这篇文章主要介绍“kafka的特点和组件”，在日常操作中，相信很多人在kafka的特点和组件问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”kafka的特点和组件”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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一、特点

MQ生来就是解决生产者和消费者速度不匹配的问题而诞生的，那么MQ系统一个最最基本的要求就是写入速度必须要快，哪怕出队速度慢点也无所谓，因为业务高峰期持续时间是有限的，高峰结束之后有的是时间让消费者慢慢消化，更别说简单粗暴多加几台消费者就好了。

1.同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。

2.可进行持久化操作。将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。

3.分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。

4.消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡。

5.支持online和offline的场景。

二、组件

broker：发布和订阅的中间者，堆积消息。

zookeeper：管理kafka集群，监控每个broker的状态，使得发布和订阅都与有效的broker进行。

producer：消息的发布者。Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息发送到哪个partition。

consumer：异步消费者，通过订阅感兴趣的topic，从broker拉取消息进行消费。在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻);每个group中consumer消息消费互相独立;我们可以认为一个group是一个"订阅"者,一个Topic中的每个partions,只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费,不过一个consumer可以同时消费多个partitions中的消息.kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的.事实上,从Topic角度来说,当有多个partitions时,消息仍不是全局有序的.

**Consumer group:每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;此作用主要是为了"负载均衡".**一个group中的多个consumer可以交错的消费一个topic的所有partitions;简而言之,保证此topic的所有partitions都能被此group所消费,且消费时为了性能考虑,让partition相对均衡的分散到每个consumer上.

三、原理

1.持久化

kafka使用文件存储消息(append only log),这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化是非常艰难的.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数.对于kafka而言,较高性能的磁盘,将会带来更加直接的性能提升.

2.性能

除磁盘IO之外,我们还需要考虑网络IO,这直接关系到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高超的技巧;对于producer端,可以将消息buffer起来,当消息的条数达到一定阀值时,批量发送给broker;对于consumer端也是一样,批量fetch多条消息.不过消息量的大小可以通过配置文件来指定.对于kafka broker端,似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需进程再次copy和交换(这里涉及到"磁盘IO数据"/"内核内存"/"进程内存"/"网络缓冲区",多者之间的数据copy).

其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因此启用消息压缩机制是一个良好的策略;压缩需要消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑.可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩.kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式.

3.负载均衡

kafka集群中的任何一个broker,都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含"集群中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等信息(请参看zookeeper中的节点信息). 当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层".

异步发送，将多条消息暂且在客户端buffer起来,并将他们批量发送到broker;小数据IO太多,会拖慢整体的网络延迟,批量延迟发送事实上提升了网络效率;不过这也有一定的隐患,比如当producer失效时,那些尚未发送的消息将会丢失。

4.Topic模型

其他JMS实现,消息消费的位置是有proper保留,以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等,同时还要控制消息的状态.这就要求JMS broker需要太多额外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一个consumer在消费,且不存在消息状态的控制,也没有复杂的消息确认机制,可见kafka broker端是相当轻量级的.**当消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset.而且，在kafka0.10版本中的“auto.offset.reset”配置项中，无论是eraliest、lastest、none或anything else任何一个选项，都是在没有初始offset或者在offset丢失下才会生效。**由此可见,consumer客户端也很轻量级。

kafka中consumer负责维护消息的消费记录,而broker则不关心这些,这种设计不仅提高了consumer端的灵活性,也适度的减轻了broker端设计的复杂度;这是和众多JMS proper的区别.此外,kafka中消息ACK的设计也和JMS有很大不同,kafka中的消息是批量(通常以消息的条数或者chunk的尺寸为单位)发送给consumer,当消息消费成功后,向zookeeper提交消息的offset,而不会向broker交付ACK.或许你已经意识到,这种"宽松"的设计,将会有"丢失"消息/"消息重发"的危险.

5.log

每个log entry格式为"4个字节的数字N表示消息的长度" + "N个字节的消息内容";每个日志都有一个offset来唯一的标记一条消息,offset的值为8个字节的数字,表示此消息在此partition中所处的起始位置..每个partition在物理存储层面,有多个log file组成(称为segment).segment file的命名为"最小offset".kafka.例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

获取消息时,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用来表示消息的起始位置,chunk size用来表示最大获取消息的总长度(间接的表示消息的条数).根据offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根据segment的最小offset取差值,得到它在file中的相对位置,直接读取输出即可.

6.分布式

kafka使用zookeeper来存储一些meta信息,并使用了zookeeper watch机制来发现meta信息的变更并作出相应的动作(比如consumer失效,触发负载均衡等)

Broker node registry: 当一个kafka broker启动后,首先会向zookeeper注册自己的节点信息(临时znode),同时当broker和zookeeper断开连接时,此znode也会被删除.

Broker Topic Registry: 当一个broker启动时,会向zookeeper注册自己持有的topic和partitions信息,仍然是一个临时znode.

Consumer and Consumer group: 每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;此作用主要是为了"负载均衡".一个group中的多个consumer可以交错的消费一个topic的所有partitions;简而言之,保证此topic的所有partitions都能被此group所消费,且消费时为了性能考虑,让partition相对均衡的分散到每个consumer上.

Consumer id Registry: 每个consumer都有一个唯一的ID(host:uuid,可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息.

Consumer offset Tracking: 用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset.此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当group中一个消费者失效,其他consumer可以继续消费.

