初始kafka
kafka
简介
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Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统
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一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统 ，另外提供数据分布式缓存功能
特点
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消息持久化：通过O(1)的磁盘数据结构提供数据的持久化
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高吞吐量：每秒百万级的消息读写
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分布式：扩展能力强
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多客户端支持：java、php、python、c++ ……
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实时性：生产者生产的message立即被消费者可见
基本组件
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Broker：每一台机器叫一个Broker
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Producer：日志消息生产者，用来写数据
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Consumer：消息的消费者，用来读数据
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Topic：是一个虚拟概念，不同消费者去指定的Topic中读，不同的生产者往不同的Topic中写
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Partition：是一个实际的概念，以文件夹的形式存在，在Topic基础上做了进一步区分分层
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Kafka内部是分布式的、一个Kafka集群通常包括多个Broker
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负载均衡：将Topic分成多个分区（Partition），每个Broker存储一个或多个Partition
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多个Producer和Consumer同时生产和消费消息
Topic
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一个Topic是一个用于发布消息的分类或feed名，kafka集群使用分区的日志， 每个分区都是有顺序且不变的消息序列
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commit的log可以不断追加。消息在每个分区中都分配了一个叫offset的id序列 来唯一识别分区中的消息
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一个Topic是一个用于发布消息的分类或feed名，kafka集群使用分区的日志， 每个分区都是有顺序且不变的消息序列
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commit的log可以不断追加。消息在每个分区中都分配了一个叫offset的id序列 来唯一识别分区中的消息。
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无论发布的消息是否被消费，kafka都会持久化一定时间（可配置）
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在每个消费者都持久化这个offset在日志中。通常消费者读消息时会使offset值线性的增长，但实际上其位置是由消费者控制，它可以按任意顺序来消费消息。 比如复位到老的offset来重新处理
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每个分区代表一个并行单元
Partition
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partition由两部分组成：
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index log：定位存储索引信息
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message log：真实数据
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Message
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message（消息）是通信的基本单位，每个producer可以向一个topic（主题） 发布一些消息。如果consumer订阅了这个主题，那么新发布的消息就会广播给 这些consumer
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message format：
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message length : 4 bytes (value: 1+4+n)
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"magic" value : 1 byte
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crc : 4 bytes
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payload : n bytes
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Producer
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生产者可以发布数据到它指定的topic中，并可以指定在topic里哪些消息分配到 哪些分区（比如简单的轮流分发各个分区或通过指定分区语义分配key到对应分区）
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生产者直接把消息发送给对应分区的broker，而不需要任何路由层
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批处理发送，当message积累到一定数量或等待一定时间后进行发送
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Producer分为同步模式和异步模式
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producer.type指定
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sync：同步模式（实时）
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async：异步模式（达到设定发送条件：时间、数据量）
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Consumer
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一种更抽象的消费方式：消费组（consumer group）
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该方式包含了传统的queue和发布订阅方式
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首先消费者标记自己一个消费组名。消息将投递到每个消费组中的某一个消费者实例上。
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如果所有的消费者实例都有相同的消费组，这样就像传统的queue方式
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如果所有的消费者实例都有不同的消费组，这样就像传统的发布订阅方式
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消费组就好比是个逻辑的订阅者，每个订阅者由许多消费者实例构成(用于扩展或容错)
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相对于传统的消息系统，kafka拥有更强壮的顺序保证
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由于topic采用了分区，可在多Consumer进程操作时保证顺序性和负载均衡
kafka core
持久性
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Kafka存储布局简单：Topic的每个Partition对应一个逻辑日志
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每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中
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与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id
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消息通过日志中的逻辑偏移量来公开
传输效率
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生产者提交一批消息作为一个请求。消费者虽然利用api遍历消息是一个一个的 ，但背后也是一次请求获取一批数据，从而减少网络请求数量
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Kafka层采用无缓存设计，而是依赖于底层的文件系统页缓存。这有助于避免双 重缓存，及即消息只缓存了一份在页缓存中。同时这在kafka重启后保持缓存 warm也有额外的优势。因kafka根本不缓存消息在进程中，故gc开销也就很小
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zero-copy：kafka为了减少字节拷贝（减少kernel和user模式上下文的切换，直接把disk上data传输给socket，而不是通过应用程序传输），采用了大多数系统都会提供的sendfile系统调用
无状态的Broker
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Kafka代理是无状态的：意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新
