如何解析分布式消息系統(tǒng)Kafka

如何解析分布式消息系統(tǒng)Kafka，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

Kafka是分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)。它最初由LinkedIn公司開發(fā)，之后成為Apache項目的一部分。Kafka是一個分布式的，可劃分的，冗余備份的持久性的日志服務。它主要用于處理活躍的流式數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，常常會碰到一個問題，整個大數(shù)據(jù)是由各個子系統(tǒng)組成，數(shù)據(jù)需要在各個子系統(tǒng)中高性能，低延遲的不停流轉(zhuǎn)。傳統(tǒng)的企業(yè)消息系統(tǒng)并不是非常適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。為了已在同時搞定在線應用（消息）和離線應用（數(shù)據(jù)文件，日志）Kafka就出現(xiàn)了。Kafka可以起到兩個作用：

1. 1.降低系統(tǒng)組網(wǎng)復雜度。

2. 2.降低編程復雜度，各個子系統(tǒng)不在是相互協(xié)商接口，各個子系統(tǒng)類似插口插在插座上，Kafka承擔高速數(shù)據(jù)總線的作用。

Kafka主要特點：

1. 1.同時為發(fā)布和訂閱提供高吞吐量。據(jù)了解，Kafka每秒可以生產(chǎn)約25萬消息（50 MB），每秒處理55萬消息（110 MB）。

2. 2.可進行持久化操作。將消息持久化到磁盤，因此可用于批量消費，例如ETL，以及實時應用程序。通過將數(shù)據(jù)持久化到硬盤以及replication防止數(shù)據(jù)丟失。

3. 3.分布式系統(tǒng)，易于向外擴展。所有的producer、broker和consumer都會有多個，均為分布式的。無需停機即可擴展機器。

4. 4.消息被處理的狀態(tài)是在consumer端維護，而不是由server端維護。當失敗時能自動平衡。

5. 5.支持online和offline的場景。

Kafka的架構(gòu)：

Kafka的整體架構(gòu)非常簡單，是顯式分布式架構(gòu)，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多個。Producer，consumer實現(xiàn)Kafka注冊的接口，數(shù)據(jù)從producer發(fā)送到broker，broker承擔一個中間緩存和分發(fā)的作用。broker分發(fā)注冊到系統(tǒng)中的consumer。broker的作用類似于緩存，即活躍的數(shù)據(jù)和離線處理系統(tǒng)之間的緩存。客戶端和服務器端的通信，是基于簡單，高性能，且與編程語言無關的TCP協(xié)議。幾個基本概念：

1. 1.Topic：特指Kafka處理的消息源（feeds of messages）的不同分類。

2. 2.Partition：Topic物理上的分組，一個topic可以分為多個partition，每個partition是一個有序的隊列。partition中的每條消息都會被分配一個有序的id（offset）。

   3.Message：消息，是通信的基本單位，每個producer可以向一個topic（主題）發(fā)布一些消息。

3. 4.Producers：消息和數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，向Kafka的一個topic發(fā)布消息的過程叫做producers。

4. 5.Consumers：消息和數(shù)據(jù)消費者，訂閱topics并處理其發(fā)布的消息的過程叫做consumers。

5. 6.Broker：緩存代理，Kafka集群中的一臺或多臺服務器統(tǒng)稱為broker。

消息發(fā)送的流程：

1. 1.Producer根據(jù)指定的partition方法（round-robin、hash等），將消息發(fā)布到指定topic的partition里面

2. 2.kafka集群接收到Producer發(fā)過來的消息后，將其持久化到硬盤，并保留消息指定時長（可配置），而不關注消息是否被消費。

3. 3.Consumer從kafka集群pull數(shù)據(jù)，并控制獲取消息的offset

Kayka的設計：

1、吞吐量

高吞吐是kafka需要實現(xiàn)的核心目標之一，為此kafka做了以下一些設計：

1. 1.數(shù)據(jù)磁盤持久化：消息不在內(nèi)存中cache，直接寫入到磁盤，充分利用磁盤的順序讀寫性能

2. 2.zero-copy：減少IO操作步驟

3. 3.數(shù)據(jù)批量發(fā)送

4. 4.數(shù)據(jù)壓縮

5. 5.Topic劃分為多個partition，提高parallelism

2、負載均衡

1. 1.producer根據(jù)用戶指定的算法，將消息發(fā)送到指定的partition

2. 2.存在多個partiiton，每個partition有自己的replica，每個replica分布在不同的Broker節(jié)點上

3. 3.多個partition需要選取出lead partition，lead partition負責讀寫，并由zookeeper負責fail over

4. 4.通過zookeeper管理broker與consumer的動態(tài)加入與離開

3、拉取系統(tǒng)

由于kafka broker會持久化數(shù)據(jù)，broker沒有內(nèi)存壓力，因此，consumer非常適合采取pull的方式消費數(shù)據(jù)，具有以下幾點好處：

1. 1.簡化kafka設計

2. 2.consumer根據(jù)消費能力自主控制消息拉取速度

3. 3.consumer根據(jù)自身情況自主選擇消費模式，例如批量，重復消費，從尾端開始消費等

4、可擴展性

當需要增加broker結(jié)點時，新增的broker會向zookeeper注冊，而producer及consumer會根據(jù)注冊在zookeeper上的watcher感知這些變化，并及時作出調(diào)整。

