分布式系列九: kafka

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分布式系列九: kafka概念

官网上的介绍是kafka是apache的一种分布式流处理平台. 最初由Linkedin开发, 使用Scala编写. 具有高性能,高吞吐量的特定.

包含三个关键能力:

发布/订阅, 类似于消息队列或企业消息系统;
容错容忍
即时处理流记录

## 适合的应用场景

因为其高性能,高吞吐量,时效性等特定, 同时内置的集群,分区, 复制支持, 使其更适合于处理大规模消息能力. 一些大数据相关的场景, 比如日志收集, 消息系统, 用户行为分析, 运营指标数据-服务器性能数据, 实时流处理统计等均可用kafka.

安装和集群配置

如同其他组件一样, 下载解压后, 使用bin目录下的脚本启动.
转到config目录下, 此目录下的文件时kafka的配置文件.
server.properties 文件中的broker.id节点表示集群的本机的节点id. 例如:broker.id=1;
server.properties 文件中的listeners节点配置本机ip, 否则启动会报错. 例如: listeners=PLAINTEXT://192.168.1.11:9092
其他比较重要的节点:
num.partitions=1 topic的分区数量.
log.dirs=/tmp/kafka-logs log日志目录
server.properties 文件的zookeeper.connect=ip1:2181,ip2:2181配置zookeeper集群的链接,逗号分割各zookeeper地址.

kafka架构

其中 broker 可以理解为kafka的一个服务, 多个broker组成kafka的一个集群.

kafka通过zookeeper做集群管理.

topic 是kafka存储流记录的类别. 一个topic可能对应对个分区partition.

consumer group 消费者可以按节点划分为若干组, 组内只有一个consumer可以处理同一个消息.但组之间都可以接收同一消息.

kafka实现

几个重要概念

kafka在一个或多个能跨多个数据中心的节点服务器组成的集群上运行
kafka集群存储的记录流是称为 topics 的类型
每个记录由key,value以及timestamp组成

kafka包含四个核心API

Producer
Consumer
Streams : 以流处理器的形式,将一个或多个topics输入流消费为一个或多个输出的topics.
Connector : 构建和运行可重用的, 连接kafka的topics到已有程序或数据系统的生产者或消费者程序. 例如, 连接到关系数据库中的表, 捕获对其的任何更改.

Topics和日志

kafka 的 topics 总是多端注册的. 一个 topic 可能有0个或多个订阅到其写入的数据的消费者.

topics 维护了一个 partition 组的日志. 每个 partition 其中的每个记录都是顺序的, 不可变的. 每条记录都有给其分配的序列id, 叫做offset.

kafka 集群使用配置的保留周期持久化保存了所有的记录, 不管是否被消费. 例如, 如果保留策略为2天, 那一条记录被发布后的两天内都是可以被消费的,过后其将被丢弃以腾出空间.

消费者其实仅保留了offset. 消费者可以根据这个offset线性读取记录, 但也可以控制offset来处理历史数据或跳过最近的记录.

分区的目的: 一是伸缩性得到保证;二是每个分区可以作为一个并行单元.

分布式

可以为每个分区设置0个或多个容错备份.

对于每个分区都有leader和follower, leader处理读写请求, follower同步leader, leader下线后,follower中会自动选举出新的leader. 每个服务器都作为某些分区的leader以及其他分区的follower, 这样就实现了负载均衡.

消费者

消费者使用consumer group名称标记它们. consumer group相同的消费者将作为一个整体,仅消费一次. 如果每个消费者都有各自的group, 那每个记录将广播给所有的消费者处理. 如果所有的消费者都标记为同一个group, 则这些消费者之间以负载均衡的形式执行消费.

将若干constomer标记为一个group一般用来做容错和负载均衡.

kafka作为消息系统

基于queue的消息系统和pub/sub的消息系统都有各自的优缺点. queue 的特点是记录从消费者的池中选择一个来进行处理, pub/sub 的特定是广播给所有消费者. 因此, queue可以在多个实例间分片处理, 不幸的是queue无法广播, 一旦读取数据就不存在了. pub/sub 允许广播, 但无法伸缩处理, 因为消息广播给所有消费者了.

kafka 可以使用 consumer group 来实现两种概念. 同时其也有队列系统的顺序保证. 因此kafka做的更好, 因为partition的存在, 可以使得队列顺序性和可伸缩性同时得到保证, 但要注意, 消费者实例不能多余分区数.