Kafka底层原理剖析(近万字建议收藏)

Kafka 简介

Apache Kafka 是一个分布式发布-订阅消息系统。是大数据领域消息队列中唯一的王者。最初由 linkedin 公司使用 scala 语言开发,在2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。至今已有十余年,仍然是大数据领域不可或缺的并且是越来越重要的一个组件。

Kafka 适合离线和在线消息,消息保留在磁盘上,并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与 Flink 和 Spark 有非常好的集成,应用于实时流式数据分析。

Kafka特点:

  1. 可靠性:具有副本及容错机制。
  2. 可扩展性:kafka无需停机即可扩展节点及节点上线。
  3. 持久性:数据存储到磁盘上,持久性保存。
  4. 性能:kafka具有高吞吐量。达到TB级的数据,也有非常稳定的性能。
  5. 速度快:顺序写入和零拷贝技术使得kafka延迟控制在毫秒级。

Kafka 底层原理

先看下 Kafka 系统的架构

Kafka底层原理剖析(近万字建议收藏)

kafka支持消息持久化,消费端是主动拉取数据,消费状态和订阅关系由客户端负责维护,消息消费完后,不会立即删除,会保留历史消息。因此支持多订阅时,消息只会存储一份就可以。

  1. broker:kafka集群中包含一个或者多个服务实例(节点),这种服务实例被称为broker(一个broker就是一个节点/一个服务器);
  2. topic:每条发布到kafka集群的消息都属于某个类别,这个类别就叫做topic;
  3. partition:partition是一个物理上的概念,每个topic包含一个或者多个partition;
  4. segment:一个partition当中存在多个segment文件段,每个segment分为两部分,.log文件和 .index 文件,其中 .index 文件是索引文件,主要用于快速查询, .log 文件当中数据的偏移量位置;
  5. producer:消息的生产者,负责发布消息到 kafka 的 broker 中;
  6. consumer:消息的消费者,向 kafka 的 broker 中读取消息的客户端;
  7. consumer group:消费者组,每一个 consumer 属于一个特定的 consumer group(可以为每个consumer指定 groupName);
  8. .log:存放数据文件;
  9. .index:存放.log文件的索引数据。

Kafka 主要组件

1. producer(生产者)

producer主要是用于生产消息,是kafka当中的消息生产者,生产的消息通过topic进行归类,保存到kafka的broker里面去。

2. topic(主题)

  1. kafka将消息以topic为单位进行归类;
  2. topic特指kafka处理的消息源(feeds of messages)的不同分类;
  3. topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的;也就是说,一 个主题可以有零个,一个或者多个消费者订阅写入的数据;
  4. 在kafka集群中,可以有无数的主题;
  5. 生产者和消费者消费数据一般以主题为单位。更细粒度可以到分区级别。

3. partition(分区)

kafka当中,topic是消息的归类,一个topic可以有多个分区(partition),每个分区保存部分topic的数据,所有的partition当中的数据全部合并起来,就是一个topic当中的所有的数据。

一个broker服务下,可以创建多个分区,broker数与分区数没有关系;
在kafka中,每一个分区会有一个编号:编号从0开始。
每一个分区内的数据是有序的,但全局的数据不能保证是有序的。(有序是指生产什么样顺序,消费时也是什么样的顺序)

4. consumer(消费者)

consumer是kafka当中的消费者,主要用于消费kafka当中的数据,消费者一定是归属于某个消费组中的。

5. consumer group(消费者组)

消费者组由一个或者多个消费者组成,同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次

每个消费者都属于某个消费者组,如果不指定,那么所有的消费者都属于默认的组。

每个消费者组都有一个ID,即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费一个订阅主题( topic)的所有分区(partition)。当然,每个分区只能由同一个消费组内的一个消费者(consumer)来消费,可以由不同的消费组来消费。

partition数量决定了每个consumer group中并发消费者的最大数量。如下图:

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如上面左图所示,如果只有两个分区,即使一个组内的消费者有4个,也会有两个空闲的。
如上面右图所示,有4个分区,每个消费者消费一个分区,并发量达到最大4。

在来看如下一幅图:

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如上图所示,不同的消费者组消费同一个topic,这个topic有4个分区,分布在两个节点上。左边的 消费组1有两个消费者,每个消费者就要消费两个分区才能把消息完整的消费完,右边的 消费组2有四个消费者,每个消费者消费一个分区即可。

总结下kafka中分区与消费组的关系

消费组: 由一个或者多个消费者组成,同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。
某一个主题下的分区数,对于消费该主题的同一个消费组下的消费者数量,应该小于等于该主题下的分区数

如:某一个主题有4个分区,那么消费组中的消费者应该小于等于4,而且最好与分区数成整数倍 1 2 4 这样。同一个分区下的数据,在同一时刻,不能同一个消费组的不同消费者消费

总结:分区数越多,同一时间可以有越多的消费者来进行消费,消费数据的速度就会越快,提高消费的性能

6. partition replicas(分区副本)

kafka 中的分区副本如下图所示:

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副本数(replication-factor):控制消息保存在几个broker(服务器)上,一般情况下副本数等于broker的个数。

一个broker服务下,不可以创建多个副本因子。创建主题时,副本因子应该小于等于可用的broker数

副本因子操作以分区为单位的。每个分区都有各自的主副本和从副本;

