深入理解kafka设计原理.docx

1、深入理解kafka设计原理深入理解kafka设计原理最近开研究kafka，下面分享一下kafka的设计原理。kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力. 1、持久性 kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一

2、定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数. 2、性能 需要考虑的影响性能点很多,除磁盘IO之外,我们还需要考虑网络IO,这直接关系到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高超的技巧;对于producer端,可以将消息buffer起来,当消息的条数达到一定阀值时,批量发送给broker;对于consumer端也是一样,批量fetch多条消息.不过消息量的大小可以通过配置文件来指定.对于kafka broker端,似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需进程再次copy和交

3、换. 其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因此启用消息压缩机制是一个良好的策略;压缩需要消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑.可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩.kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式. 3、生产者 负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何路由层.事实上,消息被路由到哪个partition上,有producer客户端决定.比如可以采用ra

4、ndomkey-hash轮询等,如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现消息均衡分发是必要的. 其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中,producer作为zookeeper client,已经注册了watch用来监听partition leader的变更事件. 异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。不过这也有一定的隐患，比如说当producer失效时，那些尚未发送的消息将会丢失。 4、消费

5、者 consumer端向broker发送fetch请求,并告知其获取消息的offset;此后consumer将会获得一定条数的消息;consumer端也可以重置offset来重新消费消息. 在JMS实现中,Topic模型基于push方式,即broker将消息推送给consumer端.不过在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立连接之后,主动去pull(或者说fetch)消息;这中模式有些优点,首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理,且可以控制消息消费的进度(offset);此外,消费者可以良好的控制消息消费的数量,batch

6、fetch. 其他JMS实现,消息消费的位置是有prodiver保留,以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等,同时还要控制消息的状态.这就要求JMS broker需要太多额外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一个consumer在消费,且不存在消息状态的控制,也没有复杂的消息确认机制,可见kafka broker端是相当轻量级的.当消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset.由此可见,consumer客户端也很轻量级. 5、消息传送机制 对于JMS实现,消息传输担保非常直接

7、:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同: 1) at most once: 最多一次,这个和JMS中非持久化消息类似.发送一次,无论成败,将不会重发. 2) at least once: 消息至少发送一次,如果消息未能接受成功,可能会重发,直到接收成功. 3) exactly once: 消息只会发送一次. at most once: 消费者fetch消息,然后保存offset,然后处理消息;当client保存offset之后,但是在消息处理过程中出现了异常,导致部分消息未能继续处理.那么此后未处理的消息将不能被fetch到,这就是at most once. at

8、least once: 消费者fetch消息,然后处理消息,然后保存offset.如果消息处理成功之后,但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功,这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息,这就是at least once，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态. exactly once: kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交,事务),我们认为这种策略在kafka中是没有必要的. 通常情况下at-least-once是我们搜选.(相比at most once而言,重复接收

9、数据总比丢失数据要好). 6、复制备份 kafka将每个partition数据复制到多个server上,任何一个partition有一个leader和多个follower(可以没有);备份的个数可以通过broker配置文件来设定.leader处理所有的read-write请求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一样,消费消息并保存在本地日志中;leader负责跟踪所有的follower状态,如果follower落后太多或者失效,leader将会把它从replicas同步列表中删除.当所有的follower都将一条消息保存成功,此消息才被认为是comm

10、itted,那么此时consumer才能消费它.即使只有一个replicas实例存活,仍然可以保证消息的正常发送和接收,只要zookeeper集群存活即可.(不同于其他分布式存储,比如hbase需要多数派存活才行) 当leader失效时,需在followers中选取出新的leader,可能此时follower落后于leader,因此需要选择一个up-to-date的follower.选择follower时需要兼顾一个问题,就是新leader server上所已经承载的partition leader的个数,如果一个server上有过多的partition leader,意味着此server将承

