Kafka分布式设计原理

Kafka是啥

Kafka是一个由Scala语言开发的，多分区，多副本，可扩展，分布式流式平台。
releases版本: 0.7.x, 0.8.0, 0.8.1.X, 0.8.2.X, 0.9.0.X, 0.10.0.X, 0.10.1.X, 0.10.2.X, 0.11.0.X.
最新的版本0.11，支持事务消息。

Kafka三大功能

1、发布&订阅

类似消息系统，读写流式数据

2、分布式备份存储、

安全的将流式数据存储在一个分布式、有副本备份、有容错的集群。

3、流式扩展处理

编写可扩展的流处理应用程序，用于实时响应的场景。

Kafka适用什么场景

Kafka适合应用于两大应用场景

1、构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)

2、构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。 (就是流处理，通过kafka stream topic和topic之间内部进行变化)

基本概念

• Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上.
• Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。
• 每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp（时间戳）。

四个核心API:

• The Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka topic。
• The Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个 topic ，并且对发布给他们的流式数据进行处理。
• The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换。
• The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。
  

客户端及协议

在Kafka中，客户端和服务器使用一个简单、高性能、支持多语言的 TCP 协议.
此协议版本化并且向下兼容老版本。
Kafka提供了Java客户端，也支持许多其他语言的客户端。

Topics和日志

Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。

对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：

每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的commit log文件。
分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，其被称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。

Kafka 集群保留所有发布的记录—无论他们是否已被消费—并通过一个可配置的参数——保留期限来控制.
举个例子， 如果保留策略设置为2天，一条记录发布后两天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。
Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题.

事实上，在每一个消费者中唯一保存的元数据是offset（偏移量）即消费在log中的位置.偏移量由消费者所控制:通常在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量，但是实际上，由于这个位置由消费者控制，所以消费者可以采用任何顺序来消费记录。例如，一个消费者可以重置到一个旧的偏移量，从而重新处理过去的数据；也可以跳过最近的记录，从"现在"开始消费。

这些细节说明Kafka 消费者是非常廉价的—消费者的增加和减少，对集群或者其他消费者没有多大的影响。比如，你可以使用命令行工具，对一些topic内容执行 tail操作，并不会影响已存在的消费者消费数据。

日志中的 partition（分区）有以下几个用途。

第一，当日志大小超过了单台服务器的限制，允许日志进行扩展。每个单独的分区都必须受限于主机的文件限制，不过一个主题可能有多个分区，因此可以处理无限量的数据。

第二，可以作为并行的单元集。

分布式

Kafka的日志存储是分布式的，日志的分区partition （分布）在Kafka集群的服务器上。每个服务器在处理数据和请求时，共享这些分区。每一个分区都会在已配置的服务器上进行备份，确保容错性。

每个分区都有一台 server 作为 “leader”，零台或者多台server作为 follwers 。leader server 处理一切对 partition （分区）的读写请求，而follwers只需被动的同步leader上的数据。当leader宕机了，followers 中的一台服务器会自动成为新的 leader。每台 server 都会成为某些分区的 leader 和某些分区的 follower，因此集群的负载是平衡的。

如上图：
某个topic有分区P1、P2、P3，横跨四个broker：borker1、broker2、broker3、broker4。
分区P1，分布在broker1、broker2、broker3。leader在broker1上。
broker1是分区P1的leader，分区P3的follower。
broker2是分区P2的leader，分区P1、P3的follower。

生产者与分区

生产者可以将数据发布到所选择的topic（主题）中。
生产者负责将记录分配到topic的哪一个 partition（分区）中。
可以使用循环的方式来简单地实现负载均衡，也可以根据某些语义分区函数(例如：记录中的key)来完成。

消费者消费组与分区

消费者使用一个消费组名称来进行标识，发布到topic中的每条记录被分配给订阅消费组中的一个消费者实例.消费者实例可以分布在多个进程中或者多个机器上。

如果所有的消费者实例在同一消费组中，消息记录会负载平衡到每一个消费者实例.

如果所有的消费者实例在不同的消费组中，每条消息记录会广播到所有的消费者进程.

如图，这个 Kafka 集群有两台 server 的，四个分区(p0-p3)和两个消费者组。消费组A有两个消费者，消费组B有四个消费者。

通常情况下，每个 topic 都会有一些消费组，一个消费组对应一个"逻辑订阅者"。一个消费组由许多消费者实例组成，便于扩展和容错。这就是发布和订阅的概念，只不过订阅者是一组消费者而不是单个的进程。

在Kafka中实现消费的方式是将日志中的分区划分到每一个消费者实例上，以便在任何时间，每个实例都是分区唯一的消费者。维护消费组中的消费关系由Kafka协议动态处理。如果新的实例加入组，他们将从组中其他成员处接管一些 partition 分区;如果一个实例消失，拥有的分区将被分发到剩余的实例。

Kafka 只保证分区内的记录是有序的，而不保证主题中不同分区的顺序。每个 partition 分区按照key值排序足以满足大多数应用程序的需求。但如果你需要总记录在所有记录的上面，可使用仅有一个分区的主题来实现，这意味着每个消费者组只有一个消费者进程。
一个分区在一个消费组只会对应一个消费实例。

保证

Kafka的consumer是以pull的形式获取消息数据的，consumer提供两种版本，即high level 和low level API。

high-level Kafka给予以下保证:

• 生产者发送到特定topic partition 的消息将按照发送的顺序处理。 也就是说，如果记录M1和记录M2由相同的生产者发送，并先发送M1记录，那么M1的偏移比M2小，并在日志中较早出现
• 一个消费者实例按照日志中的顺序查看记录.
• 对于具有N个副本的主题，我们最多容忍N-1个服务器故障，从而保证不会丢失任何提交到日志中的记录.

