Kafka原理分析之基礎篇
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作者 | 碼頭工人
來源 | urlify.cn/ZRFFZf
一、Kafka
Kafka是一個分布式的消息系統(tǒng)。
二、解決問題
消息系統(tǒng)通常被應用于異步處理、應用解耦、流量削峰、消息通信等場景。
異步處理
生產(chǎn)者將消息寫入消息隊列中，消費者異步拉取消息隊列消息，從而提升消息處理能力。
應用解耦
Kafka作為消息傳遞的媒介，各子系統(tǒng)只需要做系統(tǒng)責任內的事情。生產(chǎn)者-消費者模式，Kafka就是消息隊列。
流量削峰
正常情況下，上游服務（如報價、營銷等）常年流量較大，面對大流量時能夠較為從容地應對，但下游應用（如：交易、訂單等）由于常年流量較小，面對大流量時會因為準備不足，而導致系統(tǒng)被打垮，引發(fā)雪崩。
為了應對這一問題，可以利用消息隊列作為臨時數(shù)據(jù)存儲節(jié)點，消費者根據(jù)自身消費能力，通過拉取的方式控制消費速度，達到流量削峰的目的。
三、特性
讀寫效率
Kafka在面對大流量數(shù)據(jù)時，能夠高效地處理消息的存儲與查詢。通過軟件設計避免硬件讀取磁盤的性能瓶頸。
網(wǎng)絡傳輸
批量讀取消息，對消息進行批量壓縮，從而提升網(wǎng)絡利用率。
并發(fā)能力
Kafka支持消息分區(qū)，每個分區(qū)內保證消息的順序性，多分區(qū)之間能夠支持并發(fā)操作，提升Kafka并發(fā)操作。
持久化能力
Kafka將消息持久化至硬盤。網(wǎng)絡傳輸不可靠，所以需要將數(shù)據(jù)進行持久化。其中利用了零拷貝、順序讀、順序寫、頁緩存等技術使Kafa具備高吞吐特性。
可靠性
支持分區(qū)多副本，Leader副本負責讀寫，F(xiàn)ollow副本只負責同步Leader副本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)消息冗余備份，提升Kafka容災能力。
水平擴展
多Producer、Broker、Consumer，均為分布式，多Consumer可以加入同一Consumer Group，每個分區(qū)只能分配一個Consumer，當Kafka服務端增加分區(qū)數(shù)量進行水平擴展時，可以向Consumer Group添加Consumer，提升消費能力。當Consumer Group中有Consumer出現(xiàn)故障下線時，能通過再平衡（Rebalance）對分區(qū)進行再分配。
四、基本概念
消息&批次
消息
（1）消息是Kafka的基本單位；
（2）消息由key和value的byte數(shù)組構成;
（3）key能夠根據(jù)策略將消息發(fā)送到指定分區(qū)。
批次
（1）為了提升效率，消息被分批寫入kafka，同一組消息必須屬于同一主題的同一分區(qū)；
（2）分批發(fā)送能夠降低網(wǎng)絡開銷，提升傳輸速度。
主題&分區(qū)
主題（Topic）是用于存儲消息分類關系的邏輯單元，可以看做存儲消息的集合。分區(qū)（partition）是Kafka數(shù)據(jù)存儲的基本單元，可以看做存儲消息的集合的子集。Kafka消息通過主題進行分類，同一Topic的不同分區(qū)（partition）會分配在不用的Broker上，分區(qū)機制提供橫向擴展的基礎，可以通過增加并在其上分配partition來提升Kafka的消息并行處理能力。
日志
Log基本概念
（1）分區(qū)邏輯上對應一個Log，生產(chǎn)者將消息寫入分區(qū)實際是寫入分區(qū)對應的Log；
（2）Log可以對應磁盤上的文件夾，其由多個Segment組成，每個Segment對應一個日志文件和索引文件；
（3）當Segment大小超出限制時，就會創(chuàng)建新的Segment；
（4）Kafka采用順序I/O，所以只會向最新的Segment追加數(shù)據(jù)；
（5）索引采用稀疏索引，運行時將其映射至內存中，提升索引速度。
Log保存與壓縮
日志保存
（1）時間限制
根據(jù)保留時間，當消息在kafka中保存的時間超過指定時間，就會被刪除。
（2）大小限制
根據(jù)Topic存儲大小，當Topic所占日志的大小大于一個閾值，則可以開始刪除最舊的消息。Kafka會啟動一個新的線程，定期檢查是否存在可以刪除的消息。
日志壓縮
