kafka 筆記

AMQP

• Advanced Message Queueing Protocol(高階訊息佇列協議)
• 是一個標準開放的應用層的訊息中介軟體（Message Oriented Middleware）協議。
  AMQP定義了通過網路傳送的位元組流的資料格式。因此相容性非常好，
  任何實現AMQP協議的程式都可以和與AMQP協議相容的其他程式互動，可以很容易做到跨語言，跨平臺。

介紹：

• apache kafka 是一個分散式流媒體平臺。
  • 功能：
  • 1.釋出和訂閱訊息流，類似於訊息佇列和企業級訊息系統。這也是kafka歸結為訊息佇列框架的原因。
  • 2.以容錯的方式來記錄訊息流，kafka以檔案的方式來儲存訊息流。
  • 3.可以在訊息釋出的時候進行處理。

使用場景：

• 日誌收集：
• 訊息佇列：解耦和生產者，消費者，訊息快取。
• 使用者活動跟蹤
• 運營指標：
• 流式處理:
• 事件源：

基本概念:

• broker: kafka以整合的方式執行，可以有一個或者多個服務組成，每個服務就叫一個broker.
• producer:往broker的topic中生產訊息。
• consumer:往broker的某個topic中讀取訊息。
• topic:kafka訊息的分類方式，每一類的訊息稱為一個topic。
• partition:topic物理上的分組，一個topic可以分為多個partition。
• replication: 副本partition的備份，保證partition的高可用。
• segment: partition物理上由多個segment組成。
• message：也叫record,是有一個key, value和時間戳組成的。
• controller:負責管理分割槽和副本的狀態並執行，以及這些分割槽的重新分配。
• ISR:同步副本組
• leader：replication的一個角色，producer和consumer只跟leader進行互動。
• follower：replication的一個角色，從leader中複製資料。
• controller：kafka叢集中的一個broker，用來進行leader選舉以及各種failover
• zookeeper：kafka 通過 zookeeper 來儲存叢集的 meta 資訊。

設計思想：

broker controller

• 在早期的版本中，對於分割槽和副本的狀態管理依賴於zookeeper的watcher和佇列。每一個broker都會在zookeeper註冊Watcher。
  所以，就會出現大量的watcher，如果當機的broker上的partition比較多，會造成多個watcher的觸發，造成叢集內大規模的調整。
  每一個replica都要去再次zookeeper上註冊監視器，當叢集規模很大的時候，zookeeper負擔很重。
  這種設計很容易出現腦裂和羊群效應以及zookeeper叢集過載。
• 新版本該變了這種設計，使用KafkaController。
  Leader會向zookeeper上註冊Watcher，其他broker幾乎不用監聽zookeeper的狀態變化。
• 當broker啟動時，都會建立broker controller,但是叢集中只有一個broker controller對外提供服務。
  這些每個節點上的KafkaController會在指定的zookeeper路徑下建立臨時節點，
  只有第一個成功建立的節點的KafkaController才可以成為leader，其餘的都是follower。
  當leader故障後，所有的follower會收到通知，再次競爭在該路徑下建立節點從而選舉新的leader

• Kafka叢集中多個broker，有一個會被選舉為controller leader，負責管理整個叢集中分割槽和副本的狀態，
  比如partition的leader 副本故障，由controller 負責為該partition重新選舉新的leader 副本；
  當檢測到ISR列表發生變化，有controller通知叢集中所有broker更新其MetadataCache資訊；
  或者增加某個topic分割槽的時候也會由controller管理分割槽的重新分配工作

  producer生產訊息：

  • 1.producer採用push模式講訊息傳送到broker,每條訊息都被append到partition中，屬於順序寫磁碟。
    （順序寫入的效率比隨機寫入的效率要高，保障kafka的吞吐率。）
  • 2.訊息傳送到broker時，會根據分割槽演算法選擇將其儲存到哪一個 partition。
    • 其演算法為
    • 2.1 指定了partition,則直接使用
    • 2.2 沒有指定partition,指定了key,則使用key的value，進行hash取餘選出一個partition.
    • 2.3 key和partition都沒有指定，就採用輪詢的方法選出一個partition.
  • 3.kafka接收到proucer傳送過來的訊息之後，將其持久化到硬碟，並設定保留訊息的時長。不關注訊息是否被消費者消費。
  • 4.consumer從kafka叢集中pull資料，並記錄offset。