作为消息系统

同传统消息的差异
传统的消息系统有两个模块: 队列 和 发布-订阅。
在队列中，消费者池从server读取数据，每条记录被池子中的一个消费者消费; 在发布订阅中，记录被广播到所有的消费者。
两者均有优缺点。

• 队列的优点在于它允许你将处理数据的过程分给多个消费者实例，使你可以扩展处理过程。 不好的是，队列不是多订阅者模式的—一旦一个进程读取了数据，数据就会被丢弃。
• 发布-订阅系统允许你广播数据到多个进程，但是无法进行扩展处理，因为每条消息都会发送给所有的订阅者。

Kafka的消息特点
Kafka的消费组有两层概念。
-队列，消费组允许你将处理过程分发给一系列进程(消费组中的成员)。
-发布订阅，Kafka允许你将消息广播给多个消费组。

Kafka的优势在于每个topic都有以下特性—可以扩展处理并且允许多订阅者模式—不需要只选择其中一个.

Kafka相比于传统消息队列还具有更严格的顺序保证。

传统队列在服务器上保存有序的记录，如果多个消费者消费队列中的数据， 服务器将按照存储顺序输出记录。
虽然服务器按顺序输出记录，但是记录被异步传递给消费者， 因此记录可能会无序的到达不同的消费者。这意味着在并行消耗的情况下， 记录的顺序是丢失的。
因此消息系统通常使用“唯一消费者”的概念，即只让一个进程从队列中消费， 但这就意味着不能够并行地处理数据。

Kafka topic中的partition是一个并行的概念。 Kafka能够为一个消费者池提供顺序保证和负载平衡，是通过将topic中的partition分配给消费者组中的消费者来实现的， 以便每个分区由消费组中的一个消费者消耗。
通过这样，我们能够确保消费者是该分区的唯一读者，并按顺序消费数据。 众多分区保证了多个消费者实例间的负载均衡。但请注意，消费者组中的消费者实例个数不能超过分区的数量。

作为存储系统

Kafka将数据写到磁盘，并且进行备份以便容错。直到完全备份，Kafka才让生产者认为完成写入，即使写入失败Kafka也会确保继续写入。

Kafka使用磁盘结构，具有很好的扩展性—50kb和50TB的数据在server上表现一致。

可以存储大量数据，并且可通过客户端控制它读取数据的位置。
可认为Kafka是一种高性能、低延迟、具备日志存储、备份和传播功能的分布式文件系统。

流处理

Kafka 流处理不仅仅用来读写和存储流式数据，它最终的目的是为了能够进行实时的流处理。

在Kafka中，流处理器不断地从输入的topic获取流数据，处理数据后，再不断生产流数据到输出的topic中去。

例如，零售应用程序可能会接收销售和出货的输入流，经过价格调整计算后，再输出一串流式数据。

简单的数据处理可以直接用生产者和消费者的API。
对于复杂的数据变换，Kafka提供了Streams API。 Stream API 允许应用做一些复杂的处理，比如将流数据聚合或者join。

这一功能有助于解决以下这种应用程序所面临的问题：处理无序数据，当消费端代码变更后重新处理输入，执行有状态计算等。

Streams API建立在Kafka的核心之上：它使用Producer和Consumer API作为输入，使用Kafka进行有状态的存储， 并在流处理器实例之间使用相同的消费组机制来实现容错。

批处理

将消息、存储和流处理结合起来，使得Kafka看上去不一般，但这是它作为流平台所备的.

像HDFS这样的分布式文件系统可以存储用于批处理的静态文件。 一个系统如果可以存储和处理历史数据是非常不错的。

传统的企业消息系统允许处理订阅后到达的数据。以这种方式来构建应用程序，并用它来处理即将到达的数据。

Kafka结合了上面所说的两种特性。作为一个流应用程序平台或者流数据管道，通过组合存储和低延迟订阅，流式应用程序可以以同样的方式处理过去和未来的数据。 一个单一的应用程序可以处理历史记录的数据，并且可以持续不断地处理以后到达的数据，而不是在到达最后一条记录时结束进程。 这是一个广泛的流处理概念，其中包含批处理以及消息驱动应用程序.

同样，作为流数据管道，能够订阅实时事件使得Kafk具有非常低的延迟; 同时Kafka还具有可靠存储数据的特性，可用来存储重要的支付数据， 或者与离线系统进行交互，系统可间歇性地加载数据，也可在停机维护后再次加载数据。流处理功能使得数据可以在到达时转换数据。

最后

Kafka的分布式架构，在消息发布订阅、存储备份、流式处理及批处理各方面具有高性能、低延迟的执行表现。设计上通过partition、消费组，优雅地实现了并行处理及消息消费顺序性。

资料来源：https://kafka.apachecn.org/documentation.html