kafka 架构原理
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那就真的out了！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。LinkedIn、Microsoft和Netflix每天都用Kafka处理万亿级的信息。本文就让我们一起来大白话kafka的架构原理。
kafka官网：http://kafka.apache.org/
01 kafka简介
Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分布式的、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常用于web/nginx日志、访问日志、消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
02 kafka的特性
- 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；
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展；
- 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丢失；
- 容错性：允许集群中的节点失败(若分区副本数量为n,则允许n-1个节点失败)；
- 高并发：单机可支持数千个客户端同时读写；
03 kafka的应用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统一接口开放给各种消费端，例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统：解耦生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索记录、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。
- 流式处理
04 kafka架构（重头戏!）
下面是一个kafka的架构图，
整体来看，kafka架构中包含四大组件：生产者、消费者、kafka集群、zookeeper集群。对照上面的结构图，我们先来搞清楚几个很重要的术语，（看图！对照图理解~）
1、broker
kafka 集群包含一个或多个服务器，每个服务器节点称为一个broker。
2、topic
每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别称为topic，其实就是将消息按照topic来分类，topic就是逻辑上的分类，同一个topic的数据既可以在同一个broker上也可以在不同的broker结点上。
3、partition
分区，每个topic被物理划分为一个或多个分区，每个分区在物理上对应一个文件夹，该文件夹里面存储了这个分区的所有消息和索引文件。在创建topic时可指定parition数量，生产者将消息发送到topic时，消息会根据 分区策略 追加到分区文件的末尾，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。
上面提到了分区策略，所谓分区策略就是决定生产者将消息发送到哪个分区的算法。Kafka 为我们提供了默认的分区策略，同时它也支持自定义分区策略。kafka允许为每条消息设置一个key，一旦消息被定义了 Key，那么就可以保证同一个 Key 的所有消息都进入到相同的分区，这种策略属于自定义策略的一种，被称作"按消息key保存策略"，或Key-ordering 策略。
同一主题的多个分区可以部署在多个机器上，以此来实现 kafka 的伸缩性。同一partition中的数据是有序的，但topic下的多个partition之间在消费数据时不能保证有序性，在需要严格保证消息顺序消费的场景下，可以将partition数设为1，但这种做法的缺点是降低了吞吐，一般来说，只需要保证每个分区的有序性，再对消息设置key来保证相同key的消息落入同一分区，就可以满足绝大多数的应用。
4、offset
partition中的每条消息都被标记了一个序号，这个序号表示消息在partition中的偏移量，称为offset，每一条消息在partition都有唯一的offset，消息者通过指定offset来指定要消费的消息。
正常情况下，消费者在消费完一条消息后会递增offset，准备去消费下一条消息，但也可以将offset设成一个较小的值，重新消费一些消费过的消息，可见offset是由consumer控制的，consumer想消费哪一条消息就消费哪一条消息，所以kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被消费过。
5、producer
生产者，生产者发送消息到指定的topic下，消息再根据分配规则append到某个partition的末尾。
6、consumer
消费者，消费者从topic中消费数据。
7、consumer group
消费者组，每个consumer属于一个特定的consumer group，可为每个consumer指定consumer group，若不指定则属于默认的group。
同一topic的一条消息只能被同一个consumer group内的一个consumer消费，但多个consumer group可同时消费这一消息。这也是kafka用来实现一个topic消息的广播和单播的手段，如果需要实现广播，一个consumer group内只放一个消费者即可，要实现单播，将所有的消费者放到同一个consumer group即可。
