本文轉(zhuǎn)載自：http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html，作者做了一理解上的的修改

1.什么是kafka?

1.1入門

1.1.1簡(jiǎn)介

• kafka是LinkedIn開(kāi)源的一個(gè)分布式MQ系統(tǒng)，現(xiàn)在是Apache的孵化項(xiàng)目。

• Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice ，在它的主頁(yè)描述kafka為一個(gè)高吞吐量的分布式（能將消息分散到不同的節(jié)點(diǎn)上）MQ。

• Kafka僅僅由7000行Scala編寫，據(jù)了解，Kafka每秒可以生產(chǎn)約25萬(wàn)消息（50 MB），每秒處理55萬(wàn)消息（110 MB）。

• 提供了類似于JMS的特性，但是在設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)上完全不同，此外它并不是JMS的規(guī)范實(shí)現(xiàn)。

kafka對(duì)消息保存時(shí)根據(jù)Topic進(jìn)行歸類，發(fā)送消息者成為Producer,消息接受者成為Consumer,此外kafka集群有多個(gè)kafka實(shí)例組成，每個(gè)實(shí)例(server)成為broker

• kafka目前支持多種客戶端語(yǔ)言：java，python，c++，php等等。

• kafka集群的簡(jiǎn)要圖解如下，producer寫入消息，consumer讀取消息：

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1.1.2 kafka名詞解釋和工作方式：

• Producer ：消息生產(chǎn)者，就是向kafka broker發(fā)消息的客戶端。

• Consumer ：消息消費(fèi)者，向kafka broker取消息的客戶端

• Topic ：可以理解為一個(gè)隊(duì)列。

• Consumer Group （CG）：這是kafka用來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)topic消息的廣播（發(fā)給所有的consumer）和單播（發(fā)給任意一個(gè)consumer）的手段。一個(gè)topic可以有多個(gè)CG。topic的消息會(huì)復(fù)制（不是真的復(fù)制，是概念上的）到所有的CG，但每個(gè)CG只會(huì)把消息發(fā)給該CG中的一個(gè)consumer。

如果需要實(shí)現(xiàn)廣播，只要每個(gè)consumer有一個(gè)獨(dú)立的CG就可以；

要實(shí)現(xiàn)單播只要所有的consumer在同一個(gè)CG；

用CG還可以將consumer進(jìn)行自由的分組而不需要多次發(fā)送消息到不同的topic。

• Broker ：一臺(tái)kafka服務(wù)器就是一個(gè)broker。一個(gè)集群由多個(gè)broker組成，一個(gè)broker可以容納多個(gè)topic

• Partition：為了實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展性，一個(gè)非常大的topic可以分布到多個(gè)broker（即服務(wù)器）上，一個(gè)topic可以分為多個(gè)partition，每個(gè)partition是一個(gè)有序的隊(duì)列。partition中的每條消息都會(huì)被分配一個(gè)有序的id（offset）。kafka只保證按一個(gè)partition中的順序?qū)⑾l(fā)給consumer，不保證一個(gè)topic的整體（多個(gè)partition間）的順序。

• Offset：kafka的存儲(chǔ)文件都是按照offset.kafka來(lái)命名，用offset做名字的好處是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。當(dāng)然the first offset就是00000000000.kafka

1.2、Topics/logs

一個(gè)Topic可以認(rèn)為是一類消息，每個(gè)topic將被分成多個(gè)partition(區(qū)),每個(gè)partition在存儲(chǔ)層面是append log文件。任何發(fā)布到此partition的消息都會(huì)被直接追加到log文件的尾部，每條消息在文件中的位置稱為offset（偏移量），offset為一個(gè)long型數(shù)字，它是唯一標(biāo)記一條消息。它唯一的標(biāo)記一條消息。kafka并沒(méi)有提供其他額外的索引機(jī)制來(lái)存儲(chǔ)offset，因?yàn)樵趉afka中幾乎不允許對(duì)消息進(jìn)行“隨機(jī)讀寫”。

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• kafka和JMS（Java Message Service）實(shí)現(xiàn)(activeMQ)不同的是:即使消息被消費(fèi),消息仍然不會(huì)被立即刪除.日志文件將會(huì)根據(jù)broker中的配置要求,保留一定的時(shí)間之后刪除;比如log文件保留2天,那么兩天后,文件會(huì)被清除,無(wú)論其中的消息是否被消費(fèi).kafka通過(guò)這種簡(jiǎn)單的手段,來(lái)釋放磁盤空間,以及減少消息消費(fèi)之后對(duì)文件內(nèi)容改動(dòng)的磁盤IO開(kāi)支.