Partition Owner registry: 用来标记partition正在被哪个consumer消费.临时znode。此节点表达了"一个partition"只能被group下一个consumer消费,同时当group下某个consumer失效,那么将会触发负载均衡(即:让partitions在多个consumer间均衡消费,接管那些"游离"的partitions)

当consumer启动时,所触发的操作:

A) 首先进行"Consumer id Registry";

B) 然后在"Consumer id Registry"节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的"leave"和"join";只要此znode path下节点列表变更,都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

C) 在"Broker id registry"节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance.

总结:

1. Producer端使用zookeeper用来"发现"broker列表,以及和Topic下每个partition leader建立socket连接并发送消息.

2. Broker端使用zookeeper用来注册broker信息,已经监测partition leader存活性.

3. Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息。

7.副本管理

Kafka尽量的使所有分区均匀的分布到集群所有的节点上而不是集中在某些节点上，另外主从关系也尽量均衡这样每个几点都会担任一定比例的分区的leader.

优化leader的选择过程也是很重要的，它决定了系统发生故障时的空窗期有多久。Kafka选择一个节点作为“controller”,当发现有节点down掉的时候它负责在分区的所有节点中选择新的leader,这使得Kafka可以批量的高效的管理所有分区节点的主从关系。如果controller down掉了，活着的节点中的一个会备切换为新的controller.

8.Leader与副本同步

创建副本的单位是topic的分区，每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由leader处理，一般分区的数量都比broker的数量多的多，各分区的leader均匀的分布在brokers中。所有的followers都复制leader的日志，日志中的消息和顺序都和leader中的一致。followers向普通的consumer那样从leader那里拉取消息并保存在自己的日志文件中。

许多分布式的消息系统自动的处理失败的请求，它们对一个节点是否着（alive）”有着清晰的定义。Kafka判断一个节点是否活着有两个条件：

1. 节点必须可以维护和ZooKeeper的连接，Zookeeper通过心跳机制检查每个节点的连接。

2. 如果节点是个follower,他必须能及时的同步leader的写操作，延时不能太久。

符合以上条件的节点准确的说应该是“同步中的（in sync）”，而不是模糊的说是“活着的”或是“失败的”。Leader会追踪所有“同步中”的节点，一旦一个down掉了，或是卡住了，或是延时太久，leader就会把它移除。至于延时多久算是“太久”，是由参数replica.lag.max.messages决定的，怎样算是卡住了，怎是由参数replica.lag.time.max.ms决定的。

四、版本比较

（一）、0.8.x vs 0.9

1.安全

Kafka提供了三个安全特性。

一是提供Kerberos 和 TLS 身份认证。

二是提供了类似Unix-like权限系统，控制哪些用户可以访问数据。

三是提供数据传输加密。

当然只有新的producer，consumer API和0.9的consumer实现才能使用这些安全特性。老的API还是没有这些安全方面的控制。

这些安全特性实现了向下兼容的方式，不启动安全特性的用户不必担心性能的降低。

这只是第一版的安全特性，更多的安全控制会在将来的版本中提供。

2.新的Consumer

Kafka 0.8.2, Producer被重新设计， Kafka 0.9则重新设计了Consumer接口。它不再区分high-level consumer API和low-level consumer API，而是提供了一个统一的consumer API。

1）Kafka可以自行维护Offset、消费者的Position。也可以开发者自己来维护Offset，实现相关的业务需求。消费时，可以只消费指定的Partitions

2）.可以使用外部存储记录Offset，如数据库之类的。

3）.自行控制Consumer消费消息的位置。

4）.可以使用多线程进行消费。

3.为用户定义配额

一个大的Kafka集群可能有多个用户。0.9以前，consumer 如果处理的消息非常快，可能会垄断整个broker的网络资源，producer也是如此。现在Kafka 0.9提供了基于client的用户配额控制。对于Producer可以控制每个client的每秒写的字节数，对于Consumer控制每个 client的每秒读的字节。

（二）、0.9 vs 0.10

1.Kafka Streams

Kafka Streams包含了一整套描述常见流操作的高级语言API（比如 joining, filtering以及aggregating records），这使得开发者可以快速开发强大的流处理应用程序。Kafka Streams提供了状态和无状态的处理能力，并且可以部署在很多系统之上。

2.Connectors连接状态/控制的REST API

在Kafka 0.10.0.0中，Kafka Connect得到了持续提升。

在此之前，用户需要监控日志以便看到各个connectors以及他们task的状态，现在Kafka已经支持了获取的状态API这样使得监控变得更简单。

同时也添加了控制相关的API，这使得用户可以在进行维护的时候停止一个connector；或者手动地重启那些失败的task。这些能够直观的在用户界面展示和管理connector目前可以在控制中心(Control Center)看到。

3.SASL改进

新的安全特性，包括通过SASL支持Kerberos。Apache Kafka 0.10.0.0现在支持更多的SASL特性，包括外部授权服务器，在一台服务器上支持多种类型的SASL认证以及其他的改进。

4.Rack Awareness

现在Kafka已经内置了机架感知以便隔离副本，这使得Kafka保证副本可以跨越到多个机架或者是可用区域，显著提高了Kafka的弹性和可用性。这个功能是由Netflix提供的。

5.Kafka Consumer Max Records

在Kafka 0.9.0.0，开发者们在新consumer上使用poll()函数的时候是几乎无法控制返回消息的条数。不过值得高兴的是，此版本的Kafka引入了max.poll.records参数，允许开发者控制返回消息的条数。

6.协议版本改进

Kafka brokers现在支持返回所有支持的协议版本的请求API，这个特点的好处就是以后将允许一个客户端支持多个broker版本。

到此，关于“kafka的特点和组件”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

本文标题：kafka的特点和组件
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