Kafka的應用場景：

1、消息隊列

比起大多數(shù)的消息系統(tǒng)來說，Kafka有更好的吞吐量，內(nèi)置的分區(qū)，冗余及容錯性，這讓Kafka成為了一個很好的大規(guī)模消息處理應用的解決方案。消息系統(tǒng)一般吞吐量相對較低，但是需要更小的端到端延時，并嘗嘗依賴于Kafka提供的強大的持久性保障。在這個領域，Kafka足以媲美傳統(tǒng)消息系統(tǒng)，如ActiveMR或RabbitMQ。

2、行為跟蹤

Kafka的另一個應用場景是跟蹤用戶瀏覽頁面、搜索及其他行為，以發(fā)布-訂閱的模式實時記錄到對應的topic里。那么這些結(jié)果被訂閱者拿到后，就可以做進一步的實時處理，或?qū)崟r監(jiān)控，或放到hadoop/離線數(shù)據(jù)倉庫里處理。

3、元信息監(jiān)控

作為操作記錄的監(jiān)控模塊來使用，即匯集記錄一些操作信息，可以理解為運維性質(zhì)的數(shù)據(jù)監(jiān)控吧。

4、日志收集

日志收集方面，其實開源產(chǎn)品有很多，包括Scribe、Apache Flume。很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般來說是從服務器上收集日志文件，然后放到一個集中的位置（文件服務器或HDFS）進行處理。然而Kafka忽略掉文件的細節(jié)，將其更清晰地抽象成一個個日志或事件的消息流。這就讓Kafka處理過程延遲更低，更容易支持多數(shù)據(jù)源和分布式數(shù)據(jù)處理。比起以日志為中心的系統(tǒng)比如Scribe或者Flume來說，Kafka提供同樣高效的性能和因為復制導致的更高的耐用性保證，以及更低的端到端延遲。

5、流處理 

這個場景可能比較多，也很好理解。保存收集流數(shù)據(jù)，以提供之后對接的Storm或其他流式計算框架進行處理。很多用戶會將那些從原始topic來的數(shù)據(jù)進行階段性處理，匯總，擴充或者以其他的方式轉(zhuǎn)換到新的topic下再繼續(xù)后面的處理。例如一個文章推薦的處理流程，可能是先從RSS數(shù)據(jù)源中抓取文章的內(nèi)容，然后將其丟入一個叫做“文章”的topic中；后續(xù)操作可能是需要對這個內(nèi)容進行清理，比如回復正常數(shù)據(jù)或者刪除重復數(shù)據(jù)，最后再將內(nèi)容匹配的結(jié)果返還給用戶。這就在一個獨立的topic之外，產(chǎn)生了一系列的實時數(shù)據(jù)處理的流程。Strom和Samza是非常著名的實現(xiàn)這種類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的框架。

6、事件源

事件源是一種應用程序設計的方式，該方式的狀態(tài)轉(zhuǎn)移被記錄為按時間順序排序的記錄序列。Kafka可以存儲大量的日志數(shù)據(jù)，這使得它成為一個對這種方式的應用來說絕佳的后臺。比如動態(tài)匯總（News feed）。

7、持久性日志（commit log）

Kafka可以為一種外部的持久性日志的分布式系統(tǒng)提供服務。這種日志可以在節(jié)點間備份數(shù)據(jù)，并為故障節(jié)點數(shù)據(jù)回復提供一種重新同步的機制。Kafka中日志壓縮功能為這種用法提供了條件。在這種用法中，Kafka類似于Apache BookKeeper項目。

Kafka的設計要點：

1、直接使用linux 文件系統(tǒng)的cache，來高效緩存數(shù)據(jù)。

2、采用linux Zero-Copy提高發(fā)送性能。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)送需要發(fā)送4次上下文切換，采用sendfile系統(tǒng)調(diào)用之后，數(shù)據(jù)直接在內(nèi)核態(tài)交換，系統(tǒng)上下文切換減少為2次。根據(jù)測試結(jié)果，可以提高60%的數(shù)據(jù)發(fā)送性能。Zero-Copy詳細的技術(shù)細節(jié)可以參考：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/

3、數(shù)據(jù)在磁盤上存取代價為O(1)。kafka以topic來進行消息管理，每個topic包含多個part（ition），每個part對應一個邏輯log，有多個segment組成。每個segment中存儲多條消息（見下圖），消息id由其邏輯位置決定，即從消息id可直接定位到消息的存儲位置，避免id到位置的額外映射。每個part在內(nèi)存中對應一個index，記錄每個segment中的第一條消息偏移。發(fā)布者發(fā)到某個topic的消息會被均勻的分布到多個part上（隨機或根據(jù)用戶指定的回調(diào)函數(shù)進行分布），broker收到發(fā)布消息往對應part的最后一個segment上添加該消息，當某個segment上的消息條數(shù)達到配置值或消息發(fā)布時間超過閾值時，segment上的消息會被flush到磁盤，只有flush到磁盤上的消息訂閱者才能訂閱到，segment達到一定的大小后將不會再往該segment寫數(shù)據(jù)，broker會創(chuàng)建新的segment。

4、顯式分布式，即所有的producer、broker和consumer都會有多個，均為分布式的。Producer和broker之間沒有負載均衡機制。broker和consumer之間利用zookeeper進行負載均衡。所有broker和consumer都會在zookeeper中進行注冊，且zookeeper會保存他們的一些元數(shù)據(jù)信息。如果某個broker和consumer發(fā)生了變化，所有其他的broker和consumer都會得到通知。

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