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从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新 性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超 过一定时间后，将会被自动删除
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这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队 列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征
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交付保证
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Kafka默认采用at least once的消息投递策略。即在消费者端的处理顺序是获得 消息->处理消息->保存位置。这可能导致一旦客户端挂掉，新的客户端接管时处理前面客户端已处理过的消息
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Kafka使用基于时间的SLA的保留策略，消息超过一定时间后，会被自动删除
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三种保证策略：
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At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
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At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
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Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次（最理想），但kafka不支持，目前只能靠客户端维护
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Offset是由谁来维护的？（zookeeper维护，变由topic维护，建议客户端来维护）
副本管理
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kafka将日志复制到指定多个服务器上
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复本的单元是partition 。在正常情况下，每个分区有一个leader和0到多个follower
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leader处理对应分区上所有的读写请求。分区可以多于broker数，leader也是分 布式的
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follower的日志和leader的日志是相同的， follower被动的复制leader。如果 leader挂了，其中一个follower会自动变成新的leader
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和其他分布式系统一样，节点“活着” 定义在于我们能否处理一些失败情况。 kafka需要两个条件保证是“活着”
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节点在zookeeper注册的session还在且可维护（基于zookeeper心跳机制）
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如果是slave则能够紧随leader的更新不至于落得太远
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kafka采用in sync来代替“活着”
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如果follower挂掉或卡住或落得很远，则leader会移除同步列表中的in sync。至于落了多远 才叫远由replica.lag.max.messages配置，而表示复本“卡住”由replica.lag.time.max.ms 配置
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所谓一条消息是“提交”的，意味着所有in sync的复本也持久化到了他们的log 中。这意味着消费者无需担心leader挂掉导致数据丢失。另一方面，生产者可以选择是否等待消息“提交”
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kafka动态的维护了一组in-sync(ISR)的复本，表示已追上了leader,只有处于该状态的成员组才是能被选择为leader。这些ISR组会在发生变化时被持久化到 zookeeper中。通过ISR模型和f+1复本，可以让kafka的topic支持最多f个节点 挂掉而不会导致提交的数据丢失。
分布式协调
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由于kafka中一个topic中的不同分区只能被消费组中的一个消费者消费，就避免 了多个消费者消费相同的分区时会导致额外的开销（如要协调哪个消费者消费哪 个消息，还有锁及状态的开销）。kafka中消费进程只需要在代理和同组消费者 有变化时时进行一次协调（这种协调不是经常性的，故可以忽略开销）
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kafka使用zookeeper做以下事情：
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探测broker和consumer的添加或移除
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当1发生时触发每个消费者进程的重新负载
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维护消费关系和追踪消费者在分区消费的消息的offset
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Zookeeper的使用
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Broker Node Registry
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/brokers/ids/[0...N] --> host:port (ephemeral node)
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broker启动时在/brokers/ids下创建一个znode，把broker id写进去
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因为broker把自己注册到zookeeper中实用的是瞬时节点，所以这个注册是动态的，如果 broker宕机或者没有响应该节点就会被删除
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Broker Topic Registry
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/brokers/topics/[topic]/[0...N] --> nPartions (ephemeral node)
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每个broker把自己存储和维护的partion信息注册到该路径下
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Consumers and Consumer Groups
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consumers也把它们自己注册到zookeeper上，用以保持消费负载平衡和offset记录。
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group id相同的多个consumer构成一个消费租，共同消费一个topic，同一个组的 consumer会尽量均匀的消费，其中的一个consumer只会消费一个partion的数据。
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Consumer Id Registry
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/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id] --> {"topic1": #streams, ..., "topicN": #streams} (ephemeral node)
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每个consumer在/consumers/[group_id]/ids下创建一个瞬时的唯一的consumer_id，用来 描述当前该group下有哪些consumer是alive的，如果消费进程挂掉对应的consumer_id就 会从该节点删除
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Consumer Offset Tracking
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/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[partition_id] --> offset_counter_value ((persistent node)
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consumer把每个partition的消费offset记录保存在该节点下
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Partition Owner registry
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/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id] --> consumer_node_id (ephemeral node)
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该节点维护着partion与consumer之间的对应关系。
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