1 kafka簡(jiǎn)介

2 為什么要用消息系統(tǒng)

3 kafka基礎(chǔ)知識(shí)

4 kafka集群架構(gòu)

5 總結(jié)

1 kafka簡(jiǎn)介

其主要設(shè)計(jì)目標(biāo)如下：

以時(shí)間復(fù)雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對(duì)TB級(jí)以上數(shù)據(jù)也能保證常數(shù)時(shí)間的訪問(wèn)性能

高吞吐率。即使在非常廉價(jià)的機(jī)器上也能做到單機(jī)支持每秒100K條消息的傳輸

支持Kafka Server間的消息分區(qū)，及分布式消費(fèi)，同時(shí)保證每個(gè)partition內(nèi)的消息順序傳輸，同時(shí)支持離線數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

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項(xiàng)目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro

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2 為什么要用消息系統(tǒng)

Kafka 本質(zhì)上是一個(gè) MQ（Message Queue），使用消息隊(duì)列的好處？

解耦：允許我們獨(dú)立修改隊(duì)列兩邊的處理過(guò)程而互不影響。

冗余：有些情況下，我們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)的過(guò)程會(huì)失敗造成數(shù)據(jù)丟失。消息隊(duì)列把數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化直到它們已經(jīng)被完全處理，通過(guò)這一方式規(guī)避了數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn), 確保你的數(shù)據(jù)被安全的保存直到你使用完畢

峰值處理能力：不會(huì)因?yàn)橥话l(fā)的流量請(qǐng)求導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰，消息隊(duì)列能夠使服務(wù)頂住突發(fā)的訪問(wèn)壓力, 有助于解決生產(chǎn)消息和消費(fèi)消息的處理速度不一致的情況

異步通信：消息隊(duì)列允許用戶把消息放入隊(duì)列但不立即處理它, 等待后續(xù)進(jìn)行消費(fèi)處理。

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3 kafka基礎(chǔ)知識(shí)

下面給出 Kafka 一些重要概念，讓大家對(duì) Kafka 有個(gè)整體的認(rèn)識(shí)和感知

Producer：即消息生產(chǎn)者，向 Kafka Broker 發(fā)消息的客戶端。

Consumer：即消息消費(fèi)者，從 Kafka Broker 讀消息的客戶端。

Consumer Group：即消費(fèi)者組，消費(fèi)者組內(nèi)每個(gè)消費(fèi)者負(fù)責(zé)消費(fèi)不同分區(qū)的數(shù)據(jù)，以提高消費(fèi)能力。一個(gè)分區(qū)只能由組內(nèi)一個(gè)消費(fèi)者消費(fèi)，不同消費(fèi)者組之間互不影響。

Broker：一臺(tái) Kafka 機(jī)器就是一個(gè) Broker。一個(gè)集群是由多個(gè) Broker 組成的且一個(gè) Broker 可以容納多個(gè) Topic。

Topic：可以簡(jiǎn)單理解為隊(duì)列，Topic 將消息分類，生產(chǎn)者和消費(fèi)者面向的都是同一個(gè) Topic。

Partition：為了實(shí)現(xiàn)Topic擴(kuò)展性，提高并發(fā)能力，一個(gè)非常大的 Topic 可以分布到多個(gè) Broker 上，一個(gè) Topic 可以分為多個(gè) Partition 進(jìn)行存儲(chǔ)，每個(gè) Partition 是一個(gè)有序的隊(duì)列。

Replica：即副本，為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)備份的功能，保證集群中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，該節(jié)點(diǎn)上的 Partition 數(shù)據(jù)不丟失，且 Kafka 仍然能夠繼續(xù)工作，為此Kafka提供了副本機(jī)制，一個(gè) Topic 的每個(gè) Partition 都有若干個(gè)副本，一個(gè) Leader 副本和若干個(gè) Follower 副本。

Leader：即每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本的主副本，生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)的對(duì)象，以及消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)的對(duì)象，都是 Leader。

Follower：即每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本的從副本，會(huì)實(shí)時(shí)從 Leader 副本中同步數(shù)據(jù)，并保持和 Leader 數(shù)據(jù)的同步。Leader 發(fā)生故障時(shí)，某個(gè) Follower 還會(huì)被選舉并成為新的 Leader , 且不能跟 Leader 在同一個(gè)broker上, 防止崩潰數(shù)據(jù)可恢復(fù)。

Offset：消費(fèi)者消費(fèi)的位置信息，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)消費(fèi)到什么位置，當(dāng)消費(fèi)者掛掉再重新恢復(fù)的時(shí)候，可以從消費(fèi)位置繼續(xù)消費(fèi)。

ZooKeeper服務(wù)：Kafka 集群能夠正常工作，需要依賴于 ZooKeeper，ZooKeeper 幫助 Kafka 存儲(chǔ)和管理集群元數(shù)據(jù)信息。在最新版本中, 已經(jīng)慢慢要脫離 ZooKeeper。

4 kafka集群架構(gòu)

工作流程

在了解kafka集群之前, 我們先來(lái)了解下kafka的工作流程, Kafka集群會(huì)將消息流存儲(chǔ)在 Topic 的中，每條記錄會(huì)由一個(gè)Key、一個(gè)Value和一個(gè)時(shí)間戳組成。