• 對(duì)于consumer而言,它需要保存消費(fèi)消息的offset,對(duì)于offset的保存和使用,有consumer來(lái)控制;當(dāng)consumer正常消費(fèi)消息時(shí),offset將會(huì)"線性"的向前驅(qū)動(dòng),即消息將依次順序被消費(fèi).事實(shí)上consumer可以使用任意順序消費(fèi)消息,它只需要將offset重置為任意值..(offset將會(huì)保存在zookeeper中,參見(jiàn)下文)

• kafka集群幾乎不需要維護(hù)任何consumer和producer狀態(tài)信息,這些信息有zookeeper保存;因此producer和consumer的客戶端實(shí)現(xiàn)非常輕量級(jí),它們可以隨意離開(kāi),而不會(huì)對(duì)集群造成額外的影響.

• partitions設(shè)計(jì)的目的的根本原因

  partitions的設(shè)計(jì)目的有多個(gè).最根本原因是kafka基于文件存儲(chǔ).通過(guò)分區(qū),可以將日志內(nèi)容分散到多個(gè)server上,來(lái)避免文件尺寸達(dá)到單機(jī)磁盤的上限,每個(gè)partiton都會(huì)被當(dāng)前server(kafka實(shí)例)保存;可以將一個(gè)topic切分多任意多個(gè)partitions,來(lái)消息保存/消費(fèi)的效率.此外越多的partitions意味著可以容納更多的consumer,有效提升并發(fā)消費(fèi)的能力.(具體原理參見(jiàn)下文).

1.3、Distribution

一個(gè)Topic的多個(gè)partitions,被分布在kafka集群中的多個(gè)server上;每個(gè)server(kafka實(shí)例)負(fù)責(zé)partitions中消息的讀寫操作;此外kafka還可以配置partitions需要備份的個(gè)數(shù)(replicas),每個(gè)partition將會(huì)被備份到多臺(tái)機(jī)器上,以提高可用性.

基于replicated方案,那么就意味著需要對(duì)多個(gè)備份進(jìn)行調(diào)度;每個(gè)partition都有一個(gè)server為"leader";leader負(fù)責(zé)所有的讀寫操作,如果leader失效,那么將會(huì)有其他follower來(lái)接管(成為新的leader);follower只是單調(diào)的和leader跟進(jìn),同步消息即可..由此可見(jiàn)作為leader的server承載了全部的請(qǐng)求壓力,因此從集群的整體考慮,有多少個(gè)partitions就意味著有多少個(gè)"leader",kafka會(huì)將"leader"均衡的分散在每個(gè)實(shí)例上,來(lái)確保整體的性能穩(wěn)定.

• Producers

  Producer將消息發(fā)布到指定的Topic中,同時(shí)Producer也能決定將此消息歸屬于哪個(gè)partition;比如基于"round-robin"方式或者通過(guò)其他的一些算法等.

• Consumers

  本質(zhì)上kafka只支持Topic.每個(gè)consumer屬于一個(gè)consumer group;反過(guò)來(lái)說(shuō),每個(gè)group中可以有多個(gè)consumer.發(fā)送到Topic的消息,只會(huì)被訂閱此Topic的每個(gè)group中的一個(gè)consumer消費(fèi).

  如果所有的consumer都具有相同的group,這種情況和queue模式很像;消息將會(huì)在consumers之間負(fù)載均衡.

  如果所有的consumer都具有不同的group,那這就是"發(fā)布-訂閱";消息將會(huì)廣播給所有的消費(fèi)者.

  在kafka中,一個(gè)partition中的消息只會(huì)被group中的一個(gè)consumer消費(fèi);每個(gè)group中consumer消息消費(fèi)互相獨(dú)立;我們可以認(rèn)為一個(gè)group是一個(gè)"訂閱"者,一個(gè)Topic中的每個(gè)partions,只會(huì)被一個(gè)"訂閱者"中的一個(gè)consumer消費(fèi),不過(guò)一個(gè)consumer可以消費(fèi)多個(gè)partitions中的消息.kafka只能保證一個(gè)partition中的消息被某個(gè)consumer消費(fèi)時(shí),消息是順序的.事實(shí)上,從Topic角度來(lái)說(shuō),消息仍不是有序的.

  kafka的設(shè)計(jì)原理決定,對(duì)于一個(gè)topic,同一個(gè)group中不能有多于partitions個(gè)數(shù)的consumer同時(shí)消費(fèi),否則將意味著某些consumer將無(wú)法得到消息.

