kafka架构分析

Kafka简介

Kafka是一款高吞吐量、分布式的发布—订阅消息系统。

Kafka基本概念

1. Broker：
   每个Kafka的实例成为代理（Broker），通常也成代理为Kafka服务器。
2. Message/Record：
   消息是Kafka通信的基本单位，消息生产者会将消息序列化后发送给Kafka服务器，消息接收者则会反序列化获取消息。
3. Producer：
   生产者负责将消息发送给代理，也就是向Kafka代理发送消息的客户端。
4. Comsumer：
   消费者以拉取（pull）的方式拉取数据，它是消费的客户端。
5. Topic：
   Kafka将一组消息抽象归纳为一个主题，也就是说，一个主题就是对消息的一个分类。生产者将消息发送到指定的主题，消费者从订阅的 主题中消费消息。
6. Partition：
   Kafka将一组消息归纳一个主题，而每个主题又被分成一个或多个分区，每个分区由一系列有序、不可变的消息组成，是一个有序的队列。每个分区在物理上对应为一个文件夹，分区的命名规则为主题名+”-“，再接上分区编号，分区编号从0开始。
7. Replica：
   每个分区有一个或多个副本，分区的副本分布在集群的不同代理上，以提高可用性。
8. Segment：
   一个日志又被划分为多个日志段，日志段是Kafka日志对象分片的最小单位。一个日志段对应磁盘上一个具体日志文件和两个索引文件，.log文件用于保存消息数据，.index和.timeindex分别表示消息偏移量索引文件和消息时间戳索引文件。
9. Leader副本和Follower副本：
   由于每个分区有一个或多个副本，就需要保证副本数据的一致性，Kafka会选择其中一个副本作为Leader，而其他的副本即为Follower。只有Leader副本才负责处理客户端的读写请求，Follower副本从Leader副本不同数据。Leader与Follower并不是固定不变的，如果Leader失效，Kafka会通过象应的选举算法从其他Follower中选出新的Leader。
10. ConsumerGroup：
    每一个消费者都属于一个特定消费组，我们可以为每个消费者指定一个消费组，以groupId代表消费组名称。
11. Offset：
    任何发布到分区的消息会被直接追加到日志文件的尾部，而每条消息在日志文件中的位置都会对应一个按序递增的偏移量。消费者可以通过控制消息偏移量来进行消费，比如可以从指定偏移量开始消费。消费者已消费的消息对应的偏移量也需要保存。旧版本中消费者的消息偏移量保存在Zookeeper中，而新版本则是保存在Kafka内部主题当中。
12. Zookeeper：
    Kafka利用Zookeeper保存相应的元数据信息，Kafka元数据信息包括如代理节点信息、Kafka集群信息、主题信息、分区信息、分区副本分配方案信息等。Kafka在运行时会监听保存在Zookeeper上的元数据变化，从而方便对Kafka进行管理操作。