Kafka及周边深度了解

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

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[TOC]

0 前言

文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。

1 简介

Apache Kafka" title="Apache Kafka">Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，注意是平台：

  • 发布 & 订阅，类似消息系统，并发能力强，通过集群可以实现数据总线作用，轻轻松松实现流式记录数据分布式读写

  • 以高容错的方式存储海量流式数据

  • 可以在流式记录数据产生时就进行处理

从上面的一个Kafka小型应用架构图可以了解Kafka周边及它的实际能扮演的角色，图中Kafka集群连接了六个数据输入输出部分，分别是Kafka Producer、Kafka Connect Source 、Kafka Streams/KSQL、Kafka Consumer、Kafka Connect Sink。而这些数据的输入输出都可以通过Kafka提供的四个核心API组去解决(除Kafka AdminClient API外)：

  • Kafka Producer API 允许一个应用程序发布一串流式的数据到一个或者多个Kafka主题(Topic)

  • Kafka Consumer API 允许一个应用程序订阅一个或多个主题(Topic) ，并且对接收到的流式数据进行处理

  • Kafka Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个主题(Topic)产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个主题(Topic)中去，在输入输出流中进行有效的转换

  • Kafka Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka Topics连接到已存在的应用程序或者数据库系统。比如，连接到一个关系型数据库，捕捉表（table）的所有变更内容。

我们对Kafka的发布 & 订阅功能的作用比较清楚，而图中的KSQL和Kafka Streams是怎么个回事呢？

首先我们需要清楚什么是流处理？流处理可以认为是消息的实时处理，比如在一个时间段内，源源不断地有数据信息进来，而每时每刻都能够对这些数据有一个最后的结果处理，那么这就是流处理，而如果是每隔一个小时或者更久处理一次，那叫大数据分析或者批处理。它的特点更多是实时性的分析，在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算，同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。类似的比较有：Hadoop、Storm以及Spark Streaming及Flink是常用的分布式计算组件，其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件；Storm、Spark Streaming和Flink是针对实时数据做流式处理的组件，而Kafka Streams是后起之秀。

关于KSQL呢？

  • KSQL 是 Apache Kafka 的数据流 SQL 引擎，它使用 SQL 语句替代编写大量代码去实现流处理任务，而Kafka Streams是Kafka中专门处理流数据的

  • KSQL 基于 Kafka 的 Stream API 构建，它支持过滤(filter)、转换(map)、聚合(aggregations)、连接(join)、加窗操作和 Sessionization（即捕获单一会话期间的所有的流事件）等流处理操作，简化了直接使用Stream API编写 Java 或者 Scala 代码，只需使用简单的 SQL 语句就可以开始处理流处理

  • KSQL 语句操作实现上都是分布式的、容错的、弹性的、可扩展的和实时的

  • KSQL 的用例涉及实现实时报表和仪表盘、基础设施和物联网设备监控、异常检测和欺骗行为报警等

2 相关概念简介

  • Broker：Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker

  • Topic：每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic

  • Partition：Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition

  • Replication：副本，一个partition可以设置一个或者多个副本，副本主要保证系统能够持续不丢失地对外提供服务。在创建topic的时候可以设置partition的replication数

  • Segment：段文件，kafka中最小数据存储单位，kafka可以存储多个topic，各个topic之间隔离没有影响，一个topic包含一个或者多个partition，每个partition在物理结构上是一个文件夹，文件夹名称以topic名称加partition索引的方式命名，一个partition包含多个segment，每个segment以message在partition中的起始偏移量命名以log结尾的文件，producer向topic中发布消息会被顺序写入对应的segment文件中。kafka为了提高写入和查询速度，在partition文件夹下每一个segment log文件都有一个同名的索引文件，索引文件以index结尾。

  • Offset：消息在分区中偏移量，用来在分区中唯一地标识这个消息。

  • Producer：消息生产者，负责发布消息到Kafka broker

  • Consumer：消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端

  • Consumer Group：每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）

3 Kafka与ActiveMQ、ZeroMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Redis

这个主要是针对消息中间件的选型评估，这里我们讲述一些概念。其他更详细的这里有篇文章讲了: https://juejin.im/post/5b32044ef265da59654c3027 。

3.1 消息队列、点对点和PUB/SUB

在开始之前，我们也需要稍微了解下JMS(Java Messaging System)，是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API。JMS支持两种消息模式，一个就是P2P模式，一个就是发布订阅模式。后面会说到哪些消息件支持JMS。