• Guarantees

  1. 發(fā)送到partitions中的消息將會(huì)按照它接收的順序追加到日志中

  2. 對(duì)于消費(fèi)者而言,它們消費(fèi)消息的順序和日志中消息順序一致.

  3. 如果Topic的"replicationfactor"為N,那么允許N-1個(gè)kafka實(shí)例失效.

2、使用場(chǎng)景

2.1 Messaging

對(duì)于一些常規(guī)的消息系統(tǒng),kafka是個(gè)不錯(cuò)的選擇;partitons/replication和容錯(cuò),可以使kafka具有良好的擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢(shì).不過(guò)到目前為止,我們應(yīng)該很清楚認(rèn)識(shí)到,kafka并沒(méi)有提供JMS中的"事務(wù)性""消息傳輸擔(dān)保(消息確認(rèn)機(jī)制)""消息分組"等企業(yè)級(jí)特性;kafka只能使用作為"常規(guī)"的消息系統(tǒng),在一定程度上,尚未確保消息的發(fā)送與接收絕對(duì)可靠(比如,消息重發(fā),消息發(fā)送丟失等)

2.2 Websit activity tracking

kafka可以作為"網(wǎng)站活性跟蹤"的最佳工具;可以將網(wǎng)頁(yè)/用戶操作等信息發(fā)送到kafka中.并實(shí)時(shí)監(jiān)控,或者離線統(tǒng)計(jì)分析等

2.3 Log Aggregation

kafka的特性決定它非常適合作為"日志收集中心";application可以將操作日志"批量""異步"的發(fā)送到kafka集群中,而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/壓縮消息等,這對(duì)producer端而言,幾乎感覺(jué)不到性能的開(kāi)支.此時(shí)consumer端可以使hadoop等其他系統(tǒng)化的存儲(chǔ)和分析系統(tǒng).

3.設(shè)計(jì)原理

kafka的設(shè)計(jì)初衷是希望作為一個(gè)統(tǒng)一的信息收集平臺(tái),能夠?qū)崟r(shí)的收集反饋信息,并需要能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量,且具備良好的容錯(cuò)能力.

3.1、持久性

kafka使用文件存儲(chǔ)消息,這就直接決定kafka在性能上嚴(yán)重依賴文件系統(tǒng)的本身特性.且無(wú)論任何OS下,對(duì)文件系統(tǒng)本身的優(yōu)化幾乎沒(méi)有可能.文件緩存/直接內(nèi)存映射等是常用的手段.因?yàn)閗afka是對(duì)日志文件進(jìn)行append操作,因此磁盤檢索的開(kāi)支是較小的;同時(shí)為了減少磁盤寫入的次數(shù),broker會(huì)將消息暫時(shí)buffer起來(lái),當(dāng)消息的個(gè)數(shù)(或尺寸)達(dá)到一定閥值時(shí),再flush到磁盤,這樣減少了磁盤IO調(diào)用的次數(shù).

3.2、性能

需要考慮的影響性能點(diǎn)很多,除磁盤IO之外,我們還需要考慮網(wǎng)絡(luò)IO,這直接關(guān)系到kafka的吞吐量問(wèn)題.kafka并沒(méi)有提供太多高超的技巧;對(duì)于producer端,可以將消息buffer起來(lái),當(dāng)消息的條數(shù)達(dá)到一定閥值時(shí),批量發(fā)送給broker;對(duì)于consumer端也是一樣,批量fetch多條消息.不過(guò)消息量的大小可以通過(guò)配置文件來(lái)指定.對(duì)于kafka broker端,似乎有個(gè)sendfile系統(tǒng)調(diào)用可以潛在的提升網(wǎng)絡(luò)IO的性能:將文件的數(shù)據(jù)映射到系統(tǒng)內(nèi)存中,socket直接讀取相應(yīng)的內(nèi)存區(qū)域即可,而無(wú)需進(jìn)程再次copy和交換. 其實(shí)對(duì)于producer/consumer/broker三者而言,CPU的開(kāi)支應(yīng)該都不大,因此啟用消息壓縮機(jī)制是一個(gè)良好的策略;壓縮需要消耗少量的CPU資源,不過(guò)對(duì)于kafka而言,網(wǎng)絡(luò)IO更應(yīng)該需要考慮.可以將任何在網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)南⒍冀?jīng)過(guò)壓縮.kafka支持gzip/snappy等多種壓縮方式.

