小白也能看懂的简单明了kafka原理解析
介绍
分布式消息系统kafka的提供了一个生产者、缓冲区、消费者的模型
- broker：中间的kafka cluster，存储消息，是由多个server组成的集群
- topic：kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据
- producer：往broker中某个topic里面生产数据
- consumer：往broker中某个topic获取数据
设计思想
topic与消息
kafka将所有消息组织成多个topic的形式存储，而每个topic又可以拆分成多个partition，每个partition又由一个一个消息组成。每个消息都被标识了一个递增序列号代表其进来的先后顺序，并按顺序存储在partition中。
这样，消息就以一个个id的方式，组织起来。
- producer选择一个topic，生产消息，消息会通过分配策略append到某个partition末尾
- consumer选择一个topic，通过id指定从哪个位置开始消费消息。消费完成之后保留id，下次可以从这个位置开始继续消费，也可以从其他任意位置开始消费
这个id，在kafka中被称为offset
这种组织和处理策略提供了如下好处：
- 消费者可以根据需求，灵活指定offset消费
- 保证了消息不变性，为并发消费提供了线程安全的保证。每个consumer都保留自己的offset，互相之间不干扰，不存在线程安全问题
- 消息访问的并行高效性。每个topic中的消息被组织成多个partition，partition均匀分配到集群server中。生产、消费消息的时候，会被路由到指定partition，减少竞争，增加了程序的并行能力
- 增加消息系统的可伸缩性。每个topic中保留的消息可能非常庞大，通过partition将消息切分成多个子消息，并通过负责均衡策略将partition分配到不同server。这样当机器负载满的时候，通过扩容可以将消息重新均匀分配
- 保证消息可靠性。消息消费完成之后不会删除，可以通过重置offset重新消费，保证了消息不会丢失
- 灵活的持久化策略。可以通过指定时间段（如最近一天）来保存消息，节省broker存储空间
备份
消息以partition为单位分配到多个server，并以partition为单位进行备份。备份策略为：1个leader和N个followers，leader接受读写请求，followers被动复制leader。leader和followers会在集群中打散，保证partition高可用
producer
producer生产消息需要如下参数：
- topic：往哪个topic生产消息
- partition：往哪个partition生产消息
- key：根据该key将消息分区到不同partition
- message：消息
根据kafka源码，可以根据不同参数灵活调整生产、分区策略
if topic is None
throw Errorp=Noneif partition Not None
if partition < 0 Or partition >= numPartitions throw Error
p=partitionelif key Not None
p=hash(key) % numPartitionselse
p=round-robin() % numPartitions
send message to the partition p上面是我翻译的伪代码，其中round-robin就是简单轮询，hash采用的是murmurhash
consumer
传统消息系统有两种模式：
- 队列
- 发布订阅
kafka通过consumer group将两种模式统一处理
每个consumer将自己标记consumer group名称，之后系统会将consumer group按名称分组，将消息复制并分发给所有分组，每个分组只有一个consumer能消费这条消息。
于是推理出两个极端情况：
- 当所有consumer的consumer group相同时，系统变成队列模式
- 当每个consumer的consumer group都不相同时，系统变成发布订阅
多consumer并发消费消息时，容易导致消息乱序
通过限制消费者为同步，可以保证消息有序，但是这大大降低了程序的并发性。
kafka通过partition的概念，保证了partition内消息有序吗，缓解了上面的问题。partition内消息会复制分发给所有分组，每个分组只有一个consumer能消费这条消息。这个语义保证了某个分组消费某个分区的消息，是同步而非并发的。如果一个topic只有一个partition，那么这个topic并发消费有序，否则只是单个partition有序。
一般消息消息系统，consumer存在两种消费模型：
- push：优势在于消息实时性高。劣势在于没有考虑consumer消费能力和饱和情况，容易导致producer压垮consumer
- pull：优势在可以控制消费速度和消费数量，保证consumer不会出现饱和。劣势在于当没有数据，会出现空轮询，消耗cpu
kafka采用pull，并采用可配置化参数保证当存在数据并且数据量达到一定量的时候，consumer端才进行pull操作，否则一直处于block状态
kakfa采用整数值consumer position来记录单个分区的消费状态，并且单个分区单个消息只能被consumer group内的一个consumer消费，维护简单开销小。消费完成，broker收到确认，position指向下次消费的offset。由于消息不会删除，在完成消费，position更新之后，consumer依然可以重置offset重新消费历史消息
消息发送语义
producer视角
- 消息最多发送一次：producer异步发送消息，或者同步发消息但重试次数为0
- 消息至少发送一次：producer同步发送消息，失败、超时都会重试
- 消息发且仅发一次：后续版本支持
consumer视角
- 消息最多消费一次：consumer先读取消息，再确认position，最后处理消息
- 消息至少消费一次：consumer先读取消息，再处理消息，最后确认position
- 消息消费且仅消费一次：
- 如果消息处理后的输出端（如db）能保证消息更新幂等性，则多次消费也能保证exactly once语义
- 如果输出端能支持两阶段提交协议，则能保证确认position和处理输出消息同时成功或者同时失败
- 在消息处理的输出端存储更新后的position，保证了确认position和处理输出消息的原子性（简单、通用）
可用性
在kafka中，正常情况下所有node处于同步中状态，当某个node处于非同步中状态，也就意味着整个系统出问题，需要做容错处理
同步中代表了：
- 该node与zookeeper能连通
- 该node如果是follower，那么consumer position与leader不能差距太大（差额可配置）
某个分区内同步中的node组成一个集合，即该分区的ISR
kafka通过两个手段容错：
- 数据备份：以partition为单位备份，副本数可设置。当副本数为N时，代表1个leader，N-1个followers，followers可以视为leader的consumer，拉取leader的消息，append到自己的系统中
