Kafka-设计原理

  • Controller
  • Leader - Partition
  • Rebalance
  • 消息发布机制
  • HW与LEO
  • 日志分段

Controller

  • Kafka核心总控制器Controller:在Kafka集群中会有一个或者多个broker,其中有一个broker会被选举为控制器(Kafka Controller),它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态
    • 当某个分区的leader副本出现故障时,由控制器负责为该分区选举新的leader副本
    • 当检测到某个分区的ISR集合发生变化时,由控制器负责通知所有broker更新其元数据信息
    • 当使用kafka-topics.sh脚本为某个topic增加分区数量时,同样还是由控制器负责让新分区被其他节点感知到
  • Controller选举机制
    • zookeeper临时节点的创建来选举controller:在kafka集群启动的时候,会自动选举一台broker作为controller来管理整个集群,选举的过程是集群中每个broker都会尝试在zookeeper上创建一个 /controller 临时节点,zookeeper会保证有且仅有一个broker能创建成功,这个broker就会成为集群的总控器controller
    • controller重新选举:当这个controller角色的broker宕机了,此时zookeeper临时节点会消失,集群里其他broker会一直监听这个临时节点,发现临时节点消失了,就竞争再次创建临时节点,就是我们上面说的选举机制,zookeeper又会保证有一个broker成为新的controller
  • 具备控制器身份的broker需要比其他普通的broker多一份职责,具体细节如下
    • 监听broker相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/ids/节点添加BrokerChangeListener,用来处理broker增减的变化
    • 监听topic相关的变化。为Zookeeper中的/brokers/topics节点添加TopicChangeListener,用来处理topic增减的变化;为Zookeeper中的/admin/delete_topics节点添加TopicDeletionListener,用来处理删除topic的动作
    • 从Zookeeper中读取获取当前所有与topic、partition以及broker有关的信息并进行相应的管理。对于所有topic所对应的Zookeeper中的/brokers/topics/[topic]节点添加PartitionModificationsListener,用来监听topic中的分区分配变化
    • 更新集群的元数据信息,同步到其他普通的broker节点中

Leader - Partition

  • Partition副本选举Leader机制
    • controller感知到分区leader所在的broker挂了(controller监听了很多zk节点可以感知到broker存活)
    • controller会从ISR列表(参数unclean.leader.election.enable=false的前提下)里挑第一个broker作为leader(第一个broker最先放进ISR列表,可能是同步数据最多的副本)
    • 如果参数unclean.leader.election.enable为true,代表在ISR列表里所有副本都挂了的时候可以在ISR列表以外的副本中选leader,这种设置,可以提高可用性,但是选出的新leader有可能数据少很多
  • 副本进入ISR列表有两个条件
    • 必须能与zookeeper保持会话以及跟leader副本网络连通
    • 副本能复制leader上的所有写操作,并且不能落后太多
      • 与leader副本同步滞后的副本,是由 replica.lag.time.max.ms 配置决定的,超过这个时间都没有跟leader同步过的一次的副本会被移出ISR列表
  • 消费者消费消息的offset记录机制
    • 每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给kafka内部topic:__consumer_offsets
      • 提交过去的时候,key是consumerGroupId+topic+分区号,value就是当前offset的值
      • kafka会定期清理topic里的消息,最后就保留最新的那条数据
    • 因为__consumer_offsets可能会接收高并发的请求,kafka默认给其分配50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置),这样可以通过加机器的方式抗大并发

