kafka学习笔记（二） kafka框架深入

1 Kafka工作流程及文件存储机制

​

Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。

topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log

index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。下图为index文件和log文件的结构示意图。

“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

2 Kafka生产者

2.1 分区策略

1）分区的原因

（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；

（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

2）分区的原则

我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。

（1） 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；

（2） 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；

（3） 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下， kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，kafka再随机一个分区进行使用.

2.2 数据可靠性保证

1）生产者发送数据到topic partition的可靠性保证

为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

2）Topic partition存储数据的可靠性保证

（1）副本数据同步策略

方案	优点	缺点
半数以上完成同步，就发送ack	延迟低	选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要2n+1个副本
全部完成同步，才发送ack	选举新的leader时，容忍n台节点的故障，需要n+1个副本	延迟高

Kafka选择了第二种方案，原因如下：

\1. 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。

\2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。

（2）ISR

​ 采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？

​ Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。

（3）ack应答级别

对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。

所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。

acks参数配置：

acks：

0：这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；

1： partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；

-1（all）： partition的leader和follower全部落盘成功后才返回ack。但是如果在follower同步完成后，broker发送ack之前，leader发生故障，那么会造成数据重复。

3）leader和 follower故障处理细节

LEO：指的是每个副本最大的offset；

HW：指的是消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO。

（1）follower故障

follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉，从HW开始向leader进行同步。等该follower的LEO大于等于该Partition的HW，即follower追上leader之后，就可以重新加入ISR了。

（2）leader故障

leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。

注意：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。

2.3 Exactly Once语义

​ 将服务器的ACK级别设置为-1，可以保证Producer到Server之间不会丢失数据，即At Least Once语义。相对的，将服务器ACK级别设置为0，可以保证生产者每条消息只会被发送一次，即At Most Once语义。

​ At Least Once可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即Exactly Once语义。在0.11版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况，每个都需要单独做全局去重，这就对性能造成了很大影响。

0.11版本的Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向Server发送多少次重复数据，Server端都只会持久化一条。幂等性结合At Least Once语义，就构成了Kafka的Exactly Once语义。即：At Least Once + 幂等性 = Exactly Once

​ 要启用幂等性，只需要将Producer的参数中enable.idempotence设置为true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一Partition的消息会附带Sequence Number。而Broker端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。

但是PID重启就会变化，同时不同的Partition也具有不同主键，所以幂等性无法保证跨分区跨会话的Exactly Once。

3 Kafka消费者

3.1 消费方式

consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。

push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。

pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。

3.2 分区分配策略

一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。

Kafka有三种分配策略，RoundRobin，Range , Sticky。

1）RoundRobin

RoundRobinAssignor策略的原理是将消费组内所有消费者以及消费者所订阅的所有topic的partition按照字典序排序，然后通过轮询方式逐个将分区以此分配给每个消费者。
如果同一个消费组内所有的消费者的订阅信息都是相同的，那么RoundRobinAssignor策略的分区分配会是均匀的。举例，假设消费组中有2个消费者C0和C1，都订阅了主题t0和t1，并且每个主题都有3个分区，那么所订阅的所有分区可以标识为：t0p0、t0p1、t0p2、t1p0、t1p1、t1p2。最终的分配结果为：
消费者C0：t0p0、t0p2、t1p1
消费者C1：t0p1、t1p0、t1p2
如果同一个消费组内的消费者所订阅的信息是不相同的，那么在执行分区分配的时候就不是完全的轮询分配，有可能会导致分区分配的不均匀。如果某个消费者没有订阅消费组内的某个topic，那么在分配分区的时候此消费者将分配不到这个topic的任何分区。
举例，假设消费组内有3个消费者C0、C1和C2，它们共订阅了3个主题：t0、t1、t2，这3个主题分别有1、2、3个分区，即整个消费组订阅了t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2这6个分区。具体而言，消费者C0订阅的是主题t0，消费者C1订阅的是主题t0和t1，消费者C2订阅的是主题t0、t1和t2，那么最终的分配结果为：
消费者C0：t0p0
消费者C1：t1p0
消费者C2：t1p1、t2p0、t2p1、t2p2

2）Range 默认的

RangeAssignor策略的原理是按照消费者总数和分区总数进行整除运算来获得一个跨度，然后将分区按照跨度进行平均分配，以保证分区尽可能均匀地分配给所有的消费者。对于每一个topic，RangeAssignor策略会将消费组内所有订阅这个topic的消费者按照名称的字典序排序，然后为每个消费者划分固定的分区范围，如果不够平均分配，那么字典序靠前的消费者会被多分配一个分区。

可以明显的看到这样的分配并不均匀，如果将类似的情形扩大，有可能会出现部分消费者过载的情况。对此我们再来看下另一种RoundRobinAssignor策略的分配效果如何。