11、受着更多的IO压力.在选举新leader,需要考虑到负载均衡. 7.日志 如果一个topic的名称为my_topic,它有2个partitions,那么日志将会保存在my_topic_0和my_topic_1两个目录中;日志文件中保存了一序列log entries(日志条目),每个log entry格式为4个字节的数字N表示消息的长度 + N个字节的消息内容;每个日志都有一个offset来唯一的标记一条消息,offset的值为8个字节的数字,表示此消息在此partition中所处的起始位置.每个partition在物理存储层面,有多个log file组成(称为segment).segment

12、file的命名为最小offset.kafka.例如00000000000.kafka;其中最小offset表示此segment中起始消息的offset. 其中每个partiton中所持有的segments列表信息会存储在zookeeper中. 当segment文件尺寸达到一定阀值时(可以通过配置文件设定,默认1G),将会创建一个新的文件;当buffer中消息的条数达到阀值时将会触发日志信息flush到日志文件中,同时如果距离最近一次flush的时间差达到阀值时,也会触发flush到日志文件.如果broker失效,极有可能会丢失那些尚未flush到文件的消息.因为server意外实现,仍然会导致

13、log文件格式的破坏(文件尾部),那么就要求当server启东是需要检测最后一个segment的文件结构是否合法并进行必要的修复. 获取消息时,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用来表示消息的起始位置,chunk size用来表示最大获取消息的总长度(间接的表示消息的条数).根据offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根据segment的最小offset取差值,得到它在file中的相对位置,直接读取输出即可. 日志文件的删除策略非常简单:启动一个后台线程定期扫描log file列表,把保存时间超过阀值的文件直接删除(根据文件的创建时间).为了避免删除文件时仍

14、然有read操作(consumer消费),采取copy-on-write方式. 8、分配 kafka使用zookeeper来存储一些meta信息,并使用了zookeeper watch机制来发现meta信息的变更并作出相应的动作(比如consumer失效,触发负载均衡等) 1) Broker node registry: 当一个kafka broker启动后,首先会向zookeeper注册自己的节点信息(临时znode),同时当broker和zookeeper断开连接时,此znode也会被删除. 格式: /broker/ids/0.N -host:port;其中0.N表示broker id,每

15、个broker的配置文件中都需要指定一个数字类型的id(全局不可重复),znode的值为此broker的host:port信息. 2) Broker Topic Registry: 当一个broker启动时,会向zookeeper注册自己持有的topic和partitions信息,仍然是一个临时znode. 格式: /broker/topics/topic/0.N 其中0.N表示partition索引号. 3) Consumer and Consumer group: 每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;此作用主要是为了负载均衡. 一个group中的多个c

16、onsumer可以交错的消费一个topic的所有partitions;简而言之,保证此topic的所有partitions都能被此group所消费,且消费时为了性能考虑,让partition相对均衡的分散到每个consumer上. 4) Consumer id Registry: 每个consumer都有一个唯一的ID(host:uuid,可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息. 格式: /consumers/group_id/ids/consumer_id 仍然是一个临时的znode,此节点的值为topic_name:#streams.,即表示此consumer目

17、前所消费的topic + partitions列表. 5) Consumer offset Tracking: 用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset. 格式: /consumers/group_id/offsets/topic/broker_id-partition_id-offset_value 此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当group中一个消费者失效,其他consumer可以继续消费. 6) Partition Owner registry: 用来标记partition被哪个consumer消费.临时z

18、node 格式: /consumers/group_id/owners/topic/broker_id-partition_id -consumer_node_id当consumer启动时,所触发的操作: A) 首先进行Consumer id Registry; B) 然后在Consumer id Registry节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的leave和join;只要此znode path下节点列表变更,都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions). C) 在Bro

19、ker id registry节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance. 1) Producer端使用zookeeper用来发现broker列表,以及和Topic下每个partition leader建立socket连接并发送消息. 2) Broker端使用zookeeper用来注册broker信息,已经监测partition leader存活性.3) Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息.文章来源于：