很多場景中，Kafka消息的key與value值會不斷變化，就像數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)會不斷被修改，消費者只會關心最新的key對應的value。如果開啟日志壓縮功能，Kafka會開啟線程，定時對相同key的消息進行合并，并保留最新的value值。
Broker
獨立的Kafka服務就是一個broker，broker主要的工作就是接受生產(chǎn)者發(fā)送來的消息，分配offset并保存到磁盤中。Broker除了接受生產(chǎn)者發(fā)送的消息，還處理消費者、其他Broker的請求，根據(jù)請求類型進行相應處理行和響應返回。正常情況下一臺機器對應一個broker。
副本
所謂副本就是對消息進程冗余備份，分布式系統(tǒng)在不同機器上相互保存對方數(shù)據(jù)。在Kafka中，每個分區(qū)（partition）可以有多個副本，每個副本中的消息是一樣的（在同一時刻，多臺機器之間的消息并不完全一致）。
生產(chǎn)者
生產(chǎn)者（Producer）的主要工作是生成消息。將消息發(fā)布根據(jù)規(guī)則推送到Topic的對應分區(qū)中。例如：（1）對key進行hash;（2）輪詢；（3）自定義。
消費者
消費者（Consumer）的主要工作消費消息。從對應分區(qū)中拉取Topic的消息進行消費。消費者需要通過offset記錄自己的消費位置。
消費者組
多個消費者（Consumer）構成消費者組（Consumer Group）。消費者組（Consumer Group）訂閱的主題（Topic）的每個分區(qū)只能被分配給，在同一個消費者組中的一個消費者處理。但一個消費者可以消費同一主題（Topic）的多個分區(qū)。
消息傳遞模式
kafka沒有消息推送，只有消息拉取。但消費者可以通過輪詢拉取的方式實現(xiàn)消息推送功能。
Kafka架構概圖
五、核心特性詳解
消費者
（1）消費者從訂閱的主題消費消息的偏移量保存至名字為"__consumer_offsets"的主題中；
（2）推薦使用Kafka來存儲消費者偏移量，zookeeper不適合高并發(fā)。
單消費者組
多個消費同一主題的消費者只要將group_id設置相同，就可以組成消費者組。
情況一：一個消費者組中，只有一個消費者。
情況二：消費者組中有多個消費者。
情況三：分區(qū)數(shù)與消費者組數(shù)相同。
情況四：消費者組中消費者數(shù)量大于分區(qū)數(shù)。閑置的消費者不會接收消息。
多消費者組
一個主題對應多個消費者組，每個消費者組都能夠消費該主題的所有消息。
心跳機制
Kafka的心跳機制保證Consumer和Broker之間的健康，當Broker Coordinator正常時，Consumer才會發(fā)送心跳。
再平衡機制
再平衡是規(guī)定消費者組下消費者與主題的分區(qū)之間發(fā)生變化時如何分配的協(xié)議。
再平衡觸發(fā)條件
（1）消費組內消費者發(fā)生變化。（消費組數(shù)量變化，例如消費組宕機退出消費組）
（2）主題對應分區(qū)數(shù)發(fā)生變化。（kafka只支持增加分區(qū)）
（3）訂閱主題發(fā)生變化。（消費組使用正則表達式訂閱主題，此時恰好新建了對應主題）
情況一：正常情況，每個分區(qū)只能分配給一個消費者。
情況二：消費者機器宕機，消費者退出消費組，觸發(fā)再平衡，重新給消費者組中的消費者分配分區(qū)。
情況三：Broker機器宕機，導致分區(qū)3無法提供服務。如果分區(qū)有副本則觸發(fā)再平衡，如果沒有副本則消費者3閑置。
情況四：使用正則表達式訂閱主題，當新增主題時，主題對應的分區(qū)會分配給當前消費者，會觸發(fā)再平衡。
避免再平衡
訂閱主題數(shù)和主題分區(qū)數(shù)發(fā)生變化，一般情況下是運維主動觸發(fā)，正常情況下不需要避免再平衡。所以我們可以重點關注由消費者組消費者數(shù)量變化而引發(fā)的重平衡。
在再平衡完成后，每個消費者實例會定時向Coodinator發(fā)送心跳請求。
消費者判“死”條件
消費者沒有定期地向Coordinator發(fā)送心跳請求
（1）session.timeout.ms參數(shù)標識判定消費者死亡的時間閾值。參數(shù)默認值為10秒，即如果10秒內沒有收到Group下的某Consumer實例的心跳請求，則被判定該Consumer實例“死亡”，移出Group。
（2）heartbeat.interval.ms參數(shù)標識心跳請求發(fā)送的頻率。值越小，Consumer實例發(fā)送心跳請求的頻率就越高。
規(guī)定時間內沒有消費完poll方法返回的消息