訊息寫入的流程：

• producer從zk的"/brokers/.../state"節點找到partition對應的leader
• producer把訊息傳送給對應的leader
• leader把訊息寫入本地log
• followers從leader處pull訊息，寫入本地log後，向leader傳送ACK。
• leader收到所有ISR中的replica的ACK後，增加 HW（high watermark，最後 commit 的 offset） 並向 producer 傳送 ACK
  

  producers的引數acks設定

  request.required.acks:

  • 0:producer不會等待broker傳送ack
  • 1:在leader已經接收到資料後，producer會得到一個ack
  • -1:所有的ISR都接收到資料後，producer才得到一個ack

topic

topic的註冊流程

• controller在ZK的/brokers/topics節點上註冊watcher.當topic被建立時，controller會通過watcher得到該
  topic的partition和replica的分配情況。
• controller從/brokers/ids中讀取當前可用的broker列表。對於set_p中的每一個partition.
  • 從分配給該 partition 的所有 replica（稱為AR）中任選一個可用的 broker 作為新的 leader，並將AR設定為新的 ISR
  • 將新的 leader 和 ISR 寫入 /brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state
  • controller 通過 RPC 向相關的 broker 傳送 LeaderAndISRRequest。

consumer

consumer group

• 是kafka提供的可擴充套件的具有容錯性的消費機制。
• 組內有多個消費者或者消費者例項，共享一個group id.
• 組內所有的消費者協調在一起來消費訂閱的topic中的所有分割槽。
• 每一個分割槽只能由一個組內的一個消費者消費。其他的組也可以訂閱同一個topic.

rebalance

• 其本質是一種協議，規定了consumer group下所有的consumer如何達成一致來分配訂閱topic的每個分割槽。
• 什麼時候觸發：
  • 1.當消費組中的consumer發生變化時，（新consumer加入，有consumer主動離開，consumer崩潰）
  • 2.訂閱的主題數發生變更
  • 3.主題的分割槽數發生變化
• 兩種策略：
  • range:將消費者的執行緒總數除以分割槽個數，如果有餘數。那麼前面幾個消費者將會多消費幾個分割槽。
    例如：一個topic有10個分割槽，有3個消費執行緒，那消費者分配的分割槽就是：
    • C1-0 將消費 0, 1, 2, 3 分割槽
    • C2-0 將消費 4, 5, 6 分割槽
    • C2-1 將消費 7, 8, 9 分割槽
  • roundrobin：

關於partition

• 一個partition只能被同組的一個consumer消費。同組的其他的consumer起到負載的作用。
• 可以被多個消費組消費。即一個訊息被消費多次。

• 一個topic中partition的數量，是userGroup的最大並行數量。

  負載均衡

  • kafka叢集中的任何一個broker,都可以向producer提供metadata資訊,
    這些metadata中包含"叢集中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等資訊。
    當producer獲取到metadata資訊之後, producer將會和Topic下所有partition leader保持socket連線;
    訊息由producer直接通過socket傳送到broker,中間不會經過任何"路由層".

  • 非同步傳送，將多條訊息暫且在客戶端buffer起來,並將他們批量傳送到broker;
    小資料IO太多,會拖慢整體的網路延遲,批量延遲傳送事實上提升了網路效率;
    不過這也有一定的隱患,比如當producer失效時,那些尚未傳送的訊息將會丟失。

關於 leader election演算法

• 本質上是一個分散式鎖，有兩種方式實現基於ZK的分散式鎖
  • 1.節點名稱唯一性：多個客戶端建立一個臨時節點，建立成功的客戶端獲得鎖。
  • 2.臨時順序節點：所有客戶端在某個目錄下建立一個臨時節點，序號最小的那個獲得鎖。

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