Zookeeper集群+Kafka集群

目录

一、什么是zookeeper？

1、zookeeper的特点

2、zookeeper 应用场景

3、zoopkeeper的选举机制

二、消息列队 

1、为什么需要消息列队？

2、消息列队的好处

3、消息列队的两种模式

三、什么是Kafka？

1、kafka的特性

2、kafka系统架构

3、Kafka 工作流程及文件存储机制

4、数据可靠性保证

5、数据一致性问题

6、ack 应答机制

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一、什么是zookeeper？

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。

1、zookeeper的特点

（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
（2）Zookeepe集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
（3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
（4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。
（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

2、zookeeper 应用场景

1、统一命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

2、统一配置管理
（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦 Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

3、统一集群管理
（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

4、服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。

5、软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

3、zoopkeeper的选举机制

1、第一次启动选举机制
服务器选举票数要超过半数（3票），否则选举无法成功，服务器会保持状态looking，服务器3启动时，服务器1,2会投3，加上3投自己，总共三票，3就会当选leader，状态为leading，1、2状态改为following，之后的4,5服务器启动，不会更改选票信息，状态都为following

2、非第一次启动选举机制
（1）当ZooKeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
①服务器初始化启动。
②服务器运行期间无法和Leader保持连接。

（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
①集群中本来就已经存在一个Leader。
对于已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和 Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。

②集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
选举Leader规则：
1.EPOCH大的直接胜出
2.EPOCH相同，事务id大的胜出
3.事务id相同，服务器id大的胜出

二、消息列队 

1、为什么需要消息列队？

在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景。

2、消息列队的好处

（1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

（2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

（3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

（4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

（5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

3、消息列队的两种模式

（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到消息队列中，然后消息消费者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。消息队列支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

（2）发布/订阅模式（一对多，又叫观察者模式，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
发布/订阅模式是定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象（目对标象）的状态发生改变，则所有依赖于它的对象（观察者对象）都会得到通知并自动更新。

三、什么是Kafka？

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

1、kafka的特性

①高吞吐量、低延迟
Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

②可扩展性
kafka 集群支持热扩展

③持久性、可靠性
消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

④容错性
允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）

⑤高并发
支持数千个客户端同时读写

2、kafka系统架构

（1）Broker     服务器
一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。

（2）Topic   主题
可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。类似于数据库的表名或者 ES 的 index，物理上不同 topic 的消息分开存储

（3）Partition  分区
为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。

3、Kafka 工作流程及文件存储机制

topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。 消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment 对应两个文件：“.index” 文件和 “.log” 文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，test 这个 topic 有三个分区， 则其对应的文件夹为 test-0、test-1、test-2。

index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。

“.index” 文件存储大量的索引信息，“.log” 文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。

4、数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后， 都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

5、数据一致性问题

LEO：指的是每个副本最大的 offset； 
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，所有副本中最小的 LEO。

（1）follower 故障 
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合），待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。

（2）leader 故障 
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader， 之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader 同步数据。

6、ack 应答机制

 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡选择。

0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。当broker故障时有可能丢失数据。

1（默认配置）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据。

-1（或者是all）：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。
三种机制性能依次递减，数据可靠性依次递增。