Kafka 中消息是以 Topic 進(jìn)行分類的，生產(chǎn)者生產(chǎn)消息，消費(fèi)者消費(fèi)消息，讀取和消費(fèi)的都是同一個(gè) Topic。但是Topic 是邏輯上的概念， Partition 是物理上的概念，每個(gè) Partition 對(duì)應(yīng)一個(gè) log 文件，該 log 文件中存儲(chǔ)的就是 Producer 生產(chǎn)的數(shù)據(jù)。Producer 端生產(chǎn)的數(shù)據(jù)會(huì)不斷順序追加到該 log 文件末尾，并且每條數(shù)據(jù)都會(huì)記錄有自己的 Offset 。而消費(fèi)者組中的每個(gè)消費(fèi)者，也都會(huì)實(shí)時(shí)記錄當(dāng)前自己消費(fèi)到了哪個(gè) Offset，方便在崩潰恢復(fù)時(shí)，可以繼續(xù)從上次的 Offset 位置消費(fèi)。

存儲(chǔ)機(jī)制

此時(shí) Producer 端生產(chǎn)的消息會(huì)不斷追加到 log 文件末尾，這樣文件就會(huì)越來(lái)越大, 為了防止 log 文件過(guò)大導(dǎo)致數(shù)據(jù)定位效率低下，那么Kafka 采取了分片和索引機(jī)制。它將每個(gè) Partition 分為多個(gè) Segment，每個(gè) Segment 對(duì)應(yīng)4個(gè)文件：“.index” 索引文件, “.log” 數(shù)據(jù)文件, “.snapshot” 快照文件, “.timeindex” 時(shí)間索引文件。這些文件都位于同一文件夾下面，該文件夾的命名規(guī)則為：topic 名稱-分區(qū)號(hào)。例如, heartbeat心跳上報(bào)服務(wù) 這個(gè) topic 有三個(gè)分區(qū)，則其對(duì)應(yīng)的文件夾為 heartbeat-0，heartbeat-1，heartbeat-2這樣。

index, log, snapshot, timeindex 文件以當(dāng)前 Segment 的第一條消息的 Offset 命名。其中 “.index” 文件存儲(chǔ)大量的索引信息，“.log” 文件存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，索引文件中的元數(shù)據(jù)指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)文件中 Message 的物理偏移量。

下圖為index 文件和 log 文件的結(jié)構(gòu)示意圖：

Replica - 副本

kafka中的 Partition 為了保證數(shù)據(jù)安全，每個(gè) Partition 可以設(shè)置多個(gè)副本。此時(shí)我們對(duì)分區(qū)0,1,2分別設(shè)置3個(gè)副本（注:設(shè)置兩個(gè)副本是比較合適的）。而且每個(gè)副本都是有"角色"之分的，它們會(huì)選取一個(gè)副本作為 Leader 副本，而其他的作為 Follower 副本，我們的 Producer 端在發(fā)送數(shù)據(jù)的時(shí)候，只能發(fā)送到Leader Partition里面 ，然后Follower Partition會(huì)去Leader那自行同步數(shù)據(jù), Consumer 消費(fèi)數(shù)據(jù)的時(shí)候，也只能從 Leader 副本那去消費(fèi)數(shù)據(jù)的。

Controller

Kafka Controller，其實(shí)就是一個(gè) Kafka 集群中一臺(tái) Broker，它除了具有普通Broker 的消息發(fā)送、消費(fèi)、同步功能之外，還需承擔(dān)一些額外的工作。Kafka 使用公平競(jìng)選的方式來(lái)確定 Controller ，最先在 ZooKeeper 成功創(chuàng)建臨時(shí)節(jié)點(diǎn) /controller 的Broker會(huì)成為 Controller ，一般而言，Kafka集群中第一臺(tái)啟動(dòng)的 Broker 會(huì)成為Controller，并將自身 Broker 編號(hào)等信息寫入ZooKeeper臨時(shí)節(jié)點(diǎn)/controller。

Offset 的維護(hù)

Consumer 在消費(fèi)過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)斷電宕機(jī)等故障，在 Consumer 恢復(fù)后，需要從故障前的 Offset 位置繼續(xù)消費(fèi)。所以 Consumer 需要實(shí)時(shí)記錄自己消費(fèi)到了哪個(gè) Offset，以便故障恢復(fù)后繼續(xù)消費(fèi)。在 Kafka 0.9 版本之前，Consumer 默認(rèn)將 Offset 保存在 ZooKeeper 中，但是從 0.9 版本開始，Consumer 默認(rèn)將 Offset 保存在 Kafka 一個(gè)內(nèi)置的 Topic 中，該 Topic 為 __consumer_offsets, 以支持高并發(fā)的讀寫。

5 總結(jié)

上面和大家一起深入探討了 Kafka 的簡(jiǎn)介, 基礎(chǔ)知識(shí)和集群架構(gòu)，后續(xù)會(huì)從Kafka 三高(高性能, 高可用, 高并發(fā))方面來(lái)詳細(xì)闡述其巧妙的設(shè)計(jì)思想。