Kafka源码分析及图解原理之Broker端

一.前言

  https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/11354987.html

  上一节说过,任何消息队列都是万变不离其宗都是3部分,消息生产者(Producer)、消息消费者(Consumer)和服务载体(在Kafka中用Broker指代)。上一节讲了kafka producer端的一些细节,那么这一节来讲broker端的一些设计与原理

  首先从kafka如何创建一个topic来开始:

kafka-topics --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

  其中有这么几个参数:

  • --zookeeper:zookeeper的地址
  • --replication-factor:副本因子
  • --partitions:分区个数(默认是1)
  • --topic:topic名称

二.什么是分区

  一个topic可以有多个分区,每个分区的消息都是不同的。虽然分区可以提供更高的吞吐量,但是分区不是越多越好。一般分区数不要超过kafka集群的机器数量。分区越多占用的内存和文件句柄。一般分区设置为3-10个。比如现在集群有3个机器,要创建一个名为test的topic,分区数为2,那么如图:

  partiton都是有序切顺序不可变的记录集,并且不断追加到log文件,partition中的每一个消息都回分配一个id,也就是offset(偏移量),offset用来标记分区的一条记录,这里就用官网的图了,我画的不好:

2.1 producer端和分区关系

  就图上的情况,producer端会把mq给哪个分区呢?这也是上一节我们提到的一个参数partitioner.class。默认分区器的处理是:有key则用murmur2算法计算key的哈希值,对总分区取模算出分区号,无key则轮询。(org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner#partition)。当然了我们也可以自定义分区策略,只要实现org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner接口即可:

 1 /**
 2  * Compute the partition for the given record.
 3  *
 4  * @param topic The topic name
 5  * @param key The key to partition on (or null if no key)
 6  * @param keyBytes serialized key to partition on (or null if no key)
 7  * @param value The value to partition on or null
 8  * @param valueBytes serialized value to partition on or null
 9  * @param cluster The current cluster metadata
10  */
11 public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {
12     List<PartitionInfo> partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);
13     int numPartitions = partitions.size();
14     if (keyBytes == null) {
15         int nextValue = nextValue(topic);
16         List<PartitionInfo> availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);
17         if (availablePartitions.size() > 0) {
18             int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();
19             return availablePartitions.get(part).partition();
20         } else {
21             // no partitions are available, give a non-available partition
22             return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;
23         }
24     } else {
25         // hash the keyBytes to choose a partition
26         return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;
27     }
28 }

2.2 consumer端和分区关系

  先来看下官网对于消费组的定义:Consumers label themselves with a consumer group name, and each record published to a topic is delivered to one consumer instance within each subscribing consumer group.

  翻译:消费者使用一个消费者组名来标记自己,一个topic的消息会被发送到订阅它的消费者组的一个消费者实例上。

  consumer group是用于实现高伸缩性,高容错性的consumer机制。如果有consumer挂了或者新增一个consumer,consumer group会进行重平衡(rebalance),重平衡机制会在consumer篇具体讲解,本节不讲。那么按照上面的图继续画消费者端:

  这里是最好的情况,2个partition对应1个group中的2个consumer。那么思考,如果一个消费组的消费者大于分区数呢?或者小于分区数呢?

  如果一个消费组的消费者大于分区数,那么相当于多余的消费者是一种浪费,多余的消费者将无法消费消息。

  如果一个消费组的消费者小于分区数,会有对应的消费者分区分配策略。一种是Range(默认),一种是RoundRobin(轮询),当然也可以自定义策略。其实思想换汤不换药的啊,每个消费者能负载均衡的工作。具体会在消费者篇讲解,这里不讲。

  建议:配置分区数是消费者数的整数倍

三.副本与ISR设计

3.1 什么是副本

  在创建topic的时候有个参数是--replication-factor来设定副本数。Kafka利用多份相同的备份保持系统的高可用性,这些备份在Kafka中被称为副本(replica)。副本分为3类:

  • leader副本:响应producer端的读写请求
  • follower副本:备份leader副本的数据,不响应producer端的读写请求!
  • ISR副本集合:包含1个leader副本和所有follower副本(也可能没有follower副本)

  Kafka会把所有的副本均匀分配到kafka-cluster中的所有broker上,并从这些副本中挑选一个作为leader副本,其他成为follow副本。如果leader副本所在的broker宕机了,那么其中的一个follow副本就会成为leader副本。leader副本接收producer端的读写请求,而follow副本只是向leader副本请求数据不会接收读写请求!