主副本叫做leader,从副本叫做 follower(在有多个副本的情况下,kafka会为同一个分区下的所有分区,设定角色关系:一个leader和N个 follower),处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR);

follower通过拉的方式从leader同步数据。
消费者和生产者都是从leader读写数据,不与follower交互

副本因子的作用:让kafka读取数据和写入数据时的可靠性。

副本因子是包含本身,同一个副本因子不能放在同一个broker中。

如果某一个分区有三个副本因子,就算其中一个挂掉,那么只会剩下的两个中,选择一个leader,但不会在其他的broker中,另启动一个副本(因为在另一台启动的话,存在数据传递,只要在机器之间有数据传递,就会长时间占用网络IO,kafka是一个高吞吐量的消息系统,这个情况不允许发生)所以不会在另一个broker中启动。

如果所有的副本都挂了,生产者如果生产数据到指定分区的话,将写入不成功。

lsr表示:当前可用的副本。

7. segment文件

一个partition当中由多个segment文件组成,每个segment文件,包含两部分,一个是 .log 文件,另外一个是 .index 文件,其中 .log 文件包含了我们发送的数据存储,.index 文件,记录的是我们.log文件的数据索引值,以便于我们加快数据的查询速度。

索引文件与数据文件的关系

既然它们是一一对应成对出现,必然有关系。索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

比如索引文件中 3,497 代表:数据文件中的第三个message,它的偏移地址为497。

再来看数据文件中,Message 368772表示:在全局partiton中是第368772个message。

注:segment index file 采取稀疏索引存储方式,减少索引文件大小,通过mmap(内存映射)可以直接内存操作,稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间,但查找起来需要消耗更多的时间。

.index 与 .log 对应关系如下:

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上图左半部分是索引文件,里面存储的是一对一对的key-value,其中key是消息在数据文件(对应的log文件)中的编号,比如“1,3,6,8……”,
分别表示在log文件中的第1条消息、第3条消息、第6条消息、第8条消息……

那么为什么在index文件中这些编号不是连续的呢?
这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引,而是采用了稀疏存储的方式,每隔一定字节的数据建立一条索引。
这样避免了索引文件占用过多的空间,从而可以将索引文件保留在内存中。
但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置,从而需要做一次顺序扫描,但是这次顺序扫描的范围就很小了。

value 代表的是在全局partiton中的第几个消息。

以索引文件中元数据 3,497 为例,其中3代表在右边log数据文件中从上到下第3个消息,
497表示该消息的物理偏移地址(位置)为497(也表示在全局partiton表示第497个消息-顺序写入特性)。

log日志目录及组成
kafka在我们指定的log.dir目录下,会创建一些文件夹;名字是 (主题名字-分区名) 所组成的文件夹。 在(主题名字-分区名)的目录下,会有两个文件存在,如下所示:

#索引文件
00000000000000000000.index
#日志内容
00000000000000000000.log

在目录下的文件,会根据log日志的大小进行切分,.log文件的大小为1G的时候,就会进行切分文件;如下:

-rw-r--r--. 1 root root 389k  1月  17  18:03   00000000000000000000.index
-rw-r--r--. 1 root root 1.0G  1月  17  18:03   00000000000000000000.log
-rw-r--r--. 1 root root  10M  1月  17  18:03   00000000000000077894.index
-rw-r--r--. 1 root root 127M  1月  17  18:03   00000000000000077894.log

在kafka的设计中,将offset值作为了文件名的一部分。

segment文件命名规则:partion全局的第一个segment从0开始,后续每个segment文件名为上一个全局 partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小,20位数字字符长度,没有数字就用 0 填充。

通过索引信息可以快速定位到message。通过index元数据全部映射到内存,可以避免segment File的IO磁盘操作;

通过索引文件稀疏存储,可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

稀疏索引:为了数据创建索引,但范围并不是为每一条创建,而是为某一个区间创建;
好处:就是可以减少索引值的数量。
不好的地方:找到索引区间之后,要得进行第二次处理。

8. message的物理结构

生产者发送到kafka的每条消息,都被kafka包装成了一个message

message 的物理结构如下图所示:

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所以生产者发送给kafka的消息并不是直接存储起来,而是经过kafka的包装,每条消息都是上图这个结构,只有最后一个字段才是真正生产者发送的消息数据。

kafka中的数据不丢失机制

1. 生产者生产数据不丢失

发送消息方式

生产者发送给kafka数据,可以采用同步方式异步方式

同步方式

发送一批数据给kafka后,等待kafka返回结果:

  1. 生产者等待10s,如果broker没有给出ack响应,就认为失败。
  2. 生产者重试3次,如果还没有响应,就报错.

异步方式

发送一批数据给kafka,只是提供一个回调函数:

  1. 先将数据保存在生产者端的buffer中。buffer大小是2万条 。
  2. 满足数据阈值或者数量阈值其中的一个条件就可以发送数据。
  3. 发送一批数据的大小是500条。

注:如果broker迟迟不给ack,而buffer又满了,开发者可以设置是否直接清空buffer中的数据。

ack机制(确认机制)

生产者数据发送出去,需要服务端返回一个确认码,即ack响应码;ack的响应有三个状态值0,1,-1

0:生产者只负责发送数据,不关心数据是否丢失,丢失的数据,需要再次发送

1:partition的leader收到数据,不管follow是否同步完数据,响应的状态码为1

-1:所有的从节点都收到数据,响应的状态码为-1

如果broker端一直不返回ack状态,producer永远不知道是否成功;producer可以设置一个超时时间10s,超过时间认为失败。

2. broker中数据不丢失

在broker中,保证数据不丢失主要是通过副本因子(冗余),防止数据丢失。

3. 消费者消费数据不丢失

在消费者消费数据的时候,只要每个消费者记录好offset值即可,就能保证数据不丢失。也就是需要我们自己维护偏移量(offset),可保存在 Redis 中。

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