zookeeper中怎么存儲(chǔ)Kafka

zookeeper中怎么存儲(chǔ)Kafka，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

一、Kafka在zookeeper中存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)圖

二、分析

2.1　topic注冊(cè)信息

/brokers/topics/[topic] :

存儲(chǔ)某個(gè)topic的partitions所有分配信息

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] get /brokers/topics/topic2

Schema:
{
    "version": "版本編號(hào)目前固定為數(shù)字1",
    "partitions": {
        "partitionId編號(hào)": [
            同步副本組brokerId列表
        ],
        "partitionId編號(hào)": [
            同步副本組brokerId列表
        ],
        .......
    }
}
Example:
{
"version": 1,
"partitions": {
"2": [1, 2, 3],
"1": [0, 1, 2],
"0": [3, 0, 1],
}
}

Schema:
{
"controller_epoch": 表示kafka集群中的中央控制器選舉次數(shù),
"leader": 表示該partition選舉leader的brokerId,
"version": 版本編號(hào)默認(rèn)為1,
"leader_epoch": 該partition leader選舉次數(shù),
"isr": [同步副本組brokerId列表]
}
 
Example:
{
"controller_epoch": 1,
"leader": 3,
"version": 1,
"leader_epoch": 0,
"isr": [3, 0, 1]
}

Schema:
{
"jmx_port": jmx端口號(hào),
"timestamp": kafka broker初始啟動(dòng)時(shí)的時(shí)間戳,
"host": 主機(jī)名或ip地址,
"version": 版本編號(hào)默認(rèn)為1,
"port": kafka broker的服務(wù)端端口號(hào),由server.properties中參數(shù)port確定
}
 
Example:
{
"jmx_port": -1,
"timestamp":"1525741823119"
"version": 1,
"host": "hadoop1",
"port": 9092
}

2.5　Controller注冊(cè)信息

/controller -> int (broker id of the controller)  存儲(chǔ)center controller中央控制器所在kafka broker的信息

Schema:
{
"version": 版本編號(hào)默認(rèn)為1,
"brokerid": kafka集群中broker唯一編號(hào),
"timestamp": kafka broker中央控制器變更時(shí)的時(shí)間戳
}
 
Example:
{
"version": 1,
"brokerid": 0,
"timestamp": "1525741822769"
}

a.每個(gè)consumer客戶端被創(chuàng)建時(shí),會(huì)向zookeeper注冊(cè)自己的信息;
b.此作用主要是為了"負(fù)載均衡".
c.同一個(gè)Consumer Group中的Consumers，Kafka將相應(yīng)Topic中的每個(gè)消息只發(fā)送給其中一個(gè)Consumer。
d.Consumer Group中的每個(gè)Consumer讀取Topic的一個(gè)或多個(gè)Partitions，并且是唯一的Consumer；
e.一個(gè)Consumer group的多個(gè)consumer的所有線程依次有序地消費(fèi)一個(gè)topic的所有partitions,如果Consumer group中所有consumer總線程大于partitions數(shù)量，則會(huì)出現(xiàn)空閑情況;

舉例說明：

kafka集群中創(chuàng)建一個(gè)topic為report-log   4 partitions 索引編號(hào)為0,1,2,3

假如有目前有三個(gè)消費(fèi)者node：注意-->一個(gè)consumer中一個(gè)消費(fèi)線程可以消費(fèi)一個(gè)或多個(gè)partition.

如果每個(gè)consumer創(chuàng)建一個(gè)consumer thread線程,各個(gè)node消費(fèi)情況如下，node1消費(fèi)索引編號(hào)為0,1分區(qū)，node2費(fèi)索引編號(hào)為2,node3費(fèi)索引編號(hào)為3

如果每個(gè)consumer創(chuàng)建2個(gè)consumer thread線程，各個(gè)node消費(fèi)情況如下(是從consumer node先后啟動(dòng)狀態(tài)來確定的)，node1消費(fèi)索引編號(hào)為0,1分區(qū)；node2費(fèi)索引編號(hào)為2,3；node3為空閑狀態(tài)

總結(jié)：
從以上可知，Consumer Group中各個(gè)consumer是根據(jù)先后啟動(dòng)的順序有序消費(fèi)一個(gè)topic的所有partitions的。

如果Consumer Group中所有consumer的總線程數(shù)大于partitions數(shù)量，則可能consumer thread或consumer會(huì)出現(xiàn)空閑狀態(tài)。

2.7　Consumer均衡算法

當(dāng)一個(gè)group中,有consumer加入或者離開時(shí),會(huì)觸發(fā)partitions均衡.均衡的最終目的,是提升topic的并發(fā)消費(fèi)能力.
1) 假如topic1,具有如下partitions: P0,P1,P2,P3
2) 加入group中,有如下consumer: C0,C1
3) 首先根據(jù)partition索引號(hào)對(duì)partitions排序: P0,P1,P2,P3
4) 根據(jù)(consumer.id + '-'+ thread序號(hào))排序: C0,C1
5) 計(jì)算倍數(shù): 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)]

2.8　Consumer注冊(cè)信息

每個(gè)consumer都有一個(gè)唯一的ID(consumerId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.

