kafka介绍

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的 （replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、 Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

1.使用场景

• 日志收集：可以用Kafka收集各种服务的log，通过kafka以统⼀接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。

• 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。

• 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、 搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。

• 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。

2.kafka基本概念

整个流程应该是：producer通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumer 来进行消费，如下图：

服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。

kafka基本使用

1.安装&关闭

以下所有操作全部基于kafka_2.13-3.0.1.tgz （3.0.1版本） 这个版本

配置文件server.properties（主要修改以下配置）

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯⼀
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx(服务器内网IP地址):9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx(服务器对外IP地址):9092
#kafka的消息存储⽂件
log.dir=/usr/local/kafka/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

启动

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

验证

# 查看端口是否占用
netstat -ntlp 

或者

进入到zk内查看是否有kafka的节点：/brokers/ids/0

./zkCli.sh

关闭kafka

./kafka-server-stop.sh stop ../config/server.properties

2.创建topic

执行以下命令创建名为“test”的topic，这个topic只有⼀个partition，并且备份因子也设置为 1

./kafka-topics.sh --bootstrap-server kafkahost:9092 --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1-- 新版本的kafka，已经不需要依赖zookeeper来创建topic，新版的kafka创建topic指令如下：
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1

3.查看kafka中所有的主题

./kafka-topics.sh --bootstrap-server kafkahost:9092 --list./kafka-topics.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --list

4.发送消息

kafka自带了⼀个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容或者以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每⼀个行会被当做成⼀个独立的消息。使用kafka的发送消息的客户端，指定发送到的kafka服务器地址和topic

把消息发送给broker中的某个topic，打开⼀个kafka发送消息的客户端，然后开始用客户端向kafka服务器发送消息

./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --topic test

5.消费消息

消费消息两种方式：

对于consumer，kafka同样也携带了⼀个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出，默认是消费最新的消息。 使用kafka的消费者消息的客户端，从指定kafka服务器的指定 topic中消费消息

1. 从当前主题中的最后⼀条消息的offset（偏移量位置）+1开始消费

   ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --topic test
   

2. 从当前主题中的第⼀条消息开始消费

   ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --from-beginning --topic test
   

6.消息的细节

• 生产者将消息发送给broker，broker会将消息保存在本地的日志文件中

/usr/local/kafka/data/kafka-logs/主题-分区/00000000.log

• 消息的保存是有序的，通过offset偏移量来描述消息的有序性
• 消费者消费消息时可以通过offset来描述当前要消费的那条消息的位置

7.单播&多播消息

单播还是多播消息取决于topic有多少消费组

1）单播

如果多个消费者在同⼀个消费组，那么只有⼀个消费者可以收到订阅的topic中的消息。（同⼀个消费组中只能有⼀个消费者收到订阅topic中的消息。）

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test

2）多播

不同的消费组订阅同⼀个topic，那么不同的消费组中只有⼀个消费者能收到消息。实际上也是多个消费组中的多个消费者收到了同⼀个消息。

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --consumer-property group.id=testGroup1 --topic test
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --consumer-property group.id=testGroup2 --topic test

3）区别

8.查看消费组详细信息

# 查看当前主题下有哪些消费组
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --list# 查看消费组中的具体信息：⽐如当前偏移量、最后⼀条消息的偏移量、堆积的消息数量
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --describe --group testGroup

• Currennt-offset：当前消费组的已消费偏移量（最后被消费的消息的偏移量）
• Log-end-offset：主题对应分区消息的结束偏移量(HW) 【消息总量，最后一条消息偏移量】
• Lag：当前消费组未消费的消息数（积压消息量）

Kafka中主题和分区的概念

1.主题

主题-topic在kafka中是⼀个逻辑的概念，kafka通过topic将消息进⾏分类。不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。

但是有⼀个问题，如果说这个topic中的消息非常非常多，多到需要几T来存，因为消息是会被保存到log日志文件中的。为了解决单个文件过大的问题，kafka提出了Partition分区的概念。

2.分区

1）分区的概念

通过partition将⼀个topic中的消息分区来存储。

这样的好处有多个：

• 分区存储，可以解决统⼀存储文件过大的问题
• 提高了读写的吞吐量：读和写可以同时在多个分区中进行

2）创建多分区的主题

./kafka-topics.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --create --topic test1 --partitions 2 --replication-factor 1

3.kafka中消息日志文件中保存的内容

• 00000.log： 这个文件中保存的就是消息

• __consumer_offsets-49：

  kafka内部自己创建了__consumer_offsets主题包含了50个分区。这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量。因为每个消费者都会自己维护着消费的主题的偏移量，也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量自主上报给kafka中的默认主题：consumer_offsets。因此kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区(可以通过offsets.topic.num.partitions设置)。

  • 提交到哪个分区：通过hash函数：hash(consumerGroupId) % __consumer_offsets 主题的分区数
  • 提交到该主题中的内容是：key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值

• 文件中保存的消息，默认保存7天。七天到后消息会被删除，最后就保留最新的那条数据。

Kafka集群操作

1.搭建kafka集群（三个broker）

• 创建三个server.properties文件

# 0 1 2
broker.id=2
# 9092 9093 9094
listeners=PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx(服务器内网IP地址):9094
advertised.listeners=PLAINTEXT://xx.xx.xx.xx(服务器对外IP地址):9094
# kafka-logs kafka-logs-1 kafka-logs-2
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2