消息队列有两种消息模型：点对点(Point to Point,PTP)和发布/订阅(PUB/SUB)模式。

消息队列点对点，顾名思义，是一个队列，信息只能一对一，一个消息被一个消费者使用完了，那么就不会存在队列中了，就像邮差给别人投递邮件，不可能这封信还有副本，而且还能保证这封信安全送到指定的人手里(这是框架赋予的能力)。

而PUB/SUB消息订阅发布就不一样了，它的特征就是支持多对一，一对一，一对多，就像期刊报社一样，出版的期刊或者报纸，需要可以传递到不同人手里，而且还可以拿到以前日期的期刊或者报纸(这是框架赋予的能力)。

  • RabbitMQ是消息代理，持多种消息传递协议，如AMQP，MQTT3.1，XMPP, SMTP, STOMP，HTTP， WebSockets协议，由内在高并发的Erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。它既支持消息队列点对点，也支持PUB/SUB。RabbitMQ对JMS所有特性并不完全支持(https://www.rabbitmq.com/jms-client.html#limitations)

  • Redis以内存数据库而闻名。但是，也可以将其用作消息队列点对点和PUB/SUB管理工具，不过因为内存缓冲区的效率，如果消费者失去了与队列的连接，那么很有可能在连接丢失时丢失消息。另外，在实现消息队列点对点功能上，至少要创建3个队列：主队列、工作队列、被拒绝队列，实现有点复杂。

  • Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件，PUB/SUB就是基本功能了，支持消息优先级、消息有序保证、消息过滤，保证每个消息至少投递一次。RocketMQ的集群消费功能大等于PTP模型。因为RocketMQ单个Consumer Group内的消费者类似于PTP，单个Consumer Group里面的消费者均摊消息，等于实现点对点功能，接收者单位是Group。

  • Apache ActiveMQ支持点对点和PUB/SUB，支持多种跨语言客户端和协议，具有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS 1.1和j2ee1.4

  • ZeroMQ是用C实现的，性能高、轻量级自然是它的特点。ZeroMQ 并非严格意义上的 at least once 或者 at most once，以其 Pub/Sub 模式来说，ZeroMQ 构建了消息确认和重传机制，却未对消息进行持久化，那么内存耗尽或者进程崩溃都会造成消息丢失，而重传则可能会造成消息被发送 1 到 n 次。当然，在企业级WEB服务中，尤其是微服务中我们对ZeroMQ的选择是偏少的。

  • Kafka更多的是作为发布/订阅系统，结合Kafka Stream，也是一个流处理系统

3.2 关于持久化

  • ZeroMQ支持内存、磁盘，不支持数据库持久化

  • Kafka支持内存、磁盘(主)，支持数据库持久化，支持大量数据堆积

  • RabbitMQ支持内存、磁盘，支持数据堆积，但是数据堆积影响生产效率

  • ActiveMQ支持内存、磁盘，自持数据库持久化

  • RocketMQ的所有消息都是持久化的，先写入系统 pagecache(页高速缓冲存储器)，然后刷盘，可以保证内存与磁盘都有一份数据，访问时，直接从内存读取

3.3 关于吞吐量

  • RabbitMQ在吞吐量方面稍逊于Kafka，他们的出发点不一样，RabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘。

  • Kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度，消息处理的效率很高

  • ZeroMQ也具有很高的吞吐量

  • RocketMQ相比RabbitMQ的吞吐量要大，但是没有Kafka的大

  • ActiveMQ相对RabbitMQ而言要弱

3.4 关于集群

  • Kafka：天然的"Leader-Slave"无状态集群，每台服务器既是Master也是Slave

  • ZeroMQ：去中心化，不支持集群

  • RabbitMQ：支持简单集群

  • RocketMQ：支持集群，常用多对"Master-Slave" 模式

  • ActiveMQ：支持简单集群模式，比如"主-备"，对高级集群模式支持不好。

3.5 关于负载均衡

  • Kafka：支持负载均衡，结合内置Zookeeper，有效的实现Kafka集群的Load Balancer

  • ZeroMQ：去中心化，不支持负载均衡，本身只是一个多线程网络库

  • RocketMQ：支持负载均衡

  • RabbitMQ：对负载均衡的支持不好

  • ActiveMQ：支持负载均衡，可以基于Zookeeper实现负载均衡

3.6 关于单机队列数

单机队列数越大，单机可以创建更多主题，因为每个主题都是由一批队列组成，消费者的集群规模和队列数成正比，队列越多，消费类集群可以越大。

  • Kafka单机超过64个队列/分区，Load会发生明显的飙高现象，队列越多，load越高，发送消息响应时间变长。Kafka分区数无法过多的问题

  • RocketMQ单机支持最高5万个队列，负载不会发生明显变化

4 Kafka Streams与Storm、Spark Streaming、Flink

4.1 流处理框架特点和处理方式

上面我们说过了流处理就是对数据集进行连续不断的处理，聚合，分析的过程，它的延迟要求尽可能的低（毫秒级或秒级），从流处理的几个重要方面来讲述，分布式流处理框架需要具有如下特点：

