第3章 Kafka架构深入

3.1 Kafka工作流程及文件存储机制

Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端，且每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。

kafka储存机制

由于生产者生产的消息会不断追加到log文件末尾，为防止log文件过大导致数据定位效率低下，Kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment。每个segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，first这个topic有三个分区，则其对应的文件夹为first-0,first-1,first-2。
00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log
index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。下图为index文件和log文件的结构示意图。

3.2 Kafka生产者

3.2.1 分区策略

1）分区的原因
（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
（2）可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。
2）分区的原则
我们需要将producer发送的数据封装成一个ProducerRecord对象。

（1） 指明 partition 的情况下，直接将指明的值直接作为 partiton 值；
（2） 没有指明 partition 值但有 key 的情况下，将 key 的 hash 值与 topic 的 partition 数进行取余得到 partition 值；
（3） 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下， kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，kafka再随机一个分区进行使用.
3.2.2 数据可靠性保证
1）生产者发送数据到topic partition的可靠性保证
为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。

2）Topic partition存储数据的可靠性保证

Kafka选择了第二种方案，原因如下：

1. 同样为了容忍n台节点的故障，第一种方案需要2n+1个副本，而第二种方案只需要n+1个副本，而Kafka的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。
2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高，但网络延迟对Kafka的影响较小。
   （2）ISR
   采用第二种方案之后，设想以下情景：leader收到数据，所有follower都开始同步数据，但有一个follower，因为某种故障，迟迟不能与leader进行同步，那leader就要一直等下去，直到它完成同步，才能发送ack。这个问题怎么解决呢？
   Leader维护了一个动态的in-sync replica set (ISR)，意为和leader保持同步的follower集合。当ISR中的follower完成数据的同步之后，leader就会给producer发送ack。如果follower长时间未向leader同步数据，则该follower将被踢出ISR，该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的leader。
   （3）ack应答级别
   对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等ISR中的follower全部接收成功。
   所以Kafka为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡，选择以下的配置。
   acks参数配置：
   acks：
   0：这一操作提供了一个最低的延迟，partition的leader接收到消息还没有写入磁盘就已经返回ack，当leader故障时有可能丢失数据；
   1： partition的leader落盘成功后返回ack，如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据；

3.3 Kafka消费者

3.3.1 消费方式

consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。针对这一点，Kafka的消费者在消费数据时会传入一个时长参数timeout，如果当前没有数据可供消费，consumer会等待一段时间之后再返回，这段时长即为timeout。

3.3.2 分区分配策略

一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。
Kafka有三种分配策略，RoundRobin，Range , Sticky。

1）RoundRobin 分区策略

2）Range分区策略

1）消费offset案例
（0）思想: __consumer_offsets 为kafka中的topic， 那就可以通过消费者进行消费.
（1）修改配置文件consumer.properties

不排除内部的topic

exclude.internal.topics=false
（2）创建一个topic
bin/kafka-topics.sh --create --topic atguigu --zookeeper hadoop102:2181 --partitions 2
–replication-factor 2
（3）启动生产者和消费者，分别往atguigu生产数据和消费数据
bin/kafka-console-producer.sh --topic atguigu --broker-list hadoop102:9092
bin/kafka-console-consumer.sh --consumer.config config/consumer.properties --topic atguigu --bootstrap-server hadoop102:9092
（4）消费offset
bin/kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server hadoop102:9092 --formatter “kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager$OffsetsMessageFormatter” --consumer.config config/consumer.properties --from-beginning
（5）消费到的数据
[test-consumer-group,atguigu,1]::OffsetAndMetadata(offset=2, leaderEpoch=Optional[0],
metadata=, commitTimestamp=1591935656078, expireTimestamp=None)
[test-consumer-group,atguigu,0]::OffsetAndMetadata(offset=1, leaderEpoch=Optional[0], metadata=, commitTimestamp=1591935656078, expireTimestamp=None)
3.3.4 消费者组案例
1）需求：测试同一个消费者组中的消费者，同一时刻只能有一个消费者消费。
2）案例实操
（1）在hadoop102、hadoop103上修改/opt/module/kafka/config/consumer.properties配置文件中的group.id属性为任意组名。
[atguigu@hadoop103 config]$ vi consumer.properties
group.id=mygroup
（2）在hadoop104上启动生产者
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh
–broker-list hadoop102:9092 --topic first

（3）在hadoop102、hadoop103上分别启动消费者
1

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh
bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
（4）查看hadoop102和hadoop103的消费者的消费情况。

3.4 Kafka 高效读写数据

1）顺序写磁盘
Kafka的producer生产数据，要写入到log文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到600M/s，而随机写只有100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。
2）应用
Kafka数据持久化是直接持久化到Pagecache中，这样会产生以下几个好处：
I/O Scheduler 会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
I/O Scheduler 会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
充分利用所有空闲内存（非 JVM 内存）。如果使用应用层 Cache（即 JVM 堆内存），会增加 GC 负担
读操作可直接在 Page Cache 内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过 Page Cache）交换数据
如果进程重启，JVM 内的 Cache 会失效，但 Page Cache 仍然可用
尽管持久化到Pagecache上可能会造成宕机丢失数据的情况，但这可以被Kafka的Replication机制解决。如果为了保证这种情况下数据不丢失而强制将 Page Cache 中的数据 Flush 到磁盘，反而会降低性能。
3）零复制技术

3.5 Zookeeper在Kafka中的作用

Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，负责管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。
Controller的管理工作都是依赖于Zookeeper的。
以下为partition的leader选举过程：

3.6 Kafka事务

Kafka从0.11版本开始引入了事务支持。事务可以保证Kafka在Exactly Once语义的基础上，生产和消费可以跨分区和会话，要么`全部成功，要么全部失败。

3.6.1 Producer事务

为了实现跨分区跨会话的事务，需要引入一个全局唯一的Transaction ID，并将Producer获得的PID和Transaction ID绑定。这样当Producer重启后就可以通过正在进行的Transaction ID获得原来的PID。
为了管理Transaction，Kafka引入了一个新的组件Transaction Coordinator。Producer就是通过和Transaction Coordinator交互获得Transaction ID对应的任务状态。Transaction Coordinator还负责将事务所有写入Kafka的一个内部Topic，这样即使整个服务重启，由于事务状态得到保存，进行中的事务状态可以得到恢复，从而继续进行。

3.6.2 Consumer事务（精准一次性消费）

上述事务机制主要是从Producer方面考虑，对于Consumer而言，事务的保证就会相对较弱，尤其时无法保证Commit的信息被精确消费。这是由于Consumer可以通过offset访问任意信息，而且不同的Segment File生命周期不同，同一事务的消息可能会出现重启后被删除的情况。
如果想完成Consumer端的精准一次性消费，那么需要kafka消费端将消费过程和提交offset过程做原子绑定。此时我们需要将kafka的offset保存到支持事务的自定义介质（比如mysql）。这部分知识会在后续项目部分涉及。