3.2 副本同步机制

  上面说了ISR就是动态维护一组同步副本集合,leader副本总是包含在ISR集合中。只有ISR中的副本才有资格被选举为leader副本。当producer端的ack参数配置为all(-1)时,producer写入的mq需要ISR所有副本都接收到,才被视为已提交。当然了,上一节就提到了,使用ack参数必须配合broker端的min.insync.replicas(默认是1)参数一起用才能达到效果,该参数控制写入isr中的多少副本才算成功。如果ISR中的副本数少于min.insync.replicas时,客户端会返回异常org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。

  要了解副本同步机制需要先学习几个术语:

  • High Watermark:副本高水位值,简称HW,小于HW或者说在HW以下的消息都被认为是“已备份的”,HW指向的也是下一条消息!leader副本的HW值决定consumer能poll的消息数量!consumer只能消费小于HW值的消息!
  • LEO:log end offset,下一条消息的位移。也就是说LEO指向的位置是没有消息的!
  • remote LEO:严格来说这是一个集合。leader副本所在broker的内存中维护了一个Partition对象来保存对应的分区信息,这个Partition中维护了一个Replica列表,保存了该分区所有的副本对象。除了leader Replica副本之外,该列表中其他Replica对象的LEO就被称为remote LEO

  下面举个一个实际的例子(本例子参考胡夕博客),该例子中的topic是单分区,副本因子是2。也就是说一个leader副本,一个follower副本,ISR中包含这2个副本集合。我们首先看下当producer发送一条消息时,leader/follower端broker的副本对象到底会发生什么事情以及分区HW是如何被更新的。首先是初始状态:

  此时producer给该topic分区发送了一条消息。此时的状态如下图所示:

  如上图所见,producer发送消息成功后(假设acks=1, leader成功写入即返回),follower发来了新的FECTH请求,依然请求fetchOffset = 0的数据。和上次不同的是,这次是有数据可以读取的,因此整个处理流程如下图:

   显然,现在leader和follower都保存了位移是0的这条消息,但两边的HW值都没有被更新,它们需要在下一轮FETCH请求处理中被更新,如下图所示:

  简单解释一下, 第二轮FETCH请求中,follower发送fetchOffset = 1的FETCH请求——因为fetchOffset = 0的消息已经成功写入follower本地日志了,所以这次请求fetchOffset = 1的数据了。Leader端broker接收到FETCH请求后首先会更新other replicas中的LEO值,即将remote LEO更新成1,然后更新分区HW值为1——具体的更新规则参见上面的解释。做完这些之后将当前分区HW值(1)封装进FETCH response发送给follower。Follower端broker接收到FETCH response之后从中提取出当前分区HW值1,然后与自己的LEO值比较,从而将自己的HW值更新成1,至此完整的HW、LEO更新周期结束。

3.3 ISR维护  

  在0.9.0.0版本之后,只有一个参数:replica.lag.time.max.ms来判定该副本是否应该在ISR集合中,这个参数默认值为10s。意思是如果一个follower副本响应leader副本的时间超过10s,kafka会认为这个副本走远了从同步副本列表移除。

四.日志设计

  Kafka的每个主题相互隔离,每个主题可以有一个或者多个分区,每个分区都有记录消息数据的日志文件:

   图中有个demo-topic的主题,这个topic有8个分区,每一个分区都存在[topic-partition]命名的消息日志文件。在分区日志文件中,可以看到前缀一样,但是文件类型不一样的几个文件。比如图中的3个文件,(00000000000000000000.index、00000000000000000000.timestamp、00000000000000000000.log)。这称之为一个LogSegment(日志分段)。

4.1 LogSegment

  以一个测试环境的具体例子来讲,一个名为ALC.ASSET.EQUITY.SUBJECT.CHANGE的topic,我们看partition0的日志文件:

  每一个LogSegment都包含一些文件名一致的文件集合。文件名的固定是20位数字,如果文件名是00000000000000000000代表当前LogSegment的第一条消息的offset(偏移量)为0,如果文件名是00000000000000000097代表当前LogSegment的第一条消息的offset(偏移量)为97。日志文件有多种后缀的文件,重点关注.index、.timestamp、.log三种类型文件即可。

  • .index:偏移量索引文件
  • .timeindex:时间索引文件
  • .log:日志文件
  • .snapshot:快照文件
  • .swap:Log Compaction之后的临时文件

4.2 索引与日志文件

  kafka有2种索引文件,第一种是offset(偏移量)索引文件,也就是.index结尾的文件。第二种是时间戳索引文件,也就是.timeindex结尾的文件。

  我们可以用kafka-run-class.sh来查看offset(偏移量)索引文件的内容:

  可以看到每一行都是offset:xxx  position:xxxx。这两者没有直接关系。

  • offset:相对偏移量
  • position:物理地址

  那么第一行的offset:12 position:4423是什么意思呢?它代表偏移量从0-12的消息的物理地址在0-4423。

  同理第二行的offset:24 position:8773的意思也能猜得出来:它代表偏移量从13-24的消息的物理地址在4424-8773。

  我们可以再用kafka-run-class.sh来看下.log文件的文件内容,关注里面的baseOffset和postion的值。你看看和上面说的对应的上吗。

4.3 如何用offset查找 

  按上面的例子,如何查询偏移量为60的消息

  1. 根据offset首先找到对应的LogSegment,这里找到00000000000000000000.index
  2. 通过二分法找到不大于offset的最大索引项,这里找到offset:24 position:8773
  3. 打开00000000000000000000.log文件,从position为8773的那个地方开始顺序扫描直到找到offset=60的消息

 

 

 

参考文档:

http://kafka.apachecn.org/documentation.html#introduction

https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/9579681.html

《Apache Kafka实战》

 

posted @ 2019-09-17 21:07 GrimMjx 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