  • 消息传输正确性保证，保证区分有：

    • 消息At Most Once，即消息可以丢失或者传递一次

    • 消息At Least Once，即消息至少一次，存在重复传递的情况

    • 消息Exactly Once，即消息不会丢失也不会重复传递

  • 高容错性：在发生诸如节点故障、网络故障等故障时，框架应该能够恢复，并且应该从它离开的地方重新开始处理。这是通过不时地检查流到某个持久性存储的状态来实现的。

  • 状态管理：绝大部分分布式系统都需要保持状态处理的逻辑。流处理平台应该提供存储，访问和更新状态信息的能力

  • 高性能：这包括低延迟（记录处理的时间）、高吞吐量（throughput，记录处理/秒）和可伸缩性。延迟应尽可能短，吞吐量应尽可能多，不过这很难同时兼顾到这两者，需要做一个平衡

  • 高级特性：Event Time Processing(事件时间处理)、水印、支持窗口，如果流处理需求很复杂，则需要这些特性。例如，基于在源代码处生成记录的时间来处理记录（事件时间处理）

  • 成熟度：如果框架已经被大公司证明并在大规模上进行了测试，这就很好。更有可能在论坛或者其他地方获得良好的社区支持和帮助

流处理的方式有两种：

  • Native Streaming

    • 每一个传入的记录一到达就被处理，而不必等待其他记录。有一些持续运行的进程（我们称之为operators/tasks/bolts，命名取决于框架）会永远运行，并且每个记录都会经过这些进程来进行处理，示例：Storm、Flink、Kafka Streams。

  • Micro-batching

    • 快速批处理，这意味着每隔几秒钟传入的记录都会被批处理在一起，然后以几秒的延迟在一个小批中处理，例如: Spark Streaming

这两种方法都有一些优点和缺点。当每个记录一到达就被处理时，处理结果就感觉很自然，允许框架实现尽可能最小的延迟。但这也意味着在不影响吞吐量的情况下很难实现容错，因为对于每个记录，我们需要在处理后跟踪和检查点。此外，状态管理也很容易，因为有长时间运行的进程可以轻松地维护所需的状态；而小批处理方式，则完全相反，容错是附带就有了，因为它本质上是一个批处理，吞吐量也很高，因为处理和检查点将一次性完成记录组。但它会以一定的延迟为代价，让人感觉不像是自然的流处理。同时，高效的状态管理也将是一个挑战。

4.2 主流流处理框架比对

流处理框架

特点

缺点

Strom是流处理界的hadoop。它是最古老的开源流处理框架，也是最成熟、最可靠的流处理框架之一

非常低的延迟，真正的流处理，成熟和高吞吐量；非常适合不是很复杂流式处理场景；

消息至少一次保证机制；没有高级功能，如事件时间处理、聚合、窗口、会话、水印；

Spark Streaming

支持Lambda架构，免费提供Spark；高吞吐量，适用于许多不需要子延迟的场景；简单易用的高级api；社区支持好；此外，结构化流媒体更为抽象，在2.3.0版本中可以选择在微批处理和连续流媒体模式之间切换；保证消息恰好传递一次；

不是真正的流媒体，不适合低延迟要求；参数太多，很难调参；在许多高级功能上落后于Flink；

Flink

支持Lambda架构；开源流媒体领域的创新领导者；第一个真正的流式处理框架，具有所有高级功能，如事件时间处理、水印等；低延迟，高吞吐量，可根据需要配置；自动调整，没有太多参数需要调整；保证消息恰好传递一次；在像Uber、阿里巴巴这样的规模大公司接受。

