Apache Kafka

Apache Kafaka

一、概述

Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台，该平台提供了消息的订阅与发布的消息队列，一般用作系统间解耦、异步通信、削峰填谷等作用。

同时Kafka又提供了Kafka streaming插件包实现了实时在线流处理。相比较一些专业的流处理框架不同，Kafka Streaming计算是运行在应用端，具有简单、入门要求低、部署方便等优点。Kafka主要用于做以下两方面：

• 消息队列Message Queue
• Kafka Streaming 流处理
  

第一幅图：当发送短信业务宕机时，用户注册也不能使用
第二幅图：当发送短信业务宕机时，用户注册还能使用，发送短信业务可以滞后，并且用户注册时间减短

消息队列是一种在分布式和大数据开发中不可或缺的中间件。在分布式或者大数据开发中通常使用消息队列进行缓冲、系统间解耦和削峰填谷等业务场景，常见的消息队列服务工作模式大致会分为两大类：

• 至多一次：消息生产者将数据写入消息系统，然后由消费者负责去拉去消息服务器中的消息，一旦消息被确认消费之后 ，由消息服务器主动删除队列中的数据，这种消费方式一般只允许被一个消费者消费，并且消息队列中的数据不允许被重复消费。
• 没有限制：同上诉消费形式不同，生产者发不完数据以后，该消息可以被多个消费者同时消费，并且同一个消费者可以多次消费消息服务器中的同一个记录。主要是因为消息服务器一般可以长时间存储海量消息。

二、基础架构

1、日志和分区

Kafka集群以Topic形式负责分类集群中的Record，每一个Record属于一个Topic，生产者负责发送数据到Kafka集群中的某一个Topic中，同时消费者可以订阅kafka集群中的Topic.

每个Topic底层都会对应一组分区的日志用于持久化Topic中的Record。在Kafka集群中，Topic的每一个日志的分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader，其他的Broker担当该分区的follower，Leader负责分区数据的读写操作，follower负责同步改分区的数据。这样如果分区的Leader宕机，改分区的其他follower会选取出新的leader继续负责该分区数据的读写。其中集群的中Leader的监控和Topic的部分元数据是存储在Zookeeper中。

2、生产者

生产者将数据发布到他们选择的Topic。生产者负责选择将哪个记录分配给Topic中的哪个Partition。可以以round-robin方式完成此操作，仅是为了平衡负载，也可以根据某些语义分区功能（例如基于记录中的Key）进行此操作

Kafka中所有消息是通过Topic为单位进行管理，每个Kafka中的Topic通常会有多个订阅者，负责订阅发送到改Topic中的数据。每个在Kafka 集群中的Topic，Kafka负责管理改Topic的一组日志分区：

每组日志分区是一个有序的不可变的的日志序列，分区中的每一个Record都被分配了唯一的序列编号称为是offset，Kafka 集群会持久化所有发布到Topic中的Record信息，改Record的持久化时间是通过配置文件指定,默认是168小时。

log.retention.hours=168

Kafka底层会定期的check日志文件，然后将过期的数据从log中移除，由于Kafka使用硬盘存储日志文件，因此使用Kafka长时间缓存一些日志文件是不存在问题的。

3、消费组

在消费者消费Topic中数据的时候，每个消费者会维护本次消费对应分区的偏移量，消费者会在消费完一个批次的数据之后，会将本次消费的偏移量提交给Kafka集群，因此对于每个消费者而言可以随意的控制改消费者的偏移量。因此在Kafka中，消费者可以从一个topic分区中的任意位置读取队列数据，由于每个消费者控制了自己的消费的偏移量，因此多个消费者之间彼此相互独立。消费者使用ConsumerGroup名称标记自己，并且发布到Topic的每条记录都会传递到每个订阅ConsumerGroup中的一个消费者实例。如果所有Consumer实例都具有相同的ConsumerGroup，那么Topic中的记录会在改ConsumerGroup中的Consumer实例进行均分消费；如果所有Consumer实例具有不同的ConsumerGroup，则每条记录将广播到所有ConsumerGroup进程。

更常见的是，我们发现Topic具有少量的Consumer Group，每个ConsumerGroup可以理解为一个“逻辑的订阅者”。每个ConsumerGroup均由许多Consumer实例组成，以实现可伸缩性和容错能力。这无非就是发布-订阅模型，其中订阅者是消费者的集群而不是单个进程。这种消费方式Kafka会将Topic按照分区的方式均分给一个ConsumerGroup下的实例，如果ConsumerGroup下有新的成员介入，则新介入的Consumer实例会去接管ConsumerGroup内其他消费者负责的某些分区，同样如果一下ConsumerGroup下的有其他Consumer实例宕机，则由改ConsumerGroup其他实例接管。

由于Kafka的Topic的分区策略，因此Kafka仅提供分区中记录的有序性，也就意味着相同Topic的不同分区记录之间无顺序。因为针对于绝大多数的大数据应用和使用场景， 使用分区内部有序或者使用key进行分区策略已经足够满足绝大多数应用场景。但是，如果您需要记录全局有序，则可以通过只有一个分区Topic来实现，尽管这将意味着每个ConsumerGroup只有一个Consumer进程。

