02-Kafka概述

# Apache Kafka 概述

在大数据中，使用了大量的数据。 关于数据，我们有两个主要挑战。第一个挑战是如何收集大量的数据，第二个挑战是分析收集的数据。 为了克服这些挑战，您必须需要一个消息系统。

Kafka 专为分布式高吞吐量系统而设计。 Kafka 往往工作得很好，作为一个更传统的消息代理的替代品。 与其他消息传递系统相比，Kafka 具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。

什么是消息系统？

消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序，因此应用程序可以专注于数据，但不担心如何共享它。 分布式消息传递基于可靠消息队列的概念。 消息在客户端应用程序和消息传递系统之间异步排队。 有两种类型的消息模式可用 - 一种是点对点，另一种是发布 - 订阅 (pub-sub) 消息系统。 大多数消息模式遵循 **pub-sub** 。

## 点对点消息系统

在点对点系统中，消息被保留在队列中。 一个或多个消费者可以消耗队列中的消息，但是特定消息只能由最多一个消费者消费。 一旦消费者读取队列中的消息，它就从该队列中消失。 该系统的典型示例是订单处理系统，其中每个订单将由一个订单处理器处理，但多个订单处理器也可以同时工作。 下图描述了结构。

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## 发布 - 订阅消息系统

在发布 - 订阅系统中，消息被保留在主题中。 与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。 在发布 - 订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。 一个现实生活的例子是 Dish 电视，它发布不同的渠道，如运动，电影，音乐等，任何人都可以订阅自己的频道集，并获得他们订阅的频道时可用。

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什么是 Kafka？

Apache Kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka 适合离线和在线消息消费。 Kafka 消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka 构建在 ZooKeeper 同步服务之上。 它与 Apache Storm 和 Spark 非常好地集成，用于实时流式数据分析。

## 好处

以下是 Kafka 的几个好处 -

*   **可靠性** - Kafka 是分布式，分区，复制和容错的。
    
*   **可扩展性** - Kafka 消息传递系统轻松缩放，无需停机。
    
*   **耐用性** - Kafka 使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的。
    
*   **性能** - Kafka 对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。 即使存储了许多 TB 的消息，它也保持稳定的性能。

Kafka 非常快，并保证零停机和零数据丢失。

## 用例

Kafka 可以在许多用例中使用。 其中一些列出如下 -

*   **指标** - Kafka 通常用于操作监控数据。 这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作数据的集中馈送。
    
*   **日志聚合解决方案** - Kafka 可用于跨组织从多个服务收集日志，并使它们以标准格式提供给多个服务器。
    
*   **流处理** - 流行的框架 (如 Storm 和 Spark Streaming) 从主题中读取数据，对其进行处理，并将处理后的数据写入新主题，供用户和应用程序使用。 Kafka 的强耐久性在流处理的上下文中也非常有用。

## 需要 Kafka

Kafka 是一个统一的平台，用于处理所有实时数据 Feed。 Kafka 支持低延迟消息传递，并在出现机器故障时提供对容错的保证。 它具有处理大量不同消费者的能力。 Kafka 非常快，执行 2 百万写 / 秒。 Kafka 将所有数据保存到磁盘，这实质上意味着所有写入都会进入操作系统 (RAM) 的页面缓存。 这使得将数据从页面缓存传输到网络套接字非常有效。

# Apache Kafka 简介

对于大数据，我们要考虑的问题有很多，首先海量数据如何收集（如 Flume），然后对于收集到的数据如何存储（典型的分布式文件系统 HDFS、分布式数据库 HBase、NoSQL 数据库 Redis），其次存储的数据不是存起来就没事了，要通过计算从中获取有用的信息，这就涉及到计算模型（典型的离线计算 MapReduce、流式实时计算 Storm、Spark），或者要从数据中挖掘信息，还需要相应的机器学习算法。在这些之上，还有一些各种各样的查询分析数据的工具（如 Hive、Pig 等）。除此之外，要构建分布式应用还需要一些工具，比如分布式协调服务 Zookeeper 等等。

这里，我们讲到的是消息系统，Kafka 专为分布式高吞吐量系统而设计，其他消息传递系统相比，Kafka 具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。

## （一）消息系统

首先，我们理解一下什么是消息系统：消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另外一个应用程序，使得应用程序可以专注于处理逻辑，而不用过多的考虑如何将消息共享出去。

