kafka架构原理

kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。

2.1 基础架构与名词解释

• Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。
• Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……
• Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数据就保存在topic。在每个broker上都可以创建多个topic。
• Partition：Topic的分区，每个topic可以有多个分区，分区的作用是做负载，提高kafka的吞吐量。同一个topic在不同的分区的数据是不重复的，partition的表现形式就是一个一个的文件夹！
• Replication:每一个分区都有多个副本，副本的作用是做备胎。当主分区（Leader）故障的时候会选择一个备胎（Follower）上位，成为Leader。在kafka中默认副本的最大数量是10个，且副本的数量不能大于Broker的数量，follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。
• Message：每一条发送的消息主体。
• Consumer：消费者，即消息的消费方，是消息的出口。
• Consumer Group：我们可以将多个消费组组成一个消费者组，在kafka的设计中同一个分区的数据只能被消费者组中的某一个消费者消费。同一个消费者组的消费者可以消费同一个topic的不同分区的数据，这也是为了提高kafka的吞吐量！
• Zookeeper：kafka集群依赖zookeeper来保存集群的的元信息，来保证系统的可用性。

2.2 工作流程分析

2.2.1 发送数据

kafka为什么要做分区呢？分区的主要目的是：

• 方便扩展：因为一个topic可以有多个partition，所以我们可以通过扩展机器去轻松的应对日益增长的数据量。
• 提高并发：以partition为读写单位，可以多个消费者同时消费数据，提高了消息的处理效率。

• partition在写入的时候可以指定需要写入的partition，如果有指定，则写入对应的partition。
• 如果没有指定partition，但是设置了数据的key，则会根据key的值hash出一个partition。
• 如果既没指定partition，又没有设置key，则会轮询选出一个partition。

通过上图中的通过ACK应答机制！在生产者向队列写入数据的时候可以设置参数来确定是否确认kafka接收到数据，这个参数可设置的值为0、1、all。

• 0代表producer往集群发送数据不需要等到集群的返回，不确保消息发送成功。安全性最低但是效率最高。
• 1代表producer往集群发送数据只要leader应答就可以发送下一条，只确保leader发送成功。
• all代表producer往集群发送数据需要所有的follower都完成从leader的同步才会发送下一条，确保leader发送成功和所有的副本都完成备份。安全性最高，但是效率最低。

2.2.2 保存数据

log文件就实际是存储message的地方，我们在producer往kafka写入的也是一条一条的message，那存储在log中的message是什么样子的呢？消息主要包含消息体、消息大小、offset、压缩类型……等等！

我们重点需要知道的是下面三个：

• offset：offset是一个占8byte的有序id号，它可以唯一确定每条消息在parition内的位置！
• 消息大小：消息大小占用4byte，用于描述消息的大小。
• 消息体：消息体存放的是实际的消息数据（被压缩过），占用的空间根据具体的消息而不一样。

无论消息是否被消费，kafka都会保存所有的消息。那对于旧数据有什么删除策略呢？

• 基于时间，默认配置是168小时（7天）。
• 基于大小，默认配置是1073741824。

2.2.3 消费数据

一般消息系统，consumer存在两种消费模型：

• push：优势在于消息实时性高。劣势在于没有考虑consumer消费能力和饱和情况，容易导致producer压垮consumer。
• pull：优势在可以控制消费速度和消费数量，保证consumer不会出现饱和。劣势在于当没有数据，会出现空轮询，消耗cpu。

• 1）先找到offset的368801message所在的segment文件（利用二分法查找），这里找到的就是在第二个segment文件。
• 2）打开找到的segment中的.index文件（也就是368796.index文件，该文件起始偏移量为368796+1，我们要查找的offset为368801的message在该index内的偏移量为368796+5=368801，所以这里要查找的相对offset为5）。由于该文件采用的是稀疏索引的方式存储着相对offset及对应message物理偏移量的关系，所以直接找相对offset为5的索引找不到，这里同样利用二分法查找相对offset小于或者等于指定的相对offset的索引条目中最大的那个相对offset，所以找到的是相对offset为4的这个索引。
• 3）根据找到的相对offset为4的索引确定message存储的物理偏移位置为256。打开数据文件，从位置为256的那个地方开始顺序扫描直到找到offset为368801的那条Message。