會和Topic下所有partition leader保持socket連接;消息由producer直接通過socket發(fā)送到broker,中間不會經(jīng)過任何"路由層".事實上,消息被路由到哪個partition上,有producer客戶端決定.比如可以采用"random""key-hash""輪詢"等,如果一個topic中有多個partitions,那么在producer端實現(xiàn)"消息均衡分發(fā)"是必要的.

    其中partition leader的位置(host:port)注冊在zookeeper中,producer作為zookeeper client,已經(jīng)注冊了watch用來監(jiān)聽partition leader的變更事件.

    異步發(fā)送：將多條消息暫且在客戶端buffer起來，并將他們批量的發(fā)送到broker，小數(shù)據(jù)IO太多，會拖慢整體的網(wǎng)絡(luò)延遲，批量延遲發(fā)送事實上提升了網(wǎng)絡(luò)效率。不過這也有一定的隱患，比如說當(dāng)producer失效時，那些尚未發(fā)送的消息將會丟失。

    4、消費(fèi)者

    consumer端向broker發(fā)送"fetch"請求,并告知其獲取消息的offset;此后consumer將會獲得一定條數(shù)的消息;consumer端也可以重置offset來重新消費(fèi)消息.

    在JMS實現(xiàn)中,Topic模型基于push方式,即broker將消息推送給consumer端.不過在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立連接之后,主動去pull(或者說fetch)消息;這中模式有些優(yōu)點,首先consumer端可以根據(jù)自己的消費(fèi)能力適時的去fetch消息并處理,且可以控制消息消費(fèi)的進(jìn)度(offset);此外,消費(fèi)者可以良好的控制消息消費(fèi)的數(shù)量,batch fetch.

    其他JMS實現(xiàn),消息消費(fèi)的位置是有prodiver保留,以便避免重復(fù)發(fā)送消息或者將沒有消費(fèi)成功的消息重發(fā)等,同時還要控制消息的狀態(tài).這就要求JMSbroker需要太多額外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一個consumer在消費(fèi),且不存在消息狀態(tài)的控制,也沒有復(fù)雜的消息確認(rèn)機(jī)制,可見kafka broker端是相當(dāng)輕量級的.當(dāng)消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并間歇性的向zookeeper注冊offset.由此可見,consumer客戶端也很輕量級.

    5、消息傳送機(jī)制

    對于JMS實現(xiàn),消息傳輸擔(dān)保非常直接:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同:

    1) at most once: 最多一次,這個和JMS中"非持久化"消息類似.發(fā)送一次,無論成敗,將不會重發(fā).

    2) at least once: 消息至少發(fā)送一次,如果消息未能接受成功,可能會重發(fā),直到接收成功.

    3) exactly once: 消息只會發(fā)送一次.

    at most once: 消費(fèi)者fetch消息,然后保存offset,然后處理消息;當(dāng)client保存offset之后,但是在消息處理過程中出現(xiàn)了異常,導(dǎo)致部分消息未能繼續(xù)處理.那么此后"未處理"的消息將不能被fetch到,這就是"at most once".

    at least once: 消費(fèi)者fetch消息,然后處理消息,然后保存offset.如果消息處理成功之后,但是在保存offset階段zookeeper異常導(dǎo)致保存操作未能執(zhí)行成功,這就導(dǎo)致接下來再次fetch時可能獲得上次已經(jīng)處理過的消息,這就是"at least once"，原因offset沒有及時的提交給zookeeper，zookeeper恢復(fù)正常還是之前offset狀態(tài).

    exactly once: kafka中并沒有嚴(yán)格的去實現(xiàn)(基于2階段提交,事務(wù)),我們認(rèn)為這種策略在kafka中是沒有必要的.

    通常情況下"at-least-once"是我們搜選.(相比at most once而言,重復(fù)接收數(shù)據(jù)總比丟失數(shù)據(jù)要好).

    6、復(fù)制備份

    kafka將每個partition數(shù)據(jù)復(fù)制到多個server上,任何一個partition有一個leader和多個follower(可以沒有);備份的個數(shù)可以通過broker配置文件來設(shè)定.leader處理所有的read-write請求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一樣,消費(fèi)消息并保存在本地日志中;leader負(fù)責(zé)跟蹤所有的follower狀態(tài),如果follower"落后"太多或者失效,leader將會把它從replicas同步列表中刪除.當(dāng)所有的follower都將一條消息保存成功,此消息才被認(rèn)為是"committed",那么此時consumer才能消費(fèi)它.即使只有一個replicas實例存活,仍然可以保證消息的正常發(fā)送和接收,只要zookeeper集群存活即可.(不同于其他分布式存儲,比如hbase需要"多數(shù)派"存活才行)

    當(dāng)leader失效時,需在followers中選取出新的leader,可能此時follower落后于leader,因此需要選擇一個"up-to-date"的follower.選擇follower時需要兼顧一個問題,就是新leader server上所已經(jīng)承載的partition leader的個數(shù),如果一個server上有過多的partitionleader,意味著此server將承受著更多的IO壓力.在選舉新leader,需要考慮到"負(fù)載均衡".