更常见的是，我们发现Topic具有少量的ConsumerGroup，每个ConsumerGroup可以理解为一个“逻辑的订阅者”。每个ConsumerGroup均由许多Consumer实例组成，以实现可伸缩性和容错能力。这无非就是发布-订阅模型，其中订阅者是消费者的集群而不是单个进程。这种消费方式Kafka会将Topic按照分区的方式均分给一个ConsumerGroup下的实例，如果ConsumerGroup下有新的成员介入，则新介入的Consumer实例会去接管ConsumerGroup内其他消费者负责的某些分区，同样如果一下ConsumerGroup下的有其他Consumer实例宕机，则由改ConsumerGroup其他实例接管。

4、顺序写入&ZeroCopy

Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术， 顺序写和MMFile 。

因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址，然后写入，其中寻址是一个“机械动作”，它是最耗时的。所以硬盘最讨厌随机I/O，最喜欢顺序I/O。为了提高读写硬盘的速度，Kafka就是使用顺序I/O。这样省去了大量的内存开销以及节省了IO寻址的时间。但是单纯的使用顺序写入，Kafka的写入性能也不可能和内存进行对比，因此Kafka的数据并不是实时的写入硬盘中 ，

Kafka充分利用了现代操作系统分页存储来利用内存提高I/O效率。Memory Mapped Files(后面简称mmap)也称为内存映射文件，在64位操作系统中一般可以表示20G的数据文件，它的工作原理是直接利用操作系统的Page来实现文件到物理内存的直接映射。完成MMP映射后，用户对内存的所有操作会被操作系统自动的刷新到磁盘上，极大地降低了IO使用率。

Kafka服务器在响应客户端读取的时候，底层使用ZeroCopy技术，直接将磁盘无需拷贝到用户空间，而是直接将数据通过内核空间传递输出，数据并没有抵达用户空间。常规的IO操作流程如下：
1.用户进程调用read等系统调用向操作系统发出IO请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区中。自己进入阻塞状态

2.操作系统收到请求后，进一步将IO请求发送磁盘

3.磁盘驱动器收到内核的IO请求，把数据从磁盘读取到驱动器的缓冲中。此时不占用CPU。当驱动器的缓冲区被读满后，向内核发起中断信号告知自己缓冲区已满

4.内核收到中断，使用CPU时间将磁盘驱动器的缓存中的数据拷贝到内核缓冲区中。

5.如果内核缓冲区的数据少于用户申请的读的数据，重复步骤3跟步骤4，直到内核缓冲区的数据足够多为止。

6.将数据从内核缓冲区拷贝到用户缓冲区，同时从系统调用中返回完成读取任务

缺点：用户的每次IO请求，都需要CPU多次参与。

现代操作系统大都引入了协处理器的概念，也就是说系统在读取的磁盘文件的时候，无需CPU直接参与。而是将数据读取的任务交给DMA控制器，负责辅助CPU完成数据的读取过程。

1.用户进程调用read等系统调用向操作系统发出IO请求，请求读取数据到自己的内存缓冲区中。自己进入阻塞状态。

2.操作系统收到请求后，进一步将IO请求发送DMA。然后让CPU干别的活去。

3.DMA进一步将IO请求发送给磁盘。

4.磁盘驱动器收到DMA的IO请求，把数据从磁盘读取到驱动器的缓冲中。当驱动器的缓冲区被读满后，向DMA发起中断信号告知自己缓冲区已满。

5.DMA收到磁盘驱动器的信号，将磁盘驱动器的缓存中的数据拷贝到内核缓冲区中。此时不占用CPU。这个时候只要内核缓冲区的数据少于用户申请的读的数据，内核就会一直重复步骤3跟步骤4，直到内核缓冲区的数据足够多为止。

6.当DMA读取了足够多的数据，就会发送中断信号给CPU。

7.CPU手动DMA的信号，知道数据已经准备好，于是将数据从内核拷贝到用户空间，系统调用返回。

跟IO中断模式相比，DMA模式下，DMA就是CPU的一个代理，它负责了一部分的拷贝工作，从而减轻了CPU的负担。DMA的优点就是：中断少，CPU负担低。

在了解底层操作系统的IO操作以后，我们来看一下网络场景。文件在磁盘中数据被copy到内核缓冲区 ->从内核缓冲区copy到用户缓冲区->用户缓冲区copy到内核与socket相关的缓冲区-> 数据从socket缓冲区copy到相关协议引擎发送出去。

从上图可以看出，默认数据需要从内核到用户在到内核空间的这么一个过程是多余的，所谓ZeroCopy的做法是直接在内核中将数据发送出去，因此节省了1次拷贝。文件在磁盘中数据被copy到内核缓冲区->从内核缓冲区copy到内核与socket相关的缓冲区->数据从socket缓冲区copy到相关协议引擎发送出去。