【知识体系】Kafka文档汇总、组成及架构,配置,常见名词解释,命令行及api操作,官方文档内容,各部分深入,zookeeper和security,监控和运维

〇、相关资料

1、快速搭建文档:

2、详细讲义

3、在线官方文档:http://kafka.apache.org/documentation/

4、Kafka知识个人总结

5、KafkaPPT汇报

链接:https://pan.baidu.com/s/16VufOVYu8H1I13sENnvN1A 
提取码:USTC (1,2,4,5)

一、基本介绍

1、概念

  • 分布式的、基于发布/订阅模式的数据流式传输平台
  • 消息队列的5种工作模式:https://www.cnblogs.com/misscai/p/9989276.html

  • 特点:流式数据、集群方式运行、容错方式存储、消息及时处理、通过保留期限参数持久化保存发布的记录、副本机制
  • 消息记录的组成:键、值、时间戳

2、架构

 3、项目目录

4、配置文件详解

server.properties   https://www.cnblogs.com/alan319/p/8651434.html

生产者与消费者 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/115234772

二、概念/参数/特性详解

1、常见名词解释

  • 基本组成
    • Broker
    • Topic
    • Partition:一个partition只能被一个consumer消费
      • Leader
      • Follower
    • Producer
    • Consumer
      • Offset
      • log
    • Consumer Group:对同一个topic的多个consumer,GC内的多个consumer会进行负载均衡【消息可能会发送到一个组(单播)或多个组(广播)】
  • Quotas:配额,控制客户端使用的代理资源,避免流量超过阈值从而降低用户体验,会根据user和client进行设置
    • 使用kafka-configs.sh命令行进行设置
  • 认证方式
    • PLAINTEXT:明文/纯文本,在broker客户端配置kafka_server_jaas.conf认证信息,是无安全认证的监听方式
    • SSL:Secure Sockets Layer,安全套接字协议(密文)
    • SASL:Simple Authentication and Security Layer,简单认证和安全层,SASL_PLAINTEXT/SASL_SSL是有安全认证的监听方式,SASL可以使用PLAIN和SCRAM机制
      • PLAIN:明文,只需要在JAAS中配置server和client的认证信息
        • JAAS:Java Authentication and Authorization Service,Java认证和授权服务,需要在客户端中配置kafka_client_jaas.conf文件,配置明文认证信息KafkaClient
      • SCRAM:Salted Challenge Response Authentication Mechanism,盐化的质询响应认证机制,可以不用重启就能新增用户,与PLAIN是两种常用的权限认证方式
        • 只能使用安全传输层协议TLS,Transport Layer Security,配置JAAS文件的同时使用命令行设置认证方式
        • 通过 SCRAM-SHA-256【Strong Hash,强密码和强迭代技术】和SCRAM-SHA-512两种安全认证方式配合TLS完成安全权限认证
  • ACL:用户权限控制/访问控制列表,一种权限认证方式
    • 需要配置allow.everyone.if.no.acl.found=true【如果无ACL权限控制,就允许任意用户进行访问】
    • 通过kafka-acls.sh对用户/主机/principal主体设置读写等权限
  • Multi-tenancy:多租户模式,可以实现用户空间、集群共享,权限认证
  • 关系:SASL(_PLAINTEXT)安全认证,需要先配置broker和client的JAAS文件,可以使用PLAIN(只需要配置jaas即可)/SCRAM(包含两种安全认证/加密方式,配置jaas+命令行添加配置)进行加密【jaas+命令行】

三、使用

1、命令行操作(见文档)

  • 安装与配置
  • 启动停止
  • topic的CRUD
  • 消息的生产消费

2、Kafka Client API操作

3、Producer API

  • 异步发送包括两个线程:main线程和sender线程

          

    • main将消息发送到RecordAccumulator,sender从RecordAccumulator拉取到broker
    • 包含带回调函数的api和不带回调函数的api
    • producer收到ack时调用,ProducerRecord构造中多一个参数--Callback的匿名内部类的onCompletion方法
  • 同步发送API
    • 发送消息后阻塞进程,直至返回ack
    • 方式:producer.send()后加.get()