- failover：
- 当leader处于非同步中时，系统从followers中选举新leader
- 当某个follower状态变为非同步中时，leader会将此follower剔除ISR，当此follower恢复并完成数据同步之后再次进入ISR
另外，kafka有个保障：当producer生产消息时，只有当消息被所有ISR确认时，才表示该消息提交成功。只有提交成功的消息，才能被consumer消费
综上所述：当有N个副本时，N个副本都在ISR中，N-1个副本都出现异常时，系统依然能提供服务
假设N副本全挂了，node恢复后会面临同步数据的过程，这期间ISR中没有node，会导致该分区服务不可用。kafka采用一种降级措施来处理：选举第一个恢复的node作为leader提供服务，以它的数据为基准，这个措施被称为脏leader选举。
由于leader是主要提供服务的，kafka broker将多个partition的leader均分在不同的server上以均摊风险
每个parition都有leader，如果在每个partition内运行选主进程，那么会导致产生非常多选主进程。kakfa采用一种轻量级的方式：从broker集群中选出一个作为controller，这个controller监控挂掉的broker，为上面的分区批量选主
一致性
上面的方案保证了数据高可用，有时高可用是体现在对一致性的牺牲上。如果希望达到强一致性，可以采取如下措施：
- 禁用脏leader选举，ISR没有node时，宁可不提供服务也不要未完全同步的node
- 设置最小ISR数量min_isr，保证消息至少要被min_isr个node确认才能提交
持久化
基于以下几点事实，kafka重度依赖磁盘而非内存来存储消息
- 硬盘便宜，内存贵
- 顺序读+预读取操作，能提高缓存命中率
- 操作系统利用富余的内存作为pagecache，配合预读取(read-ahead)+写回(write-back)技术，从cache读数据，写到cache就返回（操作系统后台flush)，提高用户进程响应速度
- java对象实际大小比理想大小要大，使得将消息存到内存成本很高
- 当堆内存占用不断增加时，gc抖动较大
- 基于文件顺序读写的设计思路，代码编写简单
在持久化数据结构的选择上，kafka采用了queue而不是Btree
- kafka只有简单的根据offset读和append操作，所以基于queue操作的时间复杂度为O(1),而基于Btree操作的时间复杂度为O(logN)
- 在大量文件读写的时候，基于queue的read和append只需要一次磁盘寻址，而Btree则会涉及多次。磁盘寻址过程极大降低了读写性能
性能
kafka在以下四点做了优化：
- 将大量小io改造成少量大io
- 利用sendfile减少数据拷贝
- 支持snappy,gzip,lz4三种算法批量压缩消息，减少网络传输消耗
- 采用nio网络模型，与1 acceptor thread + N processor threads的reactor线程模型
大量读写少量消息会导致性能较差，通过将消息聚合，可以减少读写次数（减少随机IO），增加单次读写数据量（增加顺序IO）
普通情况下，数据从磁盘传输到网络需要经历以下步骤：
- 磁盘->内核page cache
- 内核page cache->用户buffer
- 用户buffer->socket buffer
- socket buffer->NIC buffer（NIC：网卡接口)
利用sendfile系统调用，可以简化至：
- 磁盘->内核page cache
- 内核page cache->NIC buffer
减少了两次拷贝步骤。在存在大量数据传输的操作时，会显著提升性能
在大量文件读写的时候，基于queue的read和append只需要一次磁盘寻址，而Btree则会涉及多次。磁盘寻址过程极大降低了读写性能
kafka server端采用与Mina一样的网络、线程模型。server端基于nio，采用1个acceptor线程接受tcp连接，并将连接分配给N个proccessor线程，proccessor线程执行具体的IO读写、逻辑处理操作。（注：相比较于这种模型，netty的N boss + N worker的模型更加灵活）
外部依赖
zookeeper
broker node在zookeeper中采用唯一id（整数）标识
/brokers/ids/[N] --> host:port 瞬时节点
- [N] 代表分区数
此znode存储了broker node的ip端口
/brokers/topics/[topic]/partitions/[N]/state --> leader,isr 瞬时节点
- [topic] 代表某个topic名称
- [N] 代表分区数
此znode存储了该分区的leader id和isr列表（由id组成）
/consumers/[group_id]/ids/[customer_id] --> {"topic1": #streams, ..., "topicN": #streams} 瞬时节点
- [group_id] 消费者所属groupid
- [customer_id] 消费者id,结构为 host+uuid
- topicN 订阅topic name
- #streams 消费线程数量
此znode存储了指定consumer消费topic所使用的线程数
/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[N] --> offset 永久节点
- [group_id] 消费者所属groupid
- [topic] 订阅topic name
- [N] 分区数
consumer可以通过三种方式管理offset：
- 手动管理。使用低层次consumer api，灵活，较麻烦
- 交给zookeeper管理。使用高层次consumer api，设置offsets.storage=zookeeper，方便，性能稍差。0.8.2默认配置
- 交给kafka管理。使用高层次consumer api，设置offsets.storage=kafka，方便，原生态性能优。实现原理是kafka选出一个broker作为offset manager，创建一个名为__consumer_offsets的topic，将offset存储在该topic下，推荐采用
此znode存储了指定consumer在topic中最新consumer offset
/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[N] --> consumer_id 瞬时节点
指定分区在某一时刻只能被所有consumer group中的某一个consumer消费，通过将consumer_id存在指定分区下，就能保证这时该分区只能被这个consumer消费
上面只是列出的最典型的znode，通过研究znode，可以开发出一个kafka monitor，用来监控kafka数据消费状况，比如KafkaOffsetMonitor
作者：jonathan_loda 链接：https://my.oschina.net/u/1378920/blog/904669