进入流处理界晚，还没被广泛接受；社区支持相对较少，不过在蓬勃发展；

Kafka Streams

非常轻量级的库，适用于微服务和物联网应用；不需要专用群集；继承了卡夫卡所有的优良品质；支持流连接，内部使用rocksDb来维护状态。保证消息恰好传递一次；

与卡夫卡紧密结合，否则无法使用；刚刚起步，还未有大公司选择使用；不合适重量级的流处理；

总的来说，Flink作为专门流处理是一个很好的选择，但是对于轻量级并且和Kafka一起使用时，Kafka Streaming是个不错的选择。

5 Zookeeper & Kafka?

Zookeeper在Kafka集群中主要用于协调管理，主要作用：

  • Kafka将元数据信息保存在Zookeeper中

  • 通过Zookeeper的协调管理来实现整个kafka集群的动态扩展

  • 实现整个集群的负载均衡

  • Producer通过 Zookeeper 感知 partition 的Leader

  • 保存Consumer消费的状态信息。

  • 通过 ZK 管理集群配置，选举 Kafka Leader，以及在 Consumer Group 发生变化时进行 Rebalance

Zookeeper是由java编写的，所以需要先安装JDK。

5.1 Zookeeper是必须要有的吗？

是的，在Kafka中，尽管你只想使用一个代理、一个主题和一个分区，其中有一个生产者和多个消费者，不希望使用Zookeeper，浪费开销，但是这情况也需要Zookeeper，协调分布式系统中的任务、状态管理、配置等，而且使用单节点的场景显然没有利用到Kafka的优点。

另外，Apacke Kafka维护团队开始讨论去除Zookeeper了(2019年11月6日)，目前，Kafka使用ZooKeeper来存储分区和代理的元数据，并选择一个Broker作为Kafka控制器，而希望通过删除对ZooKeeper的依赖，将使Kafka能够以一种更具伸缩性和健壮性的方式管理元数据，启用对更多分区的支持，它还将简化Kafka的部署和配置，因为ZooKeeper是一个单独的系统，具有自己的配置文件语法，管理工具和部署模式。另外Kafka和ZooKeeper配置是分开的，所以很容易出错。例如，管理员可能在Kafka上设置了SASL，并且错误地认为他们已经保护了通过网络传输的所有数据。实际上，这样做还必须在单独的外部ZooKeeper系统中配置安全性。统一两个系统将提供统一的安全配置模型。将来Kafka可能希望支持单节点Kafka模式，这对于想要快速测试Kafka而无需启动多个守护程序的人很有用，删除掉ZooKeeper的依赖关系使之成为可能。

5.2 Zookeeper在Kafka中是自带的，可以使用自定义安装的ZK吗？

这个当然是可以的，你可以不启动Kafka自带的ZK。

6 理解Kafka数据模型: Topics、Partitions及Replication

Kafka的分区机制实现了Topic的水平扩展和顺序性保证。这一节我们深度了解下是怎么回事？

Topic在逻辑上可以被认为是一个队列。每条消费都必须指定它的topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个队列里。为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展，物理上把topic分成一个或多个partition，每个partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个partition的所有消息和索引文件，比如我们创建了一个主题叫xiaobiao，然后Kafka有三个Brokers，结合《Kafka,ZK集群开发或部署环境搭建及实验》这一篇文章中的实验环节，我们创建主题的时候需要指定：

# 利用Kafka提供的命令行脚本，创建两分区两副本的主题xiaobiao
./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic xiaobiao

两分区，两副本，如何理解呢？我们指定了三个服务，我们将xiaobiao主题分为两个子部分，可以认为是两个子队列，对应的在物理上，我们可以在log.dir参数设定的目录下看到两个文件夹xiaobiao-0和xiaobiao-1，不过根据Kafka的分区策略，对于多个Kafka Brokers，分区(多个文件夹)一般会分散在不同的Broker上的log.dir设定的目录下，当只有一个Broker时，所有的分区就只分配到该Broker上，消息会通过负载均衡发布到不同的分区上，消费者会监测偏移量来获取哪个分区有新数据，从而从该分区上拉取消息数据。这是分区的表现。不过分区数越多，在一定程度上会提升消息处理的吞吐量，因为Kafka是基于文件进行读写，因此也需要打开更多的文件句柄，也会增加一定的性能开销，但是Kafka社区已经在制定解决方案，实现更多的分区，而性能不会受太多影响。

如果分区过多，那么日志分段也会很多，写的时候由于是批量写，其实就会变成随机写了，随机 I/O 这个时候对性能影响很大。所以一般来说 Kafka 不能有太多的 Partition。