用consumer group还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。
8、leader
每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为leader，leader会负责所有的客户端读写操作。
9、follower
follower不对外提供服务，只与leader保持数据同步，如果leader失效，则选举一个follower来充当新的leader。当follower与leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从ISR列表中删除，重新创建一个follower。
10、rebalance
同一个consumer group下的多个消费者互相协调消费工作，我们这样想，一个topic分为多个分区，一个consumer group里面的所有消费者合作，一起去消费所订阅的某个topic下的所有分区(每个消费者消费部分分区)，kafka会将该topic下的所有分区均匀的分配给consumer group下的每个消费者，如下图，
rebalance表示"重平衡"，consumer group内某个消费者挂掉后，其他消费者自动重新分配订阅主题分区的过程，是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。如下图Consumer Group A中的C2挂掉，C1会接收P1和P2，以达到重新平衡。同样的，当有新消费者加入consumer group，也会触发重平衡操作。
05 对kafka架构的几点解释
- 一个典型的kafka集群中包含若干producer，若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干consumer group，以及一个zookeeper集群。kafka通过zookeeper协调管理kafka集群，选举分区leader，以及在consumer group发生变化时进行rebalance。
- kafka的topic被划分为一个或多个分区，多个分区可以分布在一个或多个broker节点上，同时为了故障容错，每个分区都会复制多个副本，分别位于不同的broker节点，这些分区副本中（不管是leader还是follower都称为分区副本），一个分区副本会作为leader，其余的分区副本作为follower。其中leader负责所有的客户端读写操作，follower不对外提供服务，仅仅从leader上同步数据，当leader出现故障时，其中的一个follower会顶替成为leader，继续对外提供服务。
- 对于传统的MQ而言，已经被消费的消息会从队列中删除，但在Kafka中被消费的消息也不会立马删除，在kafka的server.propertise配置文件中定义了数据的保存时间，当文件到设定的保存时间时才会删除，
# 数据的保存时间(单位:小时，默认为7天)
log.retention.hours=168
因为Kafka读取消息的时间复杂度为O(1)，与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能并没有关系，所以选择怎样的删除策略应该考虑磁盘以及具体的需求。
- 点对点模式 VS 发布订阅模式
传统的消息系统中，有两种主要的消息传递模式：点对点模式、发布订阅模式。
①点对点模式
生产者发送消息到queue中，queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只可以被一个消费者消费，并且在点对点模式中，已经消费过的消息会从queue中删除不再存储。
②发布订阅模式
生产者将消息发布到topic中，topic可以被多个消费者订阅，且发布到topic的消息会被所有订阅者消费。而kafka就是一种发布订阅模式。
- 消费端 pull 和 push
① push方式：由消息中间件主动地将消息推送给消费者；
优点：优点是不需要消费者额外开启线程监控中间件，节省开销。
缺点：无法适应消费速率不相同的消费者。因为消息的发送速率是broker决定的，而消
费者的处理速度又不尽相同，所以容易造成部分消费者空闲，部分消费者堆积，造成缓
冲区溢出。
② pull方式：由消费者主动向消息中间件拉取消息；
优点：消费端可以按处理能力进行拉取；
缺点：消费端需要另开线程监控中间件，有性能开销；
对于Kafka而言，pull模式更合适。pull模式可简化broker的设计，Consumer可自主控制消费消息的速率，同时Consumer可以自己控制消费方式，既可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
06 kafka和rabbitMQ对比
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RabbitMQ |
Kafka |
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开发语言 |
erlang |
scala，Java |
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架构模型 |
① 遵循AMQP； ② 生产者、消费者、broker。 ③ broker由exchange、binding、queue组成； ④ consumer消费位置由broker通过确认机制保存； |