4、Consumer API

  • Kafka数据持久化,不会丢失
  • 消费者需要考虑对offset的维护
    • 自动提交offset:参数--enable、interval.ms时间间隔
      • 缺陷:基于时间,无法把握时机
    • 手动提交offset
      • 分为commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)
      • 同步提交阻塞进程直至成功,自动失败重试,可靠,但吞吐量受影响
      • 异步提交无失败重试。
      • 两种方式均可能导致数据漏消费(先提交后消费)或重复消费(先消费后提交)

5、自定义Interceptor拦截器

  • 对client的定制化逻辑控制
    • 在消息发送前或producer回调逻辑前对消息做定制化需求
    • 可以指定多个Interceptor形成拦截器链 
  • 实现接口是ProducerInterceptor,包括configure、onSend(可以对消息进行操作)、onAcknowledgement(成功或失败时调用)、close方法
  • 配置对象prop.put(interceptorsList)

6、官方文档内容

  • 快速入门
  • 常用API(需要导入的maven包)
  • 配置(不同属性描述)
  • 设计(ISR、log、Partition的副本Replica机制、配额Quota)
  • 实施(消息记录格式头、集群结构)
  • 常见操作(多租户)
  • 安全(SSL/SASL/授权/ACL)
  • Kafka连接(Java连接函数)
  • Kafka流

五、深入介绍

1、工作流程

  • topic即目录,partition是物理概念,与log一一对应
  • log存储生产的数据,数据会追加到log/partition末尾,通过offset记录索引
  • consumer会实时记录offset,便于出错时恢复并继续消费

2、文件存储【分片和索引机制】

  • 防止log过大,将其拆分为多个segment
  • 每个segment包括.log和.index文件,均以当前segment第一条消息的偏移量命名
  • 方便old segment的删除,提高磁盘利用率,生命周期由服务器端参数配置

  •  .log存消息内容,.index存放索引(二分查找到指定消息)及物理偏移量/元数据的内存地址(快速定位消息)

3、生产者

  • 数据会被封装为ProducerRecord对象
  • 保证可靠性:partition向生产者发送ack
  • 分区(得到生产者向第几个partition发送消息,是ProducerRecord构造的参数):便于扩展,提高并发
    • 分区策略:指明、key的hash与partition数取余、round-robin算法(随机数与partition数取余)等
    副本同步策略:leader维护ISR,副本未同步(根据副本数量,发送ack)会被踢出
    • 出故障后会从ISR中选取leader
  • acks应答机制,参数(0,1,-1):对leader和followers约束是否落盘,提高可靠性
  • 故障处理:通过对follower使用LEO和HW方法,选举产生leader,解决生产者和消费者故障
    • LEO:每个副本的最后一个offset
    • HW:所有ISR副本中最小的LEO
  • 重要消息的幂等机制:exactly once语义保证消息只被发送一次

4、消费者

  • 消费方式:pull模式,根据消费能力从broker获取消息,并通过timeout参数避免长时间获取空参数
  • 分区分配策略:确定partition由哪个CG消费
    • RoundRobin(基于topic级别轮询消费)
    • Range(基于整体partition均分消费)
  • 分区再平衡:reblance
    • CG新增消费者,消费者离开CG,topic新增partition
  • 用于offset维护的topic,避免consumer宕机:zookeeper维护             →           内部topic:__consumer_offsets
  • GC:同一GC内的多个消费者,在同一时刻只能有一个消费者在读取数据

5、高效读写的实现

  • 写:往硬盘中追加写而不随机写(先写到cache,再同步写入硬盘)
  • 读:Linux和Unix的零拷贝机制(直接将数据发送到网卡,而无需拷贝到Kafka服务中)
    • 往磁盘中循环读写,保证数据不会丢失

6、zookeeper的作用

  • 对broker和Consumer的元数据进行管理
  • 选举并管理Controller
    • Controller负责:管理集群中的其他broker上下线,以及分区副本分配和leader选举等

7、监控运维

  • Kafka Manager:IP ADDR:30990
  • Kafka Monitor
  • ZK Web UI:IP ADDR:8098

8、其他问题

  • config中的Bootstrap-server:源码内部使用的实际上就是broker-list,但并未使用Kafka的服务,而是使用了外部服务Bootstrap-server  

六、Security

1、安全认证方式

 

posted @ 2021-06-30 11:55  哥们要飞  阅读(106)  评论(0编辑  收藏  举报