kafka基礎(chǔ)架構(gòu)

現(xiàn)在假如有100T大小的消息要發(fā)送到kafka中，數(shù)據(jù)量非常大，一臺(tái)機(jī)器存儲(chǔ)不下，面對(duì)這種情況，你該如何設(shè)計(jì)呢？

很簡(jiǎn)單，分而治之，一臺(tái)不夠，那就多臺(tái)，這就形成了一個(gè)kafka集群。如下圖所示，一個(gè)broker就是一個(gè)kafka節(jié)點(diǎn)，100T數(shù)據(jù)就有3個(gè)節(jié)點(diǎn)分擔(dān)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)約33T，這樣就能解決問題了，還能提高吞吐量。

• Topic: 可以理解為一個(gè)隊(duì)列，一個(gè)kafka集群中可以定義很多的topic，比如上圖中的topicA。
• Partition： 為了實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展性，提高吞吐量，一個(gè)非常大的 topic 可以分布到多個(gè) broker（即服務(wù)器）上，一個(gè) topic 可以分為多個(gè) partition，每個(gè) partition 是一個(gè)有序的隊(duì)列。比如上圖中的topicA被分成了3個(gè)partition。
• Replica： 副本，如果數(shù)據(jù)只放在一個(gè)broker中，萬一這個(gè)broker宕機(jī)了怎么辦？為了實(shí)現(xiàn)高可用，一個(gè) topic 的每個(gè)分區(qū)都有若干個(gè)副本，一個(gè) Leader 和若干個(gè)Follower。比如上圖中的虛線連接的就是它的副本。
• Leader： 每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本的“主”，生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)的對(duì)象，以及消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)的對(duì)象都是 Leader。
• Follower: 每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本中的“從”，實(shí)時(shí)從 Leader 中同步數(shù)據(jù)，保持和Leader 數(shù)據(jù)的同步。Leader 發(fā)生故障時(shí)，某個(gè) Follower 會(huì)成為新的 Leader。
• Producer: 消息生產(chǎn)者，就是向 Kafka broker發(fā)消息的客戶端，后面詳細(xì)講解。
• Consumer: 消息消費(fèi)者，向 Kafka broker 取消息的客戶端，多個(gè)Consumer會(huì)組成一個(gè)消費(fèi)者組，后面詳細(xì)講解。
• Zookeeper：用來記錄kafka中的一些元數(shù)據(jù)，比如kafka集群中的broker，leader是誰(shuí)等等，但Kafka2.8.0版本以后也支持非zk的方式，大大減少了和zk的交互。

kafka生產(chǎn)者流程

前面通過一張圖片講解了kafka整體的架構(gòu)，那現(xiàn)在我們來看看kafka生產(chǎn)者發(fā)送的整個(gè)過程，這里面也是大有文章。

在消息發(fā)送的過程中，涉及到了兩個(gè)線程——main 線程和 Sender 線程。在 main 線程中創(chuàng)建了一個(gè)雙端隊(duì)列 RecordAccumulator。main 線程將消息發(fā)送給 RecordAccumulator，Sender 線程不斷從 RecordAccumulator 中拉取消息發(fā)送到 Kafka Broker。

• 在主線程中由 kafkaProducer 創(chuàng)建消息，然后通過可能的攔截器、序列化器和分區(qū)器的作用之后緩存到消息累加器（RecordAccumulator, 也稱為消息收集器）中。

• 攔截器： 可以用來在消息發(fā)送前做一些準(zhǔn)備工作，比如按照某個(gè)規(guī)則過濾不符合要求的消息、修改消息的內(nèi)容等，也可以用來在發(fā)送回調(diào)邏輯前做一些定制化的需求，比如統(tǒng)計(jì)類工作。
• 序列化器： 用于在網(wǎng)絡(luò)傳輸中將數(shù)據(jù)序列化為字節(jié)流進(jìn)行傳輸，保證數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。
• 分區(qū)器： 用于按照一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)分發(fā)到不同的kafka broker節(jié)點(diǎn)中

• Sender 線程負(fù)責(zé)從 RecordAccumulator 獲取消息并將其發(fā)送到 Kafka 中。

• RecordAccumulator 主要用來緩存消息以便 Sender 線程可以批量發(fā)送，進(jìn)而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)馁Y源消耗以提升性能。

• RecordAccumulator 緩存的大小可以通過生產(chǎn)者客戶端參數(shù) buffer.memory 配置，默認(rèn)值為 33554432B ，即 32M。