Rebalance

  • Rebalance分区分配策略(partition.assignment.strategy):range(默认)、round-robin、sticky
    • range:按照分区序号排序,比如分区0~3给一个consumer,分区4~6给一个consumer,分区7~9给一个consumer
    • round-robin:轮询分配,比如分区0、3、6、9给一个consumer,分区1、4、7给一个consumer,分区2、5、8给一个consumer
    • sticky:与round-robin类似,但是在rebalance的时候,需要保证如下两个原则(当两者发生冲突时,第一个目标优先于第二个目标)
      • 分区的分配要尽可能均匀
      • 分区的分配尽可能与上次分配的保持相同
  • Rebalance机制:如果消费组里的消费者数量有变化或消费的分区数有变化,kafka会重新分配消费者消费分区的关系。比如consumer group中某个消费者挂了,此时会自动把分配给他的分区交给其他的消费者,如果他又重启了,那么又会把一些分区重新交还给他
    • rebalance只针对subscribe这种不指定分区消费的情况,如果通过assign这种消费方式指定了分区,kafka不会进行rebanlance
    • rebalance过程中,消费者无法从kafka消费消息,这对kafka的TPS会有影响,如果kafka集群内节点较多,比如数百个,那重平衡可能会耗时极多,所以应尽量避免在系统高峰期的重平衡发生
  • 触发消费者rebalance
    • 消费组里的consumer增加或减少了
    • 动态给topic增加了分区
    • 消费组订阅了更多的topic
  • Rebalance过程:当有消费者加入消费组时,消费者、消费组及组协调器之间会经历以下几个阶段
    1. 选择组协调器(GroupCoordinator):每个consumer group都会选择一个broker作为自己的组协调器coordinator,负责监控这个消费组里的所有消费者的心跳,以及判断是否宕机,然后开启消费者rebalance
      • consumer group中的每个consumer启动时会向kafka集群中的某个节点发送FindCoordinatorRequest请求来查找对应的组协调器GroupCoordinator,并跟其建立网络连接
      • 组协调器选择方式:通过如下公式可以选出consumer消费的offset要提交到__consumer_offsets的哪个分区,这个分区leader对应的broker就是这个consumer group的coordinator。说白了,leader分区所在的节点就是GroupCoordinator
    2. 加入消费组(JOIN GROUP),选择消费组协调器
      1. 在成功找到消费组所对应的 GroupCoordinator 之后就进入加入消费组的阶段,在此阶段的消费者会向 GroupCoordinator 发送 JoinGroupRequest 请求,并处理响应。
      2. 然后GroupCoordinator 从一个consumer group中选择第一个加入group(第一个与GroupCoordinator连接的consumer)的consumer作为leader(消费组协调器)
      3. 把consumer group情况发送给这个leader,接着这个leader会负责制定分区方案
    3. SYNC GROUP
      1. consumer leader通过给GroupCoordinator发送SyncGroupRequest
      2. 接着GroupCoordinator就把分区方案下发给各个consumer,他们会根据指定分区的leader broker进行网络连接以及消息消费

Kafka-设计原理_第1张图片


消息发布机制

  • producer发布消息机制
    • 写入方式:producer 采用 push 模式将消息发布到 broker,每条消息都被 append 到 patition 中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障 kafka 吞吐率)
    • 消息路由:producer 发送消息到 broker 时,会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition
      1. 指定了 patition,则直接使用
      2. 指定 patition 但指定 key,通过对 key 的 value 进行 hash 选出一个 patition
      3. patition 和 key 都未指定,使用轮询选出一个 patition
    • 写入流程
      1. producer 先从 zookeeper 的 “/brokers/…/state” 节点找到该 partition 的 leader
      2. producer 将消息发送给该 leader
      3. leader 将消息写入本地 log
      4. followers 从 leader pull 消息,写入本地 log 后向leader 发送 ACK
      5. leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后,增加 HW(high watermark,最后 commit 的 offset) 并向 producer 发送 ACK

Kafka-设计原理_第2张图片


HW与LEO

  • HW:HW俗称高水位,HighWatermark的缩写,取一个partition对应的ISR中最小的LEO(log-end-offset)作为HW,consumer最多只能消费到HW所在的位置。

    • 每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。
    • 对于leader新写入的消息,consumer不能立刻消费,leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW,消息才能被consumer消费。
    • 这样就保证了如果leader所在的broker失效,该消息仍然可以从新选举的leader中获取。
    • 对于来自内部broker的读取请求,没有HW的限制
  • 当producer生产消息至broker后,ISR以及HW和LEO的流转过程

    • Kafka-设计原理_第3张图片
  • Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制,很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率

  • 当 acks=1

    • Kafka-设计原理_第4张图片

日志分段

  • 日志分段存储:Kafka 一个分区的消息数据对应存储在一个文件夹下,以topic名称+分区号命名,消息在分区内是分段(segment)存储,每个段的消息都存储在不一样的log文件里,这种特性方便old segment file快速被删除,kafka规定了一个段位的 log 文件最大为 1G,做这个限制目的是为了方便把 log 文件加载到内存去操作
    • 00000000000000000000.index:部分消息的offset索引文件,kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的offset到index文件
      • 如果要定位消息的offset会先在这个文件里快速定位,再去log文件里找具体消息
    • 00000000000000000000.log:消息存储文件,主要存offset和消息体
    • 00000000000000000000.timeindex:息的发送时间索引文件,kafka每次往分区发4K(可配置)消息就会记录一条当前消息的发送时间戳与对应的offset到timeindex文件
      • 如果需要按照时间来定位消息的offset,会先在这个文件里查找
    • 文件名00000000000000000000就是表了这个日志段文件里包含的起始 Offset
  • log.segment.bytes:限定了每个日志段文件的大小,最大就是 1GB
    • 一个日志段文件满了,就自动开一个新的日志段文件来写入,避免单个文件过大,影响文件的读写性能,这个过程叫做log rolling,正在被写入的那个日志段文件,叫做 active log segment。

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