kafka 分区和副本以及kafaka 执行流程，以及消息的高可用

1、Kafka概览

Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台，它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单，能充分利用磁盘的顺序读写特性。kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量，因此很适合实时的数据流处理。例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端，再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中。

卡夫卡以topic分类对记录进行存储，每个记录包含key-value和timestamp。

1.1卡夫卡系统的组件、角色

broker: 每个正在运行的kafka节点

producer：消息生产者

consumer：消息的消费者

consumer group：消费者组，同一个消费者组只能有一个consumer能消费消息

kafka server ：也叫作broker, 已部署kafka的服务器, 以broker.id来区分不同的服务器

topic：主题, 主题中的每条消息包括key-value和timestamp。可以定义多个topic，每个topic又可以划分为多个分区

partition：topic下的消息分区，通过key取哈希后把消息映射分发到一个指定的分区，每个分区都映射到broker上的一个目录。一般每个分区存储在一个broker上

replica：副本， 每个分区按照生产者的消息达到顺序存放。每个分区副本都有一个leader

leader replica：leader角色的分区副本，leader角色的分区处理消息的读写请求. Leader和follower位于不同的broker.

follower replica：follower角色的分区副本，负责从Leader拉取数据到本地，实现分区副本的创建

zookeeper：严格来说这不是kafka的组件。但是在Kafka集群中, 很有必要通过Zookeeper管理kafka集群的配置、选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。下面说一下kafka的哪些组件需要注册到zookeeper——

为什么要注册到zk集群？ 1，Kafka集群通过Zookeeper来管理kafka的配置，选举leader； 2，在Consumer Group发生变化时进行rebalance 3，所有的topic与broker的对应关系都由zk维护 kafka的哪些组件需要注册到zookeeper？ （1）Broker注册到zk 每个broker启动时，都会注册到zk中，把自身的broker.id通知给zk。待zk创建此节点后，kafka会把这个broker的主机名和端口号记录到此节点 （2）Topic注册到zk 当broker启动时，会到对应topic节点下注册自己的broker.id到对应分区的isr列表中；当broker退出时，zk会自动更新其对应的topic分区的ISR列表，并决定是否需要做消费者的rebalance （3）Consumer注册到zk 一旦有新的消费者组注册到zk，zk会创建专用的节点来保存相关信息。如果zk发现消费者增加或减少，会自动触发消费者的负载均衡。 （注意，producer不注册到zk） 消息如何被消费的？

Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息；producer通过联系zk获取leader角色的消息分区码，把消息写到leader

Producer使用push模式将消息发布到broker +————+ | broker | +————+ | | \/ PULL | | \/ Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息

1.2 卡夫卡的副本机制简介

由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连，所以kafka需要以集群的组织形式提供主题下的消息高可用。kafka支持主备复制，所以消息具备高可用和持久性。

一个分区可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上。每个分区的副本中都会有一个作为Leader。当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。

在通常情况下，增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。然而，也应该意识到集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。

（更正：图中Broker1中的topic1-part1和Broker2中的topic1-part1都是从topic1-part2复制过来的,所以要改成topic1-part2 ）

1.3 卡夫卡创建副本的2种模式——同步复制和异步复制

Kafka动态维护了一个同步状态的副本的集合（a set of In-Sync Replicas），简称ISR，在这个集合中的节点都是和leader保持高度一致的，任何一条消息只有被这个集合中的每个节点读取并追加到日志中，才会向外部通知说“这个消息已经被提交”。

只有当消息被所有的副本加入到日志中时，才算是“committed”，只有committed的消息才会发送给consumer，这样就不用担心一旦leader down掉了消息会丢失。

消息从leader复制到follower, 我们可以通过决定Producer是否等待消息被提交的通知(ack)来区分同步复制和异步复制。

同步复制流程：

1.producer联系zk识别leader

2.向leader发送消息

3.leadr收到消息写入到本地log

4.follower从leader pull消息

5.follower向本地写入log

6.follower向leader发送ack消息

7.leader收到所有follower的ack消息

8.leader向producer回传ack

异步复制流程：

和同步复制的区别在于，leader写入本地log之后，

直接向client回传ack消息，不需要等待所有follower复制完成。

既然卡夫卡支持副本模式，那么其中一个Broker里的挂掉，一个新的leader就能通过ISR机制推选出来，继续处理读写请求。

1.4 卡夫卡判断一个broker节点是否存活，依据2个条件：

1.节点必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接。

2. 如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久。

Leader会追踪所有“同步中”的节点，一旦一个down掉了，或是卡住了，或是延时太久，leader就会把它移除