【Kafka】（一）Kafka的简介
一、简介
1.1、概述
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于 zookeeper 协调的分布式日志系统（也可以当做 MQ 系统），常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka 主要设计目标如下：
- 以时间复杂度为 O (1) 的方式提供消息持久化能力，即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
- 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条消息的传输。
- 支持 Kafka Server 间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个 partition 内的消息顺序传输。
- 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
- Scale out : 支持在线水平扩展
1.2、消息系统介绍
一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。有两种主要的消息传递模式：点对点传递模式、发布 – 订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。Kafka 就是一种发布 – 订阅模式。
1.3、点对点消息传递模式
在点对点消息系统中，消息持久化到一个队列中。此时，将有一个或多个消费者消费队列中的数据。但是一条消息只能被消费一次。当一个消费者消费了队列中的某条数据之后，该条数据则从消息队列中删除。该模式即使有多个消费者同时消费数据，也能保证数据处理的顺序。这种架构描述示意图如下：
生产者发送一条消息到 queue，只有一个消费者能收到。
1.4、发布-订阅消息传递模式
在发布 – 订阅消息系统中，消息被持久化到一个 topic 中。与点对点消息系统不同的是，消费者可以订阅一个或多个 topic，消费者可以消费该 topic 中所有的数据，同一条数据可以被多个消费者消费，数据被消费后不会立马删除。在发布 – 订阅消息系统中，消息的生产者称为发布者，消费者称为订阅者。该模式的示例图如下：
发布者发送到 topic 的消息，只有订阅了 topic 的订阅者才会收到消息。
二、Kafka的优点
2.1、解耦
在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2.2、冗余（副本）
有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的 “插入-获取-删除” 范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
2.3、扩展性
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
2.4、灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
2.5、可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
2.6、顺序保证
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性。
2.7、缓冲
在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如，加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行———写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
2.8、异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
三、常用Message Queue对比
3.1、RabbitMQ
RabbitMQ 是使用 Erlang 编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了 Broker 构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。
3.2、Redis
Redis 是一个基于 Key-Value 对的 NoSQL 数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个 Key-Value 数据库存储系统，但它本身支持 MQ 功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。
- 对于 RabbitMQ 和 Redis 的入队和出队操作，各执行 100 万次，每 10 万次记录一次执行时间。测试数据分为 128Bytes、512Bytes、1K 和 10K 四个不同大小的数据。
- 实验表明：入队时，当数据比较小时 Redis 的性能要高于 RabbitMQ，而如果数据大小超过了 10K，Redis 则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis 都表现出非常好的性能，而 RabbitMQ 的出队性能则远低于 Redis。
3.3、ZeroMQ
ZeroMQ 号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ 能够实现 RabbitMQ 不擅长的高级 / 复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这 MQ 能够应用成功的挑战。ZeroMQ 具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用 ZeroMQ 程序库，可以使用 NuGet 安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是 ZeroMQ 仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter 的 Storm 0.9.0 以前的版本中默认使用 ZeroMQ 作为数据流的传输（Storm 从 0.9 版本开始同时支持 ZeroMQ 和 Netty 作为传输模块）。
3.4、ActiveMQ
ActiveMQ 是 Apache 下的一个子项目。 类似于 ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于 RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。
3.5、Kafka / Jafka
Kafka 是 Apache 下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布 / 订阅消息队列系统，而 Jafka 是在 Kafka 之上孵化而来的，即 Kafka 的一个升级版。具有以下特性：
- 快速持久化，可以在 O (1) 的系统开销下进行消息持久化；
- 高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到 10W/s 的吞吐速率；
- 完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer 都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；
- 支持 Hadoop 数据并行加载，对于像 Hadoop 的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
- Kafka 通过 Hadoop 的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。
- Apache Kafka 相对于 ActiveMQ 是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
四、Kafka中的术语解释
4.1、概述
在深入理解 Kafka 之前，先介绍一下 Kafka 中的术语。下图展示了 Kafka 的相关术语以及之间的关系：
上图中一个 topic 配置了 3 个 partition。Partition1 有两个 offset：0 和 1。Partition2 有 4 个 offset。Partition3 有 1 个 offset。副本的 id 和副本所在的机器的 id 恰好相同。
如果一个 topic 的副本数为 3，那么 Kafka 将在集群中为每个 partition 创建 3 个相同的副本。集群中的每个 broker 存储一个或多个 partition。多个 producer 和 consumer 可同时生产和消费数据。
4.2、broker
Kafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为 broker。
broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储该 topic 的一个 partition，剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。
4.3、Topic
每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别，这个类别被称为 Topic。（物理上不同 Topic 的消息分开存储，逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）类似于数据库的表名。
一个 Topic 可以认为是一类消息，每个 topic 将被分成多个 partition (区), 每个 partition 在存储层面是 append log 文件。任何发布到此 partition 的消息都会被直接追加到 log 文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为 offset（偏移量），offset 为一个 long 型数字，它是唯一标记一条消息。它唯一的标记一条消息。kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，因为在 kafka 中几乎不允许对消息进行 “随机读写”。
对于 consumer 而言，它需要保存消费消息的 offset, 对于 offset 的保存和使用，有 consumer 来控制；当 consumer 正常消费消息时，offset 将会 “线性” 的向前驱动，即消息将依次顺序被消费。事实上 consumer 可以使用任意顺序消费消息，它只需要将 offset 重置为任意值。(offset 将会保存在 zookeeper 中)
4.3、Partition
topic 中的数据分割为一个或多个 partition。每个 topic 至少有一个 partition。每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。partition 中的数据是有序的，不同 partition 间的数据丢失了数据的顺序。如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将 partition 数目设为 1。
4.4、Segment：
partition 物理上由多个 segment 组成，每个 Segment 存着 message 信息
4.5、Producer
生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到 Kafka 的 topic 中。broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。
4.6、Consumer
消费者可以从 broker 中读取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。
4.7、Consumer Group
每个 Consumer 属于一个特定的 Consumer Group（可为每个 Consumer 指定 group name，若不指定 group name 则属于默认的 group）。
4.8、Leader
每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。
4.9、Follower
Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。如果 Leader 失效，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。当 Follower 与 Leader 挂掉、卡住或者同步太慢，leader 会把这个 follower 从 “in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个 Follower。
五、使用场景
5.1、Messaging
对于一些常规的消息系统，kafka 是个不错的选择；partitons/replication 和容错，可以使 kafka 具有良好的扩展性和性能优势。不过到目前为止，我们应该很清楚认识到，kafka 并没有提供 JMS 中的 “事务性”” 消息传输担保 (消息确认机制)””消息分组” 等企业级特性；kafka 只能使用作为 “常规” 的消息系统，在一定程度上，尚未确保消息的发送与接收绝对可靠 (比如，消息重发，消息发送丢失等)
5.2、Websit activity tracking
kafka 可以作为 “网站活性跟踪” 的最佳工具；可以将网页 / 用户操作等信息发送到 kafka 中。并实时监控，或者离线统计分析等。
5.3、Log Aggregation
kafka 的特性决定它非常适合作为 “日志收集中心”;application 可以将操作日志 “批量”” 异步 ” 的发送到 kafka 集群中，而不是保存在本地或者 DB 中；kafka 可以批量提交消息 / 压缩消息等，这对 producer 端而言，几乎感觉不到性能的开支。此时 consumer 端可以使 hadoop 等其他系统化的存储和分析系统.