kafka学习：produce消息

kafka学习：produce消息

由于历史原因，我们公司用的还是比较老的kafka版本0.10.1.0，最近由于项目需要，学习了kafka的使用，学习过程中了解到的一些知识记录下，以便日后查阅；

目录

kafka学习：produce消息

1. broker & topic & partition

2. 发送消息分区选择

3. 数据包格式

4. golang数据封装

5. Produce底层发送数据流程

6. 客户端推荐

7. 参考资料

---

1. broker & topic & partition

• broker: kafka服务端；

• topic: 消息队列，可以按照业务类型分成不同的消息队列，最大的看到有些大厂topic数有8K多；

• partition: 分区，一个消息topic队列可以有多个分区，将分区分散到不同的broker时，可以提高消费队列总体的读写效率；

三者之间关系图如下：

下图以常见部署方式为例，3台服务器，每个服务器部署一个broker, 3个broker组成一个kafka集群，集群下创建2个top消息队列，每个topic创建3个partition, 每个partition分布到不同的服务器上；

 

 

2. 发送消息分区选择

分区选择策略，可以根据需要选择多种：

• 指定分区

• 轮询

• hash

 

3. 数据包格式

 

当前我们用的版本比较低，所以数据格式相对比较简单

• CRC: 对所有字段校验后的值

• 属性：消息压缩编码格式

当前的数据头固定部分已经22B， 有些字段在后续的版本里已经用了可变长度字段，一般的key的长度都用不到4B，1B已经可以解决大部分场景需要，可变长度大致意思是这样的：

 

最高为位特殊标志位：

• 0：下一个自己是新的编码

• 1：编码尚未结束，还需要读取后面的字节完成编码；

低7位，借鉴了Google ProtoBuffer里的Zig-zag编码方式，即围绕0进行无符号编码，如下：

0 编码成 0

-1 -> 1

1 -> 2

-2 -> 3

2 -> 4

...

因此，1B去掉最高1位特殊标志位，只有7位有效（0~127），而所有的正数都会被编码成2倍的数字，则key或value的值一旦超过64（128/2)，长度信息就需要2B保存。

4. golang数据封装

goalng客户端在数据封装前进行了一个有意思的封装，先定义了一个接口，接口里声明了各种数据接收函数，然后定义了一个消息预处理结构体，消息预处理结构体的主要作用是获取各种数据所占总空间大小，消息真实处理结构体也实现了接口，并会根据预处理结构体获取到的消息长度先分配实际消息最大长度，再逐个存储消息；

• 定义接口

  type packetEncoder interface {
  	// Primitives
  	putInt8(in int8)
  	putInt16(in int16)
  	putInt32(in int32)
  	...
  }

   

• 消息预处理

  type prepEncoder struct {
  	length int
  }
  
  // primitives
  
  func (pe *prepEncoder) putInt8(in int8) {
  	pe.length++
  }
  
  func (pe *prepEncoder) putInt16(in int16) {
  	pe.length += 2
  }
  
  func (pe *prepEncoder) putInt32(in int32) {
  	pe.length += 4
  }
  ...

   

• 消息真实处理

  type realEncoder struct {
  	raw      []byte
  	off      int
  	stack    []pushEncoder
  	registry metrics.Registry
  }
  
  // primitives
  
  func (re *realEncoder) putInt8(in int8) {
  	re.raw[re.off] = byte(in)
  	re.off++
  }
  
  func (re *realEncoder) putInt16(in int16) {
  	binary.BigEndian.PutUint16(re.raw[re.off:], uint16(in))
  	re.off += 2
  }
  
  func (re *realEncoder) putInt32(in int32) {
  	binary.BigEndian.PutUint32(re.raw[re.off:], uint32(in))
  	re.off += 4
  }
  ...

   

 

5. Produce底层发送数据流程

golang版本的客户端，数据发送与缓存大小、消息数量、刷新频率三个因素有关；

• 缓存大小

  每创建一个produce客户端，golang客户端sarma就会分配100MB（默认）的缓存空间，达到最大缓存空间时需要将数据发送到服务器端

• 消息数量

  每个produce客户端，可以配置缓存消息数量，达到该值时，需要将数据发送到服务器端

• 刷新频率

  刷新频率默认为0，可将值根据项目需要设置一个合理值，如20ms，基本能满足大部分场景需要

6. 客户端推荐

golang的客户端主要有2个：

• sarma（推荐）

• confluent

sarma是纯go语言开发的，confluent底层是调用的c库，接口用go语言封装了下，个人比较推荐sarma；使用过c++/c语言的开发者都知道，内存管理是个让人吐血的问题，c++/c开发的代码很容易出现内存越界，非法内存访问等等问题，一旦使用cgo调用c库，很可能由于c库的内存问题导致golang代码报莫名其妙的错误，本人就多次碰到过golang调用第三方库c库导致程序很不稳定，放弃cgo调用后程序就稳定了，至少golang程序遇到panic异常时能比较准确的告知错误位置；

 

7. 参考资料

• 《Apache Kafka实战》 胡夕 著

  深入学习kafka，强烈推荐这本书，整个书的架构调理清晰，原理分析的通俗易懂；