• 通过命令来启动三台broker

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server1.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server2.properties

• 校验是否启动成功

进入到zk中查看/brokers/ids中过是否有三个znode（0，1，2）

2.副本的概念

在创建主题时，除了指明了主题的分区数以外，还指明了副本数 replication-factor参数

如下主题，创建了两分区、三副本（副本对应集群中broker数量）

./kafka-topics.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --create --topic my-replicated-topic --partitions 2 --replication-factor 3

副本是为了为主题中的分区创建多个备份，多个副本在kafka集群的多个broker中，会有⼀个副本作为leader，其他是follower。

查看topic情况：

# 查看topic情况
./kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 124.222.253.33:9092 --topic my-replicated-topic

• leader：

kafka的写和读的操作，都发生在leader上。leader负责把数据同步给follower。当leader挂了，经过主从选举，从多个follower中选举产⽣⼀个新的leader（follower通过poll的方式来同步数据）

• follower：

接收leader的同步的数据，leader挂了，参与leader选举

• replicas：

当前副本存在的broker节点

• isr：

可以同步和已同步的broker节点会被存入到isr集合中。如果isr中的broker节点性能较差，会被踢出isr集合。

3.broker、主题、分区、副本

综上broker、主题、分区、副本概念已全部展示：

集群中有多个broker，创建主题时可以指明主题有多个分区（把消息拆分到不同的分区中存储），可以为分区创建多个副本，不同的副本存放在不同的broker⾥。

4.kafka集群消息的发送

./kafka-console-producer.sh --broker-list 124.222.253.33:9092,124.222.253.33:9093,124.222.253.33:9094 --topic my-replicated-topic

5.kafka集群消息的消费

1）普通消费

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092,124.222.253.33:9093,124.222.253.33:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic

2）指定消费组消费

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 124.222.253.33:9092,124.222.253.33:9093,124.222.253.33:9094 --from-beginning --consumer-property group.id=testGroup1 --topic my-replicated-topic

6.分区分消费组的集群消费中的细节

• ⼀个partition只能被⼀个消费组中的⼀个消费者消费，目的是为了保证消费的顺序性，但是多个partion的多个消费者消费的总的顺序性是得不到保证的，那怎么做到消费的总顺序性呢？（Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同⼀个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。 ⼀个消费者可以消费多个partition。）

• partition的数量决定了消费组中消费者的数量，建议同⼀个消费组中消费者的数量不要超过partition的数量，否则多的消费者消费不到消息

• 如果消费者挂了，那么会触发rebalance机制，会让其他消费者来消费该分区

kafka集群中的controller、 rebalance、HW

1.controller

• 集群中谁来充当controller 【Kafka集群中始终只有一个Controller Broker】

每个broker启动时会向zk创建⼀个临时序号节点，获得的序号最小的那个broker将会作为集群中的controller，

负责这么几件事：

• 当集群中有⼀个副本的leader挂掉，需要在集群中选举出⼀个新的leader，选举的规则是 从isr集合中最左边获得。
• 当集群中有broker新增或减少，controller会同步信息给其他broker
• 当集群中有分区新增或减少，controller会同步信息给其他broker

脑裂
如果controller Broker 挂掉了，Kafka集群必须找到可以替代的controller，集群将不能正常运转。这里面存在一个问题，很难确定Broker是挂掉了，还是仅仅只是短暂性的故障。但是，集群为了正常运转，必须选出新的controller。如果之前被取代的controller又正常了，他并不知道自己已经被取代了，那么此时集群中会出现两台controller。
其实这种情况是很容易发生。比如，某个controller由于GC而被认为已经挂掉，并选择了一个新的controller。在GC的情况下，在最初的controller眼中，并没有改变任何东西，该Broker甚至不知道它已经暂停了。因此，它将继续充当当前controller，这是分布式系统中的常见情况，称为脑裂。

2.rebalance机制

• 前提：消费组中的消费者没有指明分区来消费
• 触发的条件：当消费组中的消费者和分区的关系发生变化的时候
• 分区分配的策略：在rebalance之前，分区怎么分配会有这么三种策略
  • range：根据公式计算得到每个消费消费哪几个分区：前面的消费者是分区总数/消费者数量+1,之后的消费者是分区总数/消费者数量（7个分区，三个消费者，则是：第一个消费者前三个分区，后面两个消费者各两个分区；8,3->3,3,2；9,3->3,3,3）
  • 轮询：大家轮着来
  • sticky：粘合策略，如果需要rebalance，会在之前已分配的基础上调整，不会改变之前的分配情况。如果这个策略没有开，那么就要进行全部的重新分配（全部重新分配效率较差）。建议开启。

3.HW和LEO

LEO是某个副本最后消息的消息位置（log-end-offset）

HW是已完成同步的位置。消息在写入broker时，且每个broker完成这条消息的同步后，hw才会变化。在这之前消费者是消费不到这条消息的。在同步完成之后，HW更新之后，消费者才能消费到这条消息，这样的目的是防止消息的丢失。（保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。）
HW <= LEO