一、kafka原理、部署安装、常用命令

• kafka的基本原理
• kafka的安装部署
• kafka的常用命令

一、Kafka基本原理

Kafka架构

它的架构包括以下组件：

• • Broker：Kafka节点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。

  • Topic：一类消息，消息存放的目录即主题，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。

  • Partition：topic物理上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列

  • Segment：partition物理上由多个segment组成，每个Segment存着message信息

  • Producer : 生产message发送到topic

  • Consumer : 订阅topic消费message, consumer作为一个线程来消费

  • Consumer Group：一个Consumer Group包含多个consumer, 这个是预先在配置文件中配置好的。各个consumer（consumer 线程）可以组成一个组（Consumer group ），partition中的每个message只能被组（Consumer group ） 中的一个consumer（consumer 线程 ）消费，如果一个message可以被多个consumer（consumer 线程 ） 消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。Kafka不支持一个partition中的message由两个或两个以上的consumer thread来处理，即便是来自不同的consumer group的也不行。它不能像AMQ那样可以多个BET作为consumer去处理message，这是因为多个BET去消费一个Queue中的数据的时候，由于要保证不能多个线程拿同一条message，所以就需要行级别悲观所（for update）,这就导致了consume的性能下降，吞吐量不够。而kafka为了保证吞吐量，只允许一个consumer线程去访问一个partition。如果觉得效率不高的时候，可以加partition的数量来横向扩展，那么再加新的consumer thread去消费。这样没有锁竞争，充分发挥了横向的扩展性，吞吐量极高。这也就形成了分布式消费的概念。

Kafka存储策略

1）kafka以topic来进行消息管理，每个topic包含多个partition，每个partition对应一个逻辑log，有多个segment组成。

2）每个segment中存储多条消息（见下图），消息id由其逻辑位置决定，即从消息id可直接定位到消息的存储位置，避免id到位置的额外映射。

3）每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。

4）发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个partition上（或根据用户指定的路由规则进行分布），broker收到发布消息往对应partition的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。

Kafka删除策略

1）N天前的删除。

2）保留最近的MGB数据。

Topic & Partition

- Topic & Partition：Topic相当于传统消息系统MQ中的一个队列queue，producer端发送的message必须指定是发送到哪个topic，但是不需要指定topic下的哪个partition，因为kafka会把收到的message进行load balance，均匀的分布在这个topic下的不同的partition上（ hash(message) % [broker数量]  ）。物理上存储上，这个topic会分成一个或多个partition，每个partiton相当于是一个子queue。在物理结构上，每个partition对应一个物理的目录（文件夹），文件夹命名是[topicname]_[partition]_[序号]，一个topic可以有无数多的partition，根据业务需求和数据量来设置。在kafka配置文件中可随时更高num.partitions参数来配置更改topic的partition数量，在创建Topic时通过参数指定parittion数量。Topic创建之后通过Kafka提供的工具也可以修改partiton数量。

   一般来说，（1）一个Topic的Partition数量大于等于Broker的数量，可以提高吞吐率。（2）同一个Partition的Replica尽量分散到不同的机器，高可用。

  当add a new partition的时候，partition里面的message不会重新进行分配，原来的partition里面的message数据不会变，新加的这个partition刚开始是空的，随后进入这个topic的message就会重新参与所有partition的load balance

Partition Replica

    每个partition可以在其他的kafka broker节点上存副本，以便某个kafka broker节点宕机不会影响这个kafka集群。存replica副本的方式是按照kafka broker的顺序存。例如有5个kafka broker节点，某个topic有3个partition，每个partition存2个副本，那么partition1存broker1,broker2，partition2存broker2,broker3。。。以此类推（replica副本数目不能大于kafka broker节点的数目，否则报错。这里的replica数其实就是partition的副本总数，其中包括一个leader，其他的就是copy副本）。这样如果某个broker宕机，其实整个kafka内数据依然是完整的。但是，replica副本数越高，系统虽然越稳定，但是回来带资源和性能上的下降；replica副本少的话，也会造成系统丢数据的风险。

  （1）怎样传送消息：producer先把message发送到partition leader，再由leader发送给其他partition follower。（如果让producer发送给每个replica那就太慢了）

  （2）在向Producer发送ACK前需要保证有多少个Replica已经收到该消息：根据ack配的个数而定

  （3）怎样处理某个Replica不工作的情况：如果这个部工作的partition replica不在ack列表中，就是producer在发送消息到partition leader上，partition leader向partition follower发送message没有响应而已，这个不会影响整个系统，也不会有什么问题。如果这个不工作的partition replica在ack列表中的话，producer发送的message的时候会等待这个不工作的partition replca写message成功，但是会等到time out，然后返回失败因为某个ack列表中的partition replica没有响应，此时kafka会自动的把这个部工作的partition replica从ack列表中移除，以后的producer发送message的时候就不会有这个ack列表下的这个部工作的partition replica了。 

  （4）怎样处理Failed Replica恢复回来的情况：如果这个partition replica之前不在ack列表中，那么启动后重新受Zookeeper管理即可，之后producer发送message的时候，partition leader会继续发送message到这个partition follower上。如果这个partition replica之前在ack列表中，此时重启后，需要把这个partition replica再手动加到ack列表中。（ack列表是手动添加的，出现某个部工作的partition replica的时候自动从ack列表中移除的）