（1）max.poll.interval.ms參數(shù)標識Consumer實例調用poll方法的最大時間間隔。默認值是5分鐘，表示Comsumer如果在5分鐘內無法消費完poll方法返回的消息，則會被移出Group。
避免消費者被判“死”
避免被“條件1”判死
session.timeout.ms >= 3 * heartbeat.interval.ms。保證Consumer被判死前至少經(jīng)過3輪心跳請求。
例如：設置 session.timeout.ms = 6s；設置 heartbeat.interval.ms = 2s。
避免被“條件2”判死
盡可能將max.poll.interval.ms時間設置大一些?？梢詫⑾M者實例中的最長耗時作為依據(jù)，再此基礎之上擴大1-1.5倍。為業(yè)務處理留下充足的處理時間，避免由于消息消費時間過長而導致再平衡。
位移管理
位移主題
Kafka中消費者根據(jù)消息的位移順序消費消息，消費者的位移由消費者管理，可以存儲在zookeeper中，可以存儲于Kafka主題__consumer_offse中hjmgbknjk.n,jvgnvmnn/.vt。sconsumer_offsets就是位移主題。
引入原因
（1）老版本的位移管理依托Zookeeper，會自動或手動的方式將位移數(shù)據(jù)提交至Zookeeper進行保存。當Consumer重啟后，它就能自動從Zookeeper中讀取位移數(shù)據(jù)，從上次截止消費的地方繼續(xù)消費。這種設計是的Kafka Broker不需要保存位移數(shù)據(jù)。
（2）但Zookeeper不適合高頻寫操作，所以在0.8.2.x版本后新版本的Consumer推出了全新的位移管理機制。將Consumer的位移數(shù)據(jù)作為一條普通的Kafka消息，提交到__consumer_offsets。
（3）正情況下不需要修改它，也不可以隨意地向該主題寫消息，因為這會導致Kafka無法正常解析。
消息格式
（1）Key中包含GroupID、主題名、分區(qū)號；
（2）Value中包含位移值。
位移提交
（1）Consumer需要向Kafka記錄自己的位移數(shù)據(jù)，這個匯報過程稱為 提交位移(Committing Offsets)
（2）Consumer 需要為分配給它的每個分區(qū)提交各自的位移數(shù)據(jù)
（3）位移提交的由Consumer端負責的，Kafka只負責保管。__consumer_offsets
（4）位移提交分為自動提交和手動提交
（5）位移提交分為同步提交和異步提交
自動提交
（1）設置enable.auto.commit值為true；
（2）通過auto.commit.interval.ms，可以設置自動提交的時間間隔，默認值為5秒；
（3）Kafka會保證在開始調用poll方法時，提交上次poll返回的所有消息的位移信息。poll方法的邏輯是先提交上一批消息的位移，再處理下一批消息，因此它能保證不出現(xiàn)消費丟失的情況；
（4）自動提交會出現(xiàn)消息重復消費。例：Consumer每 5s提交offset，當提交位移信息后3秒發(fā)生了再平衡，所有Consumer都會從上次提交的offset開始消費，但此時獲取的offset已經(jīng)是3秒前的offset了，所以我們又會重新消費再平衡前3秒的所有數(shù)據(jù)。我們只能夠縮小提交offset的時間窗口，但無法避免重復消費。
手動提交
1、同步提交
（1）使用 KafkaConsumer#commitSync()：會提交 KafkaConsumer#poll() 返回的最新offset；
（2）該方法為同步操作，等待直到 offset 被成功提交才返回；
1while (true) {
2 ConsumerRecords<String, String> records =
3 consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
4 process(records); // 處理消息
5 try {
6 consumer.commitSync();
7 } catch (CommitFailedException e) {
8 handle(e); // 處理提交失敗異常
9 }
（3）同步提交會使Consumer處于阻塞狀態(tài)；
（4）同步提交在出現(xiàn)異常時會自動重試。
2、異步提交
（1）使用異步提交規(guī)避Consumer阻塞；
（2）異常（GC、網(wǎng)絡抖動）時使用同步提交進行重試。
1try {
2 while(true) {