分布式消息系统基于可靠消息队列的方式，消息在应用程序和消息系统之间异步排队。实际上，消息系统有两种消息传递模式：一种是点对点，另外一种是基于发布 - 订阅（publish-subscribe）的消息系统。

### 1、点对点的消息系统

在点对点的消息系统中，消息保留在队列中，一个或者多个消费者可以消耗队列中的消息，但是消息最多只能被一个消费者消费，一旦有一个消费者将其消费掉，消息就从该队列中消失。这里要注意：多个消费者可以同时工作，但是最终能拿到该消息的只有其中一个。最典型的例子就是订单处理系统，多个订单处理器可以同时工作，但是对于一个特定的订单，只有其中一个订单处理器可以拿到该订单进行处理。

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### 2、发布 - 订阅消息系统

在发布 - 订阅系统中，消息被保留在主题中。 与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。在发布 - 订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。 一个现实生活的例子是 Dish 电视，它发布不同的渠道，如运动，电影，音乐等，任何人都可以订阅自己的频道集，并获得他们订阅的频道时可用。

![](https://atts.w3cschool.cn/attachments/day_200916/202009161733093288.png)

## （二）Apache Kafka 简介

Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。

Apache Kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使你能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka 适合离线和在线消息消费。 Kafka 消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka 构建在 ZooKeeper 同步服务之上。 它与 Apache Storm 和 Spark 非常好地集成，用于实时流式数据分析。

Kafka 是一个分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。

关键术语：

（1）生产者和消费者（producer 和 consumer）：消息的发送者叫 Producer，消息的使用者和接受者是 Consumer，生产者将数据保存到 Kafka 集群中，消费者从中获取消息进行业务的处理。

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（2）broker：Kafka 集群中有很多台 Server，其中每一台 Server 都可以存储消息，将每一台 Server 称为一个 kafka 实例，也叫做 broker。

（3）主题（topic）：一个 topic 里保存的是同一类消息，相当于对消息的分类，每个 producer 将消息发送到 kafka 中，都需要指明要存的 topic 是哪个，也就是指明这个消息属于哪一类。

（4）分区（partition）：每个 topic 都可以分成多个 partition，每个 partition 在存储层面是 append log 文件。任何发布到此 partition 的消息都会被直接追加到 log 文件的尾部。为什么要进行分区呢？最根本的原因就是：kafka 基于文件进行存储，当文件内容大到一定程度时，很容易达到单个磁盘的上限，因此，采用分区的办法，一个分区对应一个文件，这样就可以将数据分别存储到不同的 server 上去，另外这样做也可以负载均衡，容纳更多的消费者。

（5）偏移量（Offset）：一个分区对应一个磁盘上的文件，而消息在文件中的位置就称为 offset（偏移量），offset 为一个 long 型数字，它可以唯一标记一条消息。由于 kafka 并没有提供其他额外的索引机制来存储 offset，文件只能顺序的读写，所以在 kafka 中几乎不允许对消息进行 “随机读写”。

综上，我们总结一下 Kafka 的几个要点:

*   kafka 是一个基于发布 - 订阅的分布式消息系统（消息队列）
*   Kafka 面向大数据，消息保存在主题中，而每个 topic 有分为多个分区
*   kafka 的消息数据保存在磁盘，每个 partition 对应磁盘上的一个文件，消息写入就是简单的文件追加，文件可以在集群内复制备份以防丢失
*   即使消息被消费，kafka 也不会立即删除该消息，可以通过配置使得过一段时间后自动删除以释放磁盘空间
*   kafka 依赖分布式协调服务 Zookeeper，适合离线 / 在线信息的消费，与 storm 和 spark 等实时流式数据分析常常结合使用

## （三）Apache Kafka 基本原理

通过之前的介绍，我们对 kafka 有了一个简单的理解，它的设计初衷是建立一个统一的信息收集平台，使其可以做到对信息的实时反馈。Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。接下来我们着重从几个方面分析其基本原理。

### 1、分布式和分区（distributed、partitioned）

我们说 kafka 是一个分布式消息系统，所谓的分布式，实际上我们已经大致了解。消息保存在 Topic 中，而为了能够实现大数据的存储，一个 topic 划分为多个分区，每个分区对应一个文件，可以分别存储到不同的机器上，以实现分布式的集群存储。另外，每个 partition 可以有一定的副本，备份到多台机器上，以提高可用性。

总结起来就是：一个 topic 对应的多个 partition 分散存储到集群中的多个 broker 上，存储方式是一个 partition 对应一个文件，每个 broker 负责存储在自己机器上的 partition 中的消息读写。