- Partition leader与follower：partition也有leader和follower之分。leader是主partition，producer写kafka的时候先写partition leader，再由partition leader push给其他的partition follower。partition leader与follower的信息受Zookeeper控制，一旦partition leader所在的broker节点宕机，zookeeper会冲其他的broker的partition follower上选择follower变为parition leader。

Kafka集群partition replication默认自动分配分析

下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication；数据Producer流动如图所示：

(1)

(2)当集群中新增2节点，Partition增加到6个时分布情况如下：

副本分配逻辑规则如下：

• 在Kafka集群中，每个Broker都有均等分配Partition的Leader机会。

• 上述图Broker Partition中，箭头指向为副本，以Partition-0为例:broker1中parition-0为Leader，Broker2中Partition-0为副本。

• 上述图种每个Broker(按照BrokerId有序)依次分配主Partition,下一个Broker为副本，如此循环迭代分配，多副本都遵循此规则。

副本分配算法如下：

• 将所有N Broker和待分配的i个Partition排序.

• 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上.

• 将第i个Partition的第j个副本分配到第((i + j) mod n)个Broker上.

Partition ack：

当ack=1，表示producer写partition leader成功后，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。

当ack=2，表示producer写partition leader和其他一个follower成功的时候，broker就返回成功，无论其他的partition follower是否写成功。

当ack=-1[parition的数量]的时候，表示只有producer全部写成功的时候，才算成功，kafka broker才返回成功信息。

Consumer与Partition的关系：

- 如果consumer比partition多，是浪费，因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的，所以consumer数不要大于partition数

- 如果consumer比partition少，一个consumer会对应于多个partitions，这里主要合理分配consumer数和partition数，否则会导致partition里面的数据被取的不均匀

- 如果consumer从多个partition读到数据，不保证数据间的顺序性，kafka只保证在一个partition上数据是有序的，但多个partition，根据你读的顺序会有不同

- 增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化

- High-level接口中获取不到数据的时候是会block的

负载低的情况下可以每个线程消费多个partition。但负载高的情况下，Consumer 线程数最好和Partition数量保持一致。如果还是消费不过来，应该再开 Consumer 进程，进程内线程数同样和分区数一致。

kafka文件存储

假设实验环境中Kafka集群只有一个broker，xxx/message-folder为数据文件存储根目录，在Kafka broker中server.properties文件配置(参数log.dirs=xxx/message-folder)，例如创建2个topic名 称分别为report_push、launch_info, partitions数量都为partitions=4

存储路径和目录规则为：

xxx/message-folder

  |--report_push-0
  |--report_push-1
  |--report_push-2
  |--report_push-3
  |--launch_info-0
  |--launch_info-1
  |--launch_info-2
  |--launch_info-3

在Kafka文件存储中，同一个topic下有多个不同partition，每个partition为一个目录，partiton命名规则为topic名称+有序序号，第一个partiton序号从0开始，序号最大值为partitions数量减1。

消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic由是由一些Partition组成,其组织结构

Kafka集群会保存所有的消息，不管消息有没有被消费；我们可以设定消息的过期时间，只有过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。

partiton中文件存储方式

• 每个partion(目录)相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment(段)数据文件中。但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便old segment file快速被删除。

• 每个partiton只需要支持顺序读写就行了，segment文件生命周期由服务端配置参数决定。

partiton中segment文件存储结构

producer发message到某个topic，message会被均匀的分布到多个partition上（随机或根据用户指定的回调函数进行分布），kafka broker收到message往对应partition的最后一个segment上添加该消息，当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时，segment上的消息会被flush到磁盘，只有flush到磁盘上的消息consumer才能消费，segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据，broker会创建新的segment。

每个part在内存中对应一个index，记录每个segment中的第一条消息偏移。

• segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.

• segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个全局partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

下面文件列表是笔者在Kafka broker上做的一个实验，创建一个topicXXX包含1 partition，设置每个segment大小为500MB,并启动producer向Kafka broker写入大量数据,如下图2所示segment文件列表形象说明了上述2个规则：

以上述图2中一对segment file文件为例，说明segment中index<—->data file对应关系物理结构如下：

在partition中如何通过offset查找message

例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。

• 第一步查找segment file

  上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件 00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。

  当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log

• 第二步通过segment file查找message通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和 00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到 offset=368776为止。

Kafka 与 Zookeeper

 1、Zookeeper 协调控制

• 管理broker与consumer的动态加入与离开。(Producer不需要管理，随便一台计算机都可以作为Producer向Kakfa Broker发消息)
• 触发负载均衡，当broker或consumer加入或离开时会触发负载均衡算法，使得一个consumer group内的多个consumer的消费负载平衡。（因为一个comsumer消费一个或多个partition，一个partition只能被一个consumer消费）
• 维护消费关系及每个partition的消费信息。

2 Zookeeper上的细节：

• 每个broker启动后会在zookeeper上注册一个临时的broker registry，包含broker的ip地址和端口号，所存储的topics和partitions信息。
• 每个consumer启动后会在zookeeper上注册一个临时的consumer registry：包含consumer所属的consumer group以及订阅的topics。
• 每个consumer group关联一个临时的owner registry和一个持久的offset registry。对于被订阅的每个partition包含一个owner registry，内容为订阅这个partition的consumer id；同时包含一个offset registry，内容为上一次订阅的offset。