    7.日志

    如果一個topic的名稱為"my_topic",它有2個partitions,那么日志將會保存在my_topic_0和my_topic_1兩個目錄中;日志文件中保存了一序列"log entries"(日志條目),每個log entry格式為"4個字節(jié)的數(shù)字N表示消息的長度" + "N個字節(jié)的消息內(nèi)容";每個日志都有一個offset來唯一的標(biāo)記一條消息,offset的值為8個字節(jié)的數(shù)字,表示此消息在此partition中所處的起始位置..每個partition在物理存儲層面,有多個logfile組成(稱為segment).segment file的命名為"最小offset".kafka.例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

    其中每個partiton中所持有的segments列表信息會存儲在zookeeper中.

    當(dāng)segment文件尺寸達(dá)到一定閥值時(可以通過配置文件設(shè)定,默認(rèn)1G),將會創(chuàng)建一個新的文件;當(dāng)buffer中消息的條數(shù)達(dá)到閥值時將會觸發(fā)日志信息flush到日志文件中,同時如果"距離最近一次flush的時間差"達(dá)到閥值時,也會觸發(fā)flush到日志文件.如果broker失效,極有可能會丟失那些尚未flush到文件的消息.因為server意外實現(xiàn),仍然會導(dǎo)致log文件格式的破壞(文件尾部),那么就要求當(dāng)server啟東是需要檢測最后一個segment的文件結(jié)構(gòu)是否合法并進(jìn)行必要的修復(fù).

    獲取消息時,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用來表示消息的起始位置,chunk size用來表示最大獲取消息的總長度(間接的表示消息的條數(shù)).根據(jù)offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根據(jù)segment的最小offset取差值,得到它在file中的相對位置,直接讀取輸出即可.

    日志文件的刪除策略非常簡單:啟動一個后臺線程定期掃描log file列表,把保存時間超過閥值的文件直接刪除(根據(jù)文件的創(chuàng)建時間).為了避免刪除文件時仍然有read操作(consumer消費(fèi)),采取copy-on-write方式.

    8、分配

    kafka使用zookeeper來存儲一些meta信息,并使用了zookeeper watch機(jī)制來發(fā)現(xiàn)meta信息的變更并作出相應(yīng)的動作(比如consumer失效,觸發(fā)負(fù)載均衡等)

    1) Broker noderegistry: 當(dāng)一個kafkabroker啟動后,首先會向zookeeper注冊自己的節(jié)點信息(臨時znode),同時當(dāng)broker和zookeeper斷開連接時,此znode也會被刪除.

    格式: /broker/ids/[0...N]   -->host:port;其中[0..N]表示broker id,每個broker的配置文件中都需要指定一個數(shù)字類型的id(全局不可重復(fù)),znode的值為此broker的host:port信息.

    2) Broker TopicRegistry: 當(dāng)一個broker啟動時,會向zookeeper注冊自己持有的topic和partitions信息,仍然是一個臨時znode.

    格式: /broker/topics/[topic]/[0...N]  其中[0..N]表示partition索引號.

    3) Consumer andConsumer group: 每個consumer客戶端被創(chuàng)建時,會向zookeeper注冊自己的信息;此作用主要是為了"負(fù)載均衡".

    一個group中的多個consumer可以交錯的消費(fèi)一個topic的所有partitions;簡而言之,保證此topic的所有partitions都能被此group所消費(fèi),且消費(fèi)時為了性能考慮,讓partition相對均衡的分散到每個consumer上.

    4) Consumer idRegistry: 每個consumer都有一個唯一的ID(host:uuid,可以通過配置文件指定,也可以由系統(tǒng)生成),此id用來標(biāo)記消費(fèi)者信息.

    格式: /consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]

    仍然是一個臨時的znode,此節(jié)點的值為{"topic_name":#streams...},即表示此consumer目前所消費(fèi)的topic + partitions列表.

    5) Consumer offsetTracking: 用來跟蹤每個consumer目前所消費(fèi)的partition中最大的offset.

    格式:/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]-->offset_value

    此znode為持久節(jié)點,可以看出offset跟group_id有關(guān),以表明當(dāng)group中一個消費(fèi)者失效,其他consumer可以繼續(xù)消費(fèi).

    6) Partition Ownerregistry: 用來標(biāo)記partition被哪個consumer消費(fèi).臨時znode

    格式: /consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]-->consumer_node_id當(dāng)consumer啟動時,所觸發(fā)的操作:

    A) 首先進(jìn)行"Consumer id Registry";

    B) 然后在"Consumer id Registry"節(jié)點下注冊一個watch用來監(jiān)聽當(dāng)前group中其他consumer的"leave"和"join";只要此znode path下節(jié)點列表變更,都會觸發(fā)此group下consumer的負(fù)載均衡.(比如一個consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

    C) 在"Broker id registry"節(jié)點下,注冊一個watch用來監(jiān)聽broker的存活情況;如果broker列表變更,將會觸發(fā)所有的groups下的consumer重新balance.

    1) Producer端使用zookeeper用來"發(fā)現(xiàn)"broker列表,以及和Topic下每個partition leader建立socket連接并發(fā)送消息.

    2) Broker端使用zookeeper用來注冊broker信息,已經(jīng)監(jiān)測partition leader存活性.

    3) Consumer端使用zookeeper用來注冊consumer信息,其中包括consumer消費(fèi)的partition列表等,同時也用來發(fā)現(xiàn)broker列表,并和partition leader建立socket連接,并獲取消息.

到此，關(guān)于“kafka的設(shè)計原理”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>