• 主線程中發(fā)送過來的消息都會(huì)被迫加到 RecordAccumulator 的某個(gè)雙端隊(duì)列（ Deque ）中，RecordAccumulator 內(nèi)部為每個(gè)分區(qū)都維護(hù)了一個(gè)雙端隊(duì)列，即 Deque<ProducerBatch>, 消息寫入緩存時(shí)，追加到雙端隊(duì)列的尾部。
• Sender 讀取消息時(shí)，從雙端隊(duì)列的頭部讀取。ProducerBatch 是指一個(gè)消息批次；與此同時(shí)，會(huì)將較小的 ProducerBatch 湊成一個(gè)較大 ProducerBatch ，也可以減少網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的次數(shù)以提升整體的吞吐量。ProducerBatch 大小可以通過batch.size 控制，默認(rèn)16kb。
• Sender 線程會(huì)在有數(shù)據(jù)積累到batch.size,默認(rèn)16kb，或者如果數(shù)據(jù)遲遲未達(dá)到batch.size，Sender線程等待linger.ms設(shè)置的時(shí)間到了之后就會(huì)獲取數(shù)據(jù)。linger.ms單位ms，默認(rèn)值是0ms，表示沒有延遲。

• Sender 從 RecordAccumulator 獲取緩存的消息之后，會(huì)將數(shù)據(jù)封裝成網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求<Node,Request> 的形式，這樣就可以將 Request 請(qǐng)求發(fā)往各個(gè) Node 了。
• 請(qǐng)求在從 sender 線程發(fā)往 Kafka 之前還會(huì)保存到 InFlightRequests 中，它的主要作用是緩存了已經(jīng)發(fā)出去但還沒有收到服務(wù)端響應(yīng)的請(qǐng)求。InFlightRequests默認(rèn)每個(gè)分區(qū)下最多緩存5個(gè)請(qǐng)求，可以通過配置參數(shù)為max.in.flight.request.per. connection修改。
• 請(qǐng)求Request通過通道Selector發(fā)送到kafka節(jié)點(diǎn)。
• 發(fā)送后，需要等待kafka的應(yīng)答機(jī)制，取決于配置項(xiàng)acks.

• 0：生產(chǎn)者發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，不需要等待數(shù)據(jù)落盤就應(yīng)答。
• 1：生產(chǎn)者發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，Leader 收到數(shù)據(jù)后應(yīng)答。
• -1（all）：生產(chǎn)者發(fā)送過來的數(shù)據(jù)，Leader和副本節(jié)點(diǎn)收齊數(shù)據(jù)后應(yīng)答。默認(rèn)值是-1，-1 和all 是等價(jià)的。

• Request請(qǐng)求接受到kafka的響應(yīng)結(jié)果，如果成功的話，從InFlightRequests 清除請(qǐng)求，否則的話需要進(jìn)行重發(fā)操作，可以通過配置項(xiàng)retries決定，當(dāng)消息發(fā)送出現(xiàn)錯(cuò)誤的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)重發(fā)消息。retries表示重試次數(shù)。默認(rèn)是 int 最大值，2147483647。
• 清理消息累加器RecordAccumulator 中的數(shù)據(jù)。

kafka消費(fèi)者流程

原來kafka生產(chǎn)者發(fā)送經(jīng)過了這么多流程，我們現(xiàn)在來看看kafka消費(fèi)者又是如何進(jìn)行的呢？

Kafka 中的消費(fèi)是基于拉取模式的。消息的消費(fèi)一般有兩種模式：推送模式和拉取模式。推模式是服務(wù)端主動(dòng)將消息推送給消費(fèi)者，而拉模式是消費(fèi)者主動(dòng)向服務(wù)端發(fā)起請(qǐng)求來拉取消息。

kafka是以消費(fèi)者組進(jìn)行消費(fèi)的，一個(gè)消費(fèi)者組，由多個(gè)consumer組成。形成一個(gè)消費(fèi)者組的條件，是所有消費(fèi)者的groupid相同。

• 消費(fèi)者組內(nèi)每個(gè)消費(fèi)者負(fù)責(zé)消費(fèi)不同分區(qū)的數(shù)據(jù)，一個(gè)分區(qū)只能由一個(gè)組內(nèi)消費(fèi)者消費(fèi)。如果向消費(fèi)組中添加更多的消費(fèi)者，超過主題分區(qū)數(shù)量，則有一部分消費(fèi)者就會(huì)閑置，不會(huì)接收任何消息。
• 消費(fèi)者組之間互不影響。所有的消費(fèi)者都屬于某個(gè)消費(fèi)者組，即消費(fèi)者組是邏輯上的一個(gè)訂閱者。

那么問題來了，kafka是如何指定消費(fèi)者組的每個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)哪個(gè)分區(qū)？每次消費(fèi)的數(shù)量是多少呢？

一、如何制定消費(fèi)方案

• 消費(fèi)者consumerA，consumerB, consumerC向kafka集群中的協(xié)調(diào)器coordinator發(fā)送JoinGroup的請(qǐng)求。coordinator主要是用來輔助實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者組的初始化和分區(qū)的分配。