那副本呢？顾名思义，即主题的副本个数，即我们上面有两个主题分区，即物理上两个文件夹，那么指定副本为2后，则会复制一份，则会有两个xiaobai-0两个xiaobai-1，副本位于集群中不同的broker上，也就是说副本的数量不能超过broker的数量，否则创建主题时就会失败。那么副本有什么用呢？当Kafka某个代理(Broker)出现故障且无法为请求(Consumer)提供服务时，为了达到可用性的唯一目的而设置有多个数据副本，这样就不担心集群中某个Broker挂掉了，这里也进一步可以知道，达到这个作用，那么一个主题的分区副本是需要在不同的Broker上的，而且对应副本分区是保持数据同步的。不可避免地，副本越多，那么对Kafka的吞吐量是会造成影响的。下图就是Replication Factor等于2时数据同步示意图：

分区Leader: 对于每个分区，都有一个副本被指定为Leader。Leader负责发送和接收该分区的数据，所有其他副本都称为分区的同步副本（或跟随者）。

In sync replicas是分区的所有副本的子集，该分区与主分区具有相同的消息。

比如当Broker2 挂掉后，由于broker 2是分区1的负责人(Leader)，因此现在无法访问分区1。发生这个情况的时候Kafka会自动选择一个同步副本（在上图中只有一个副本）并使它成为领导者(Leader)。现在，当broker 2重新上线时，broker 2中分区1可以再次尝试成为Leader。

当然，上面所说副本和分区没有具体深入到内部机制是怎么实现的，怎么保证的，这里就先不展开了。

7 Kafka的Consumer Group

Consumer Group:每一个消费者实例都属于一个消费Group，每一条消息只会被同一个消费Group里的一个消费者实例消费（不同消费Group可以同时消费同一条消息）。不同于一般的队列，Kafka实现了消息被消费完后也不会将消息删除的功能，即我们能够借助Kafka实现离线处理和实时处理，跟Hadoop和Flink这两者特性可以对应起来，因此可以分配两个不同消费组分别将数据送入不同处理任务中。

8 总结

这一篇文章让我们对Kafka有了个基本的认识，可以做消息订阅/发布系统，可以做实时流处理，对Kafka的分区和副本有了一定的认识，对Kafka的消费组的特性也有了个基本了解，接下来就进入实践，实践过后，我们再深入探讨Kafka的内部原理和实现机制。

9 参考资料

  • http://kafka.apache.org/intro.html

  • http://kafka.apachecn.org/intro.html

  • https://stackoverflow.com/questions/23751708/is-zookeeper-a-must-for-kafka

  • https://stackoverflow.com/questions/38024514/understanding-kafka-topics-and-partitions

  • https://www.bigendiandata.com/2016-11-15-Data-Types-Compared/

  • https://stackoverflow.com/questions/44014975/kafka-consumer-api-vs-streams-api

  • https://kafka.apache.org/documentation/streams/

  • https://medium.com/@stephane.maarek/the-kafka-api-battle-producer-vs-consumer-vs-kafka-connect-vs-kafka-streams-vs-ksql-ef584274c1e

  • https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-500%3A+Replace+ZooKeeper+with+a+Self-Managed+Metadata+Quorum

  • https://juejin.im/post/5b32044ef265da59654c3027

  • https://www.infoq.cn/article/democratizing-stream-processing-apache-kafka-ksql

  • https://cloud.tencent.com/developer/article/1031210

  • http://www.54tianzhisheng.cn/2018/01/05/SpringBoot-Kafka/#

  • http://www.54tianzhisheng.cn/2018/01/04/Kafka/

  • https://www.infoq.cn/article/kafka-analysis-part-7

  • https://juejin.im/post/5b32044ef265da59654c3027

  • http://kafka.apachecn.org/documentation.html

  • https://www.linkedin.com/pulse/message-que-pub-sub-rabbitmq-apache-kafka-pubnub-krishnakantha

  • https://www.rabbitmq.com/

  • https://medium.com/@anvannguyen/redis-message-queue-rpoplpush-vs-pub-sub-e8a19a3c071b

  • http://jm.taobao.org/2017/01/12/rocketmq-quick-start-in-10-minutes/

  • https://activemq.apache.org/components/artemis/documentation/2.0.0/address-model.html

  • https://www.journaldev.com/9731/jms-tutorial

  • https://medium.com/@chandanbaranwal/spark-streaming-vs-flink-vs-storm-vs-kafka-streams-vs-samza-choose-your-stream-processing-91ea3f04675b

  • https://medium.com/@_amanarora/replication-in-kafka-58b39e91b64e

  • http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E8%A7%A3%E6%9E%90/

  • https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Kafka+Client-side+Assignment+Proposal

以上是 Kafka及周边深度了解 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/511618.html

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