3 ConsumerRecords<String, String> records =
4 consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
5 process(records); // 處理消息
6 commitAysnc(); // 使用異步提交規(guī)避阻塞
7 }
8} catch(Exception e) {
9 handle(e); // 處理異常
10} finally {
11 try {
12 consumer.commitSync(); // 最后一次提交使用同步阻塞式提交
13 } finally {
14 consumer.close();
15 }
分區(qū)
分區(qū)（Partition）是Kafka數(shù)據(jù)的基本單元。同一個主題（topic）數(shù)據(jù)會被分散存儲到多個partion中，這些分區(qū)可以被分配到同一臺機器或不同機器上。優(yōu)點是有利于水平擴展，避免單臺機器在磁盤空間和性能上的限制，同時可以通過復制來增加數(shù)據(jù)冗余，從而提升容災能力。為了做到均勻分布，一般partition的數(shù)量一般是Broker Server數(shù)量的整數(shù)倍。
副本機制
副本機制的優(yōu)點
分區(qū)擁有多個副本，提供冗余數(shù)據(jù)，有利于確保kafka的高可用性。
副本定義
（1）每個主題可以分為多個分區(qū)，每個分區(qū)下配置多個副本；
（2）副本的本質是一個只能追加寫消息的提交日志；
（3）同一分區(qū)下的所有副本保存相同的消息序列；
（4）分區(qū)寫的不同副本分散保存在不同Broker上，應對Broker宕機時分區(qū)數(shù)據(jù)不可用的情況。
副本角色
同分區(qū)多副本，如何保證副本消息一致性？
最常見的解決方案是基于領導者（Leader-based）的副本機制。
1、副本分為兩類
（1）領導者副本；
（2）追隨者副本。
2、在Kafka的副本機制與其他分布式系統(tǒng)不同
（1）在kafka中，追隨者副本不對外提供服務。所有請求都必須由領導者副本來處理；
（2）追隨者副本的唯一任務就是從領導者副本異步拉取消息，并寫入自己的提交日志中，從而實現(xiàn)與領導者副本的同步。
3、領導者副本所處Broker宕機
（1）Kafka依托Zookeeper提供的監(jiān)控功能能夠感知Broker宕機，并開啟一輪新的選舉；
（2）老Leader副本重啟后，只能作為追隨者副本加入集群中。
追隨者副本不對外提供服務的原因
1、方便實現(xiàn)“Read-your-writes”
（1）生產(chǎn)者使用API想Kafka寫入消息成功后，能夠立馬使用消費者API查看到剛才生產(chǎn)的信息。
（2）如果允許追隨者副本對外提供服務，由于追隨者副本是異步的，因此就可能出現(xiàn)追隨者副本沒有從領導者副本拉取到最新消息的情況，就會出現(xiàn)無法立刻讀到最新寫入的消息。
2、方便實現(xiàn)單調讀（Monotonic Reads）
（1）什么是單調讀？對于消息消費者而言，消息不會時有時無。
（2）如果允許追隨者副本對外提供服務，由于追隨者副本是異步的，多個副本從領導者副本拉取的消息不一定同步，就會出現(xiàn)多次請求讀取不同的追隨者副本的情況，數(shù)據(jù)讀取時有時無。如果讀取全由領導者副本來處理，那么Kafka就很實現(xiàn)單調讀一致性。
同步副本（ISR）與非同步副本（OSR）
由于追隨者副本需要異步去拉取領導者副本，那么我們就需要確定再怎么樣才算與領導者副本同步。
Kafka引入了In-Sync Replicas，也就是ISR（同步）副本集合，該副本在Zookeeper上維護。如果存在于ISR中則意味著與領導者副本同步，相反則為非同步副本（OSR）
同步副本的標準
（1）replica.lag.time.max.ms參數(shù)值標識Follower副本能夠慢于Leader副本的最長時間間隔，默認值為10秒。
（2）若Follower副本落后于Leader副本的最長連續(xù)時間間隔不超過該replica.lag.time.max.ms參數(shù)值設定的大小，則認定該Follower副本與Leader副本是同步的，否則認定為非同步，會將副本從ISR副本集合中移出（Follower副本的拉取速度慢于Leader副本寫入消息的速度，且時間間隔超過設定閾值）。
（3）ISR是動態(tài)調整集合，非靜態(tài)不變的。當Follower副本追上進度時，就會重新被添加會ISR集合。
HW
高水位（HW是High Watermark的縮寫），表示一個特定消息的偏移量，消費者只能拉取到這個offset之前的數(shù)據(jù)。