① 不遵循AMQP； ② 生产者、消费者、kafka集群、zookeeper集群； ③ kafka集群由多个broker节点组成，消息按照topic分类，每个topic又划分为多个partition； ④ broker无状态，offset由消费者指定； |
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可靠性 |
RabbitMQ可靠性更好，支持事务，支持消息确认机制 |
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高可用 |
采用镜像队列，即主从模式，数据是异步同步的，当消息过来，主从全部写完后，回ack，这样保障了数据的一致性。 |
每个分区都有一个或多个副本，这些副本保存在不同的broker上，其中有且仅有一个分区副本作为leader，其余的作为follower，当leader不可用时，会选举follower作为新leader继续提供服务。 只有leader提供读写服务，follower从leader同步拉取数据然后备份。 |
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吞吐量 |
kafka更高 |
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是否支持事务 |
支持 |
不支持 |
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负载均衡 |
需要外部支持才能实现（如：loadbalancer） |
kafka利用zk和分区机制实现负载均衡 |
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是否支持消费者Push |
不支持 |
支持 |
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是否支持消费者Pull |
支持 |
支持 |
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适用场景 |
kafka的优势主要体现在吞吐量上，它主要用在高吞吐量的场景。比如日志采集。 |
具有较高的严谨性，数据丢失的可能性更小，同时具备较高的实时性，用在对实时性、可靠性要求较高的消息传递上。 |
07 kafka吞吐量为什么这么高
1、顺序读写磁盘
Kafka是将消息持久化到本地磁盘中的，一般人会认为磁盘读写性能差，可能会对Kafka性能提出质疑。实际上不管是内存还是磁盘，快或慢的关键在于寻址方式，磁盘分为顺序读写与随机读写，内存一样也分为顺序读写与随机读写。基于磁盘的随机读写确实很慢，但基于磁盘的顺序读写性能却很高，一般而言要高出磁盘的随机读写三个数量级，一些情况下磁盘顺序读写性能甚至要高于内存随机读写，这里贴一张著名学术期刊 ACM Queue 上的一张性能对比图：
2、page cache
为了优化读写性能，Kafka利用了操作系统本身的Page Cache，就是利用操作系统自身的内存而不是JVM空间内存。这样做是因为，
JVM中一切皆对象，对象的存储会带来额外的内存消耗；
使用JVM会受到GC的影响，随着数据的增多，垃圾回收也会变得复杂与缓慢，降低吞吐量；
另外操作系统本身对page cache做了大量优化，通过操作系统的Page Cache，Kafka的读写操作基本上是基于系统内存的，读写性能也得到了极大的提升。
3、零拷贝
零拷贝是指Kafka利用 linux 操作系统的 "zero-copy" 机制在消费端做的优化。首先来看一下消费端在消费数据时，数据从broker磁盘通过网络传输到消费端的整个过程：
操作系统从磁盘读取数据到内核空间（kernel space）的page cache；
应用程序读取page cache的数据到用户空间（user space）的缓冲区；
应用程序将用户空间缓冲区的数据写回内核空间的socket缓冲区（socket buffer）；
操作系统将数据从socket缓冲区复制到硬件（如网卡）缓冲区；
整个过程如上图所示，这个过程包含4次copy操作和2次系统上下文切换，而上下文切换是CPU密集型的工作，数据拷贝是I/O密集型的工作，性能其实非常低效。
零拷贝就是使用了一个名为sendfile()的系统调用方法，将数据从page cache直接发送到Socket缓冲区，避免了系统上下文的切换，消除了从内核空间到用户空间的来回复制。从上图可以看出，"零拷贝"并不是说整个过程完全不发生拷贝，而是站在内核的角度来说的，避免了内核空间到用户空间的来回拷贝。
4、分区分段
Kafka的message是按topic分类存储的，topic中的数据又是按照一个一个的partition即分区存储到不同broker节点。每个partition对应了操作系统上的一个文件夹，partition实际上又是按照segment分段存储的。这也非常符合分布式系统分区分桶的设计思想。
通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。为了进一步的查询优化，Kafka又默认为分段后的数据文件建立了索引文件，就是文件系统上的.index文件。这种分区分段+索引的设计，不仅提升了数据读取的效率，同时也提高了数据操作的并行度。
总之，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐、低延时的特点。
到此这篇关于深入解析kafka 架构原理的文章就介绍到这了,更多相关kafka 架构原理内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