/consumers/[groupId]/ids/[consumerIdString]

是一個(gè)臨時(shí)的znode,此節(jié)點(diǎn)的值為請(qǐng)看consumerIdString產(chǎn)生規(guī)則,即表示此consumer目前所消費(fèi)的topic + partitions列表.

consumerId產(chǎn)生規(guī)則：

StringconsumerUuid = null;
    if(config.consumerId!=null && config.consumerId)
      consumerUuid = consumerId;
    else {
      String uuid = UUID.randomUUID()
      consumerUuid = "%s-%d-%s".format(
        InetAddress.getLocalHost.getHostName, System.currentTimeMillis,
        uuid.getMostSignificantBits().toHexString.substring(0,8));

     }
     String consumerIdString = config.groupId + "_" + consumerUuid;

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 11] get /consumers/console-consumer-2304/ids/console-consumer-2304_hadoop2-1525747915241-6b48ff32

Schema:
{
"version": 版本編號(hào)默認(rèn)為1,
"subscription": { //訂閱topic列表
"topic名稱": consumer中topic消費(fèi)者線程數(shù)
},
"pattern": "static",
"timestamp": "consumer啟動(dòng)時(shí)的時(shí)間戳"
}
 
Example:
{
"version": 1,
"subscription": {
"topic2": 1
},
"pattern": "white_list",
"timestamp": "1525747915336"
}

2.10　Consumer offset

/consumers/[groupId]/offsets/[topic]/[partitionId] -> long (offset)

用來跟蹤每個(gè)consumer目前所消費(fèi)的partition中最大的offset

此znode為持久節(jié)點(diǎn),可以看出offset跟group_id有關(guān),以表明當(dāng)消費(fèi)者組(consumer group)中一個(gè)消費(fèi)者失效,

重新觸發(fā)balance,其他consumer可以繼續(xù)消費(fèi).

2.11　Re-assign partitions

/admin/reassign_partitions

{
   "fields":[
      {
         "name":"version",
         "type":"int",
         "doc":"version id"
      },
      {
         "name":"partitions",
         "type":{
            "type":"array",
            "items":{
               "fields":[
                  {
                     "name":"topic",
                     "type":"string",
                     "doc":"topic of the partition to be reassigned"
                  },
                  {
                     "name":"partition",
                     "type":"int",
                     "doc":"the partition to be reassigned"
                  },
                  {
                     "name":"replicas",
                     "type":"array",
                     "items":"int",
                     "doc":"a list of replica ids"
                  }
               ],
            }
            "doc":"an array of partitions to be reassigned to new replicas"
         }
      }
   ]
}
 
Example:
{
  "version": 1,
  "partitions":
     [
        {
            "topic": "Foo",
            "partition": 1,
            "replicas": [0, 1, 3]
        }
     ]            
}

{
   "fields":[
      {
         "name":"version",
         "type":"int",
         "doc":"version id"
      },
      {
         "name":"partitions",
         "type":{
            "type":"array",
            "items":{
               "fields":[
                  {
                     "name":"topic",
                     "type":"string",
                     "doc":"topic of the partition for which preferred replica election should be triggered"
                  },
                  {
                     "name":"partition",
                     "type":"int",
                     "doc":"the partition for which preferred replica election should be triggered"
                  }
               ],
            }
            "doc":"an array of partitions for which preferred replica election should be triggered"
         }
      }
   ]
}
 
例子:
 
{
  "version": 1,
  "partitions":
     [
        {
            "topic": "Foo",
            "partition": 1         
        },
        {
            "topic": "Bar",
            "partition": 0         
        }
     ]            
}

Schema:
{ "fields":
    [ {"name": "version", "type": "int", "doc": "version id"},
      {"name": "topics",
       "type": { "type": "array", "items": "string", "doc": "an array of topics to be deleted"}
      } ]
}
 
例子:
{
  "version": 1,
  "topics": ["foo", "bar"]
}

2.14　Topic配置

/config/topics/[topic_name]

看完上述內(nèi)容，你們掌握zookeeper中怎么存儲(chǔ)Kafka的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！