LEO
LEO是Log End Offset的縮寫，表示當前日志文件下一條待寫入消息的offset
Leader選舉
少部分副本宕機
（1）當Leader副本對應的broker宕機后，就會從Follower副本中選擇一個副本作為Leader；
（2）當宕機的broker恢復后就會重新從leader中pull數(shù)據(jù)。
全部副本宕機
unclean.leader.election.enable 控制是否允許 Unclean 領導者選舉。
（1）不開啟Unclean。等待ISR中的一個恢復，并選擇其當leader；（等待時間較長，可用性降低）
（2）開啟Unclean。選擇第一個恢復的副本作為新的leader，無論是否是ISR副本。（開啟會造成數(shù)據(jù)丟失）
（3）正常情況下建議不開啟，雖然犧牲了高可用性，但維護了數(shù)據(jù)一致性，避免消息丟失。
為什么不少數(shù)服從多數(shù)？
選擇Leader副本時如果需要超過半數(shù)的同步副本同意，算法所需的冗余同步副本較多。（一臺機器失敗，就需要3個同步副本）
物理存儲
存儲概述
基本概念
（1）Kafka使用日志文件保存生產(chǎn)者發(fā)送的消息；
（2）每條消息都有一個offset值表示它在分區(qū)中的偏移量；
（3）offset值是邏輯值并不是真實存在的物理地址。其類似于數(shù)據(jù)庫中的主鍵，唯一標識了數(shù)據(jù)庫表中的一條數(shù)據(jù)。而offset在Kafka中的某個分區(qū)唯一標識一條消息。
（4）Log與分區(qū)一一對應，Log并不是一個文件而是一個文件夾；
（5）文件夾以topicName_pratiitonID命名，分區(qū)消息全部都存儲在次文件夾下的日志文件中；
（6）Kafka通過分段的方式將Log分為多個LogSegment，LogSegment是邏輯概念，對應磁盤上的Log目錄下的一個日志文件和索引文件；
（7）日志文件的命名規(guī)則是[baseOffset].log，baseOffset是日志文件中第一條消息的offset；
（8）Kafka日志是順序追加的；
（9）每個日志文件都對應一個索引文件，索引文件使用稀疏索引的方式為文件日志中部分消息建立索引。
（10）日志文件結構圖
（11）Log示例
創(chuàng)建了一個tp_demo_01的主題，其中存在6個partition，對應的每個partition下存在一個Topic-partition命名的消息日志。
（12）LogSegment示例
文件類別
日志存儲
索引
為了提升消息查找的速度，Kafka從0.8版本開始，為每個日志文件添加對應的索引文件。IndexFile與MassageSet File共同組成了LogSegment。
偏移量索引文件用于記錄消息偏移量與物理地址之間的映射關系。時間戳索引文件則根據(jù)時間戳查找對應的偏移量。
索引文件中的索引項的格式：每個索引項為8字節(jié)，分為兩部分，第一部分是相對offset（4字節(jié)），即相對于baseOffset的偏移量（baseOffset就是基準偏移量，日志文件的命名以基準偏移量來命名）。第二部分是物理地址（4字節(jié)），即其索引消息在日志文件中對應的position位置。通過這兩部分就能實現(xiàn)offset與物理地址之間的映射。
消息壓縮
偏移量索引
舉例
假設需要查找startOffset為1067。需要將offset=1067轉換成對應的物理地址，其過程是怎樣的？
（1）將絕對offset轉化為相對offset，絕對offset減去baseOffset，得到相對offset=67；
（2）通過相對offset查找索引文件，得到（58，1632）索引項（通過跳表的方式定位到某一個index文件，再通過二分法找到不大于相對offset的最大索引項）；
（3）從position為1632處開始順序查找，找到絕對offset=1067的消息；
（4）最終會得到offset為1070的位置消息。（因為消息被壓縮，offset=1067這條消息被壓縮后一起構成offset=1070這條外層消息）。
六、參考
《Apache Kafka源碼剖析》
《極客時間-Kafka核心技術與實戰(zhàn)》
《拉鉤Java-Kafka》
七、總結
本文從場景、特性、基本概念、核心特性等多個維度較為詳細地闡述了Kafka的相關知識。關于kafka穩(wěn)定性與具體源碼實現(xiàn)會在進階篇中闡述。
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