• coordinator老大節(jié)點(diǎn)選擇 = groupid的hashcode值 % 50（ __consumer_offsets內(nèi)置主題位移的分區(qū)數(shù)量）例如： groupid的hashcode值 為1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主題的1號(hào)分區(qū)，在哪個(gè)broker上，就選擇這個(gè)節(jié)點(diǎn)的coordinator作為這個(gè)消費(fèi)者組的老大。消費(fèi)者組下的所有的消費(fèi)者提交offset的時(shí)候就往這個(gè)分區(qū)去提交offset。

• 選出一個(gè) consumer作為消費(fèi)中的leader，比如上圖中的ConsumerB。
• 消費(fèi)者leader制定出消費(fèi)方案，比如誰(shuí)來消費(fèi)哪個(gè)分區(qū)等
• 把消費(fèi)方案發(fā)給coordinator
• 最后coordinator就把消費(fèi)方 案下發(fā)給各個(gè)consumer, 圖中只畫了一條線，實(shí)際上是有下發(fā)各個(gè)consumer。

注意，每個(gè)消費(fèi)者都會(huì)和coordinator保持心跳（默認(rèn)3s），一旦超時(shí)（session.timeout.ms=45s），該消費(fèi)者會(huì)被移除，并觸發(fā)再平衡；或者消費(fèi)者處理消息的時(shí)間過長(zhǎng)（max.poll.interval.ms=5分鐘），也會(huì)觸發(fā)再平衡，也就是重新進(jìn)行上面的流程。

二、消費(fèi)者消費(fèi)細(xì)節(jié)

現(xiàn)在已經(jīng)初始化消費(fèi)者組信息，知道哪個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)哪個(gè)分區(qū)，接著我們來看看消費(fèi)者細(xì)節(jié)。

• 消費(fèi)者創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接客戶端ConsumerNetworkClient, 發(fā)送消費(fèi)請(qǐng)求，可以進(jìn)行如下配置：

• fetch.min.bytes: 每批次最小抓取大小，默認(rèn)1字節(jié)
• fetch.max.bytes: 每批次最大抓取大小，默認(rèn)50M
• fetch.max.wait.ms：最大超時(shí)時(shí)間，默認(rèn)500ms

• 發(fā)送請(qǐng)求到kafka集群
• 成功的回調(diào)，會(huì)將數(shù)據(jù)保存到completedFetches隊(duì)列中
• 消費(fèi)者從隊(duì)列中抓取數(shù)據(jù)，根據(jù)配置max.poll.records一次拉取數(shù)據(jù)返回消息的最大條數(shù)，默認(rèn)500條。
• 獲取到數(shù)據(jù)后，需要經(jīng)過反序列化器、攔截器等。

kafka的存儲(chǔ)機(jī)制

我們都知道消息發(fā)送到kafka，最終是存儲(chǔ)到磁盤中的，我們看下kafka是如何存儲(chǔ)的。

一個(gè)topic分為多個(gè)partition，每個(gè)partition對(duì)應(yīng)于一個(gè)log文件，為防止log文件過大導(dǎo)致數(shù)據(jù)定位效率低下，Kafka采取了分片和索引機(jī)制，每個(gè)partition分為多個(gè)segment。每個(gè)segment包括：“.index”文件、“.log”文件和.timeindex等文件，Producer生產(chǎn)的數(shù)據(jù)會(huì)被不斷追加到該log文件末端。

上圖中t1即為一個(gè)topic的名稱，而“t1-0/t1-1”則表明這個(gè)目錄是t1這個(gè)topic的哪個(gè)partition。

kafka中的索引文件以稀疏索引（sparseindex）的方式構(gòu)造消息的索引，如下圖所示：

1.根據(jù)目標(biāo)offset定位segment文件

2.找到小于等于目標(biāo)offset的最大offset對(duì)應(yīng)的索引項(xiàng)

3.定位到log文件

4.向下遍歷找到目標(biāo)Record

注意：index為稀疏索引，大約每往log文件寫入4kb數(shù)據(jù)，會(huì)往index文件寫入一條索引。通過參數(shù)log.index.interval.bytes控制，默認(rèn)4kb。

那kafka中磁盤文件保存多久呢？

kafka 中默認(rèn)的日志保存時(shí)間為 7 天，可以通過調(diào)整如下參數(shù)修改保存時(shí)間。

• log.retention.hours，最低優(yōu)先級(jí)小時(shí)，默認(rèn) 7 天。
• log.retention.minutes，分鐘。
• log.retention.ms，最高優(yōu)先級(jí)毫秒。
• log.retention.check.interval.ms，負(fù)責(zé)設(shè)置檢查周期，默認(rèn) 5 分鐘。

總結(jié)

其實(shí)kafka中的細(xì)節(jié)十分多，本文也只是對(duì)kafka的一些核心機(jī)制從理論層面做了一個(gè)總結(jié)，更多的細(xì)節(jié)還是需要自行去實(shí)踐，去學(xué)習(xí)。

以上就是8張圖帶你全面了解Java kafka的核心機(jī)制的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java kafka核心機(jī)制的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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