3.3、生產(chǎn)者

負(fù)載均衡: producer將會(huì)和Topic下所有partition leader保持socket連接;消息由producer直接通過(guò)socket發(fā)送到broker,中間不會(huì)經(jīng)過(guò)任何"路由層".事實(shí)上,消息被路由到哪個(gè)partition上,有producer客戶端決定.比如可以采用"random""key-hash""輪詢"等,如果一個(gè)topic中有多個(gè)partitions,那么在producer端實(shí)現(xiàn)"消息均衡分發(fā)"是必要的.

其中partition leader的位置(host:port)注冊(cè)在zookeeper中,producer作為zookeeper client,已經(jīng)注冊(cè)了watch用來(lái)監(jiān)聽(tīng)partition leader的變更事件.

異步發(fā)送：將多條消息暫且在客戶端buffer起來(lái)，并將他們批量的發(fā)送到broker，小數(shù)據(jù)IO太多，會(huì)拖慢整體的網(wǎng)絡(luò)延遲，批量延遲發(fā)送事實(shí)上提升了網(wǎng)絡(luò)效率。不過(guò)這也有一定的隱患，比如說(shuō)當(dāng)producer失效時(shí)，那些尚未發(fā)送的消息將會(huì)丟失。

3.4、消費(fèi)者

consumer端向broker發(fā)送"fetch"請(qǐng)求,并告知其獲取消息的offset;此后consumer將會(huì)獲得一定條數(shù)的消息;consumer端也可以重置offset來(lái)重新消費(fèi)消息.

在JMS實(shí)現(xiàn)中,Topic模型基于push方式,即broker將消息推送給consumer端.不過(guò)在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立連接之后,主動(dòng)去pull(或者說(shuō)fetch)消息;這中模式有些優(yōu)點(diǎn),首先consumer端可以根據(jù)自己的消費(fèi)能力適時(shí)的去fetch消息并處理,且可以控制消息消費(fèi)的進(jìn)度(offset);此外,消費(fèi)者可以良好的控制消息消費(fèi)的數(shù)量,batch fetch.

其他JMS實(shí)現(xiàn),消息消費(fèi)的位置是有prodiver保留,以便避免重復(fù)發(fā)送消息或者將沒(méi)有消費(fèi)成功的消息重發(fā)等,同時(shí)還要控制消息的狀態(tài).這就要求JMS broker需要太多額外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一個(gè)consumer在消費(fèi),且不存在消息狀態(tài)的控制,也沒(méi)有復(fù)雜的消息確認(rèn)機(jī)制,可見(jiàn)kafka broker端是相當(dāng)輕量級(jí)的.當(dāng)消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并間歇性的向zookeeper注冊(cè)offset.由此可見(jiàn),consumer客戶端也很輕量級(jí).

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3.5、消息傳送機(jī)制

對(duì)于JMS實(shí)現(xiàn),消息傳輸擔(dān)保非常直接:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同:

1. at most once: 最多一次,這個(gè)和JMS中"非持久化"消息類似.發(fā)送一次,無(wú)論成敗,將不會(huì)重發(fā).

2. at least once: 消息至少發(fā)送一次,如果消息未能接受成功,可能會(huì)重發(fā),直到接收成功.

3. exactly once: 消息只會(huì)發(fā)送一次.

at most once: 消費(fèi)者fetch消息,然后保存offset,然后處理消息;當(dāng)client保存offset之后,但是在消息處理過(guò)程中出現(xiàn)了異常,導(dǎo)致部分消息未能繼續(xù)處理.那么此后"未處理"的消息將不能被fetch到,這就是"at most once".

at least once: 消費(fèi)者fetch消息,然后處理消息,然后保存offset.如果消息處理成功之后,但是在保存offset階段zookeeper異常導(dǎo)致保存操作未能執(zhí)行成功,這就導(dǎo)致接下來(lái)再次fetch時(shí)可能獲得上次已經(jīng)處理過(guò)的消息,這就是"at least once"，原因offset沒(méi)有及時(shí)的提交給zookeeper，zookeeper恢復(fù)正常還是之前offset狀態(tài).

exactly once: kafka中并沒(méi)有嚴(yán)格的去實(shí)現(xiàn)(基于2階段提交,事務(wù)),我們認(rèn)為這種策略在kafka中是沒(méi)有必要的.

通常情況下"at-least-once"是我們搜選.(相比at most once而言,重復(fù)接收數(shù)據(jù)總比丟失數(shù)據(jù)要好).