### 2、副本（replicated ）

kafka 还可以配置 partitions 需要备份的个数 (replicas), 每个 partition 将会被备份到多台机器上, 以提高可用性，备份的数量可以通过配置文件指定。

这种冗余备份的方式在分布式系统中是很常见的，那么既然有副本，就涉及到对同一个文件的多个备份如何进行管理和调度。kafka 采取的方案是：每个 partition 选举一个 server 作为 “leader”，由 leader 负责所有对该分区的读写，其他 server 作为 follower 只需要简单的与 leader 同步，保持跟进即可。如果原来的 leader 失效，会重新选举由其他的 follower 来成为新的 leader。

至于如何选取 leader，实际上如果我们了解 ZooKeeper，就会发现其实这正是 Zookeeper 所擅长的，Kafka 使用 ZK 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。

另外，这里我们可以看到，实际上作为 leader 的 server 承担了该分区所有的读写请求，因此其压力是比较大的，从整体考虑，有多少个 partition 就意味着会有多少个 leader，kafka 会将 leader 分散到不同的 broker 上，确保整体的负载均衡。

### 3、整体数据流程

Kafka 的总体数据流满足下图，该图可以说是概括了整个 kafka 的基本原理。

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**（1）数据生产过程（Produce）**

对于生产者要写入的一条记录，可以指定四个参数：分别是 topic、partition、key 和 value，其中 topic 和 value（要写入的数据）是必须要指定的，而 key 和 partition 是可选的。

对于一条记录，先对其进行序列化，然后按照 Topic 和 Partition，放进对应的发送队列中。如果 Partition 没填，那么情况会是这样的：a、Key 有填。按照 Key 进行哈希，相同 Key 去一个 Partition。b、Key 没填。Round-Robin 来选 Partition。

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producer 将会和 Topic 下所有 partition leader 保持 socket 连接，消息由 producer 直接通过 socket 发送到 broker。其中 partition leader 的位置 (host : port) 注册在 zookeeper 中，producer 作为 zookeeper client，已经注册了 watch 用来监听 partition leader 的变更事件，因此，可以准确的知道谁是当前的 leader。

producer 端采用异步发送：将多条消息暂且在客户端 buffer 起来，并将他们批量的发送到 broker，小数据 IO 太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。

（2）数据消费过程（Consume）

对于消费者，不是以单独的形式存在的，每一个消费者属于一个 consumer group，一个 group 包含多个 consumer。特别需要注意的是：订阅 Topic 是以一个消费组来订阅的，发送到 Topic 的消息，只会被订阅此 Topic 的每个 group 中的一个 consumer 消费。

如果所有的 Consumer 都具有相同的 group，那么就像是一个点对点的消息系统；如果每个 consumer 都具有不同的 group，那么消息会广播给所有的消费者。

具体说来，这实际上是根据 partition 来分的，一个 Partition，只能被消费组里的一个消费者消费，但是可以同时被多个消费组消费，消费组里的每个消费者是关联到一个 partition 的，因此有这样的说法：对于一个 topic, 同一个 group 中不能有多于 partitions 个数的 consumer 同时消费, 否则将意味着某些 consumer 将无法得到消息。

同一个消费组的两个消费者不会同时消费一个 partition。

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在 kafka 中，采用了 pull 方式，即 consumer 在和 broker 建立连接之后，主动去 pull(或者说 fetch) 消息，首先 consumer 端可以根据自己的消费能力适时的去 fetch 消息并处理，且可以控制消息消费的进度 (offset)。

partition 中的消息只有一个 consumer 在消费，且不存在消息状态的控制，也没有复杂的消息确认机制，可见 kafka broker 端是相当轻量级的。当消息被 consumer 接收之后，需要保存 Offset 记录消费到哪，以前保存在 ZK 中，由于 ZK 的写性能不好，以前的解决方法都是 Consumer 每隔一分钟上报一次，在 0.10 版本后，Kafka 把这个 Offset 的保存，从 ZK 中剥离，保存在一个名叫 consumeroffsets topic 的 Topic 中，由此可见，consumer 客户端也很轻量级。

### 4、消息传送机制

Kafka 支持 3 种消息投递语义, 在业务中，常常都是使用 At least once 的模型。

*   At most once：最多一次，消息可能会丢失，但不会重复。
*   At least once：最少一次，消息不会丢失，可能会重复。
*   Exactly once：只且一次，消息不丢失不重复，只且消费一次。

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