3） StickyAssignor分配策略

我们再来看一下StickyAssignor策略，“sticky”这个单词可以翻译为“粘性的”，Kafka从0.11.x版本开始引入这种分配策略，它主要有两个目的：
分区的分配要尽可能的均匀；
分区的分配尽可能的与上次分配的保持相同。
当两者发生冲突时，第一个目标优先于第二个目标。鉴于这两个目标，StickyAssignor策略的具体实现要比RangeAssignor和RoundRobinAssignor这两种分配策略要复杂很多。我们举例来看一下StickyAssignor策略的实际效果。
举例，同样消费组内有3个消费者：C0、C1和C2，集群中有3个主题：t0、t1和t2，这3个主题分别有1、2、3个分区，也就是说集群中有t0p0、t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2这6个分区。消费者C0订阅了主题t0，消费者C1订阅了主题t0和t1，消费者C2订阅了主题t0、t1和t2。
消费者C0：t0p0
消费者C1：t1p0、t1p1
消费者C2：t2p0、t2p1、t2p2
可以看到这是一个最优解（消费者C0没有订阅主题t1和t2，所以不能分配主题t1和t2中的任何分区给它，对于消费者C1也可同理推断）。
假如此时消费者C0脱离了消费组，那么RoundRobinAssignor策略的分配结果为：
消费者C1：t0p0、t1p1
消费者C2：t1p0、t2p0、t2p1、t2p2
可以看到RoundRobinAssignor策略保留了消费者C1和C2中原有的3个分区的分配：t2p0、t2p1和t2p2（针对结果集1）。而如果采用的是StickyAssignor策略，那么分配
消费者C1：t1p0、t1p1、t0p0
消费者C2：t2p0、t2p1、t2p2
可以看到StickyAssignor策略保留了消费者C1和C2中原有的5个分区的分配：t1p0、t1p1、t2p0、t2p1、t2p2。
从结果上看StickyAssignor策略比另外两者分配策略而言显得更加的优异，这个策略的代码实现也是异常复杂，如果读者没有接触过这种分配策略，不妨使用一下来尝尝鲜。

1.同一个Consumer Group内新增或减少Consumer
2.Topic分区发生变化

3.3 offset的维护

由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。

Kafka 0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中，从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets。

1）消费offset案例

（0）思想: __consumer_offsets 为kafka中的topic， 那就可以通过消费者进行消费.

（1）修改配置文件consumer.properties

# 不排除内部的topic
exclude.internal.topics=false

（2）创建一个topic

bin/kafka-topics.sh --create --topic molly --zookeeper hadoop102:2181 --partitions 2
 --replication-factor 2

（3）启动生产者和消费者，分别往molly生产数据和消费数据

bin/kafka-console-producer.sh --topic molly --broker-list hadoop102:9092
bin/kafka-console-consumer.sh --consumer.config config/consumer.properties --topic molly --bootstrap-server hadoop102:9092

（4）消费offset

bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server  hadoop102:9092 --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager\$OffsetsMessageFormatter" --consumer.config config/consumer.properties --from-beginning

（5）消费到的数据

[test-consumer-group,molly,1]::OffsetAndMetadata(offset=2, leaderEpoch=Optional[0],
 metadata=, commitTimestamp=1591935656078, expireTimestamp=None)
[test-consumer-group,molly,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1591935656078, expireTimestamp=None)

3.4 消费者组案例

1）需求：测试同一个消费者组中的消费者，同一时刻只能有一个消费者消费。

2）案例实操

​ （1）在hadoop102、hadoop103上修改/opt/module/kafka/config/consumer.properties配置文件中的group.id属性为任意组名。

[molly@hadoop103 config]$ vi consumer.properties
group.id=mygroup

​ （2）在hadoop104上启动生产者

[ molly hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list hadoop102:9092 --topic first

​ （3）在hadoop102、hadoop103上分别启动消费者

[molly hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \

bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --consumer.config config/consumer.properties

[molly hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --consumer.config config/consumer.properties

​ （4）查看hadoop102和hadoop103的消费者的消费情况。

4 Kafka 高效读写数据

1）顺序写磁盘

Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

2）应用

Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：

Ø I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能

Ø I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间

Ø 充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担

Ø 读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据

Ø 如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用

尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况，但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。

3）零复制技术

5 Zookeeper在Kafka中的作用

Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。

Controller的管理工作都是依赖于Zookeeper的。

​ 以下为partition的leader选举过程：

6 Kafka事务

Kafka从0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么`全部成功，要么全部失败。

6.1 Producer事务

为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的Transaction ID，并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。

为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

6.2 Consumer事务（精准一次性消费）

上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。

如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比如mysql）。这部分知识会在后续项目部分涉及。

参考

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1714208809060474800&wfr=spider&for=pc