3.6、復(fù)制備份

kafka將每個(gè)partition數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)server上,任何一個(gè)partition有一個(gè)leader和多個(gè)follower(可以沒(méi)有);備份的個(gè)數(shù)可以通過(guò)broker配置文件來(lái)設(shè)定.leader處理所有的read-write請(qǐng)求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一樣,消費(fèi)消息并保存在本地日志中;leader負(fù)責(zé)跟蹤所有的follower狀態(tài),如果follower"落后"太多或者失效,leader將會(huì)把它從replicas同步列表中刪除.當(dāng)所有的follower都將一條消息保存成功,此消息才被認(rèn)為是"committed",那么此時(shí)consumer才能消費(fèi)它.即使只有一個(gè)replicas實(shí)例存活,仍然可以保證消息的正常發(fā)送和接收,只要zookeeper集群存活即可.(不同于其他分布式存儲(chǔ),比如hbase需要"多數(shù)派"存活才行)

當(dāng)leader失效時(shí),需在followers中選取出新的leader,可能此時(shí)follower落后于leader,因此需要選擇一個(gè)"up-to-date"的follower.選擇follower時(shí)需要兼顧一個(gè)問(wèn)題,就是新leaderserver上所已經(jīng)承載的partition leader的個(gè)數(shù),如果一個(gè)server上有過(guò)多的partition leader,意味著此server將承受著更多的IO壓力.在選舉新leader,需要考慮到"負(fù)載均衡".

3.7.日志

如果一個(gè)topic的名稱為"my_topic",它有2個(gè)partitions,那么日志將會(huì)保存在my_topic_0和my_topic_1兩個(gè)目錄中;日志文件中保存了一序列"log entries"(日志條目),每個(gè)log entry格式為"4個(gè)字節(jié)的數(shù)字N表示消息的長(zhǎng)度" + "N個(gè)字節(jié)的消息內(nèi)容";每個(gè)日志都有一個(gè)offset來(lái)唯一的標(biāo)記一條消息,offset的值為8個(gè)字節(jié)的數(shù)字,表示此消息在此partition中所處的起始位置..每個(gè)partition在物理存儲(chǔ)層面,有多個(gè)log file組成(稱為segment).segmentfile的命名為"最小offset".kafka.例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

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其中每個(gè)partiton中所持有的segments列表信息會(huì)存儲(chǔ)在zookeeper中.

當(dāng)segment文件尺寸達(dá)到一定閥值時(shí)(可以通過(guò)配置文件設(shè)定,默認(rèn)1G),將會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的文件;當(dāng)buffer中消息的條數(shù)達(dá)到閥值時(shí)將會(huì)觸發(fā)日志信息flush到日志文件中,同時(shí)如果"距離最近一次flush的時(shí)間差"達(dá)到閥值時(shí),也會(huì)觸發(fā)flush到日志文件.如果broker失效,極有可能會(huì)丟失那些尚未flush到文件的消息.因?yàn)閟erver意外實(shí)現(xiàn),仍然會(huì)導(dǎo)致log文件格式的破壞(文件尾部),那么就要求當(dāng)server啟東是需要檢測(cè)最后一個(gè)segment的文件結(jié)構(gòu)是否合法并進(jìn)行必要的修復(fù).

獲取消息時(shí),需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用來(lái)表示消息的起始位置,chunk size用來(lái)表示最大獲取消息的總長(zhǎng)度(間接的表示消息的條數(shù)).根據(jù)offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根據(jù)segment的最小offset取差值,得到它在file中的相對(duì)位置,直接讀取輸出即可.

日志文件的刪除策略非常簡(jiǎn)單:啟動(dòng)一個(gè)后臺(tái)線程定期掃描log file列表,把保存時(shí)間超過(guò)閥值的文件直接刪除(根據(jù)文件的創(chuàng)建時(shí)間).為了避免刪除文件時(shí)仍然有read操作(consumer消費(fèi)),采取copy-on-write方式.

3.8、kafka與zookeeper之間的聯(lián)系

• kafka使用zookeeper來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的集群擴(kuò)展，不需要更改客戶端（producer和consumer）的配置。broker會(huì)在zookeeper注冊(cè)并保持相關(guān)的元數(shù)據(jù)（topic，partition信息等）更新。

• 而客戶端會(huì)在zookeeper上注冊(cè)相關(guān)的watcher。一旦zookeeper發(fā)生變化，客戶端能及時(shí)感知并作出相應(yīng)調(diào)整。這樣就保證了添加或去除broker時(shí)，各broker間仍能自動(dòng)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

  kafka使用zookeeper來(lái)存儲(chǔ)一些meta信息,并使用了zookeeper watch機(jī)制來(lái)發(fā)現(xiàn)meta信息的變更并作出相應(yīng)的動(dòng)作(比如consumer失效,觸發(fā)負(fù)載均衡等)

  1. Broker node registry: 當(dāng)一個(gè)kafkabroker啟動(dòng)后,首先會(huì)向zookeeper注冊(cè)自己的節(jié)點(diǎn)信息(臨時(shí)znode),同時(shí)當(dāng)broker和zookeeper斷開(kāi)連接時(shí),此znode也會(huì)被刪除.

  格式: /broker/ids/[0...N] -->host:port;其中[0..N]表示broker id,每個(gè)broker的配置文件中都需要指定一個(gè)數(shù)字類型的id(全局不可重復(fù)),znode的值為此broker的host:port信息.

  2. Broker Topic Registry: 當(dāng)一個(gè)broker啟動(dòng)時(shí),會(huì)向zookeeper注冊(cè)自己持有的topic和partitions信息,仍然是一個(gè)臨時(shí)znode.

  格式: /broker/topics/[topic]/[0...N] 其中[0..N]表示partition索引號(hào).

  3. Consumer and Consumer group: 每個(gè)consumer客戶端被創(chuàng)建時(shí),會(huì)向zookeeper注冊(cè)自己的信息;此作用主要是為了"負(fù)載均衡".

  一個(gè)group中的多個(gè)consumer可以交錯(cuò)的消費(fèi)一個(gè)topic的所有partitions;簡(jiǎn)而言之,保證此topic的所有partitions都能被此group所消費(fèi),且消費(fèi)時(shí)為了性能考慮,讓partition相對(duì)均衡的分散到每個(gè)consumer上.

  4. Consumer id Registry: 每個(gè)consumer都有一個(gè)唯一的ID(host:uuid,可以通過(guò)配置文件指定,也可以由系統(tǒng)生成),此id用來(lái)標(biāo)記消費(fèi)者信息.

  格式:/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]

  仍然是一個(gè)臨時(shí)的znode,此節(jié)點(diǎn)的值為{"topic_name":#streams...},即表示此consumer目前所消費(fèi)的topic + partitions列表.

  5. Consumer offset Tracking: 用來(lái)跟蹤每個(gè)consumer目前所消費(fèi)的partition中最大的offset.

  格式:/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]-->offset_value

  此znode為持久節(jié)點(diǎn),可以看出offset跟group_id有關(guān),以表明當(dāng)group中一個(gè)消費(fèi)者失效,其他consumer可以繼續(xù)消費(fèi).

  6. Partition Owner registry: 用來(lái)標(biāo)記partition被哪個(gè)consumer消費(fèi).臨時(shí)znode

  格式:/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]-->consumer_node_id當(dāng)consumer啟動(dòng)時(shí),所觸發(fā)的操作:

  A) 首先進(jìn)行"Consumer id Registry";

  B) 然后在"Consumer id Registry"節(jié)點(diǎn)下注冊(cè)一個(gè)watch用來(lái)監(jiān)聽(tīng)當(dāng)前group中其他consumer的"leave"和"join";只要此znode path下節(jié)點(diǎn)列表變更,都會(huì)觸發(fā)此group下consumer的負(fù)載均衡.(比如一個(gè)consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

  C) 在"Broker id registry"節(jié)點(diǎn)下,注冊(cè)一個(gè)watch用來(lái)監(jiān)聽(tīng)broker的存活情況;如果broker列表變更,將會(huì)觸發(fā)所有的groups下的consumer重新balance.

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1. Producer端使用zookeeper用來(lái)"發(fā)現(xiàn)"broker列表,以及和Topic下每個(gè)partition leader建立socket連接并發(fā)送消息.

2. Broker端使用zookeeper用來(lái)注冊(cè)broker信息,已經(jīng)監(jiān)測(cè)partitionleader存活性.

3. Consumer端使用zookeeper用來(lái)注冊(cè)consumer信息,其中包括consumer消費(fèi)的partition列表等,同時(shí)也用來(lái)發(fā)現(xiàn)broker列表,并和partition leader建立socket連接,并獲取消息.

4、主要配置

4.1、Broker配置

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4.2.Consumer主要配置

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4.3.Producer主要配置

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以上是關(guān)于kafka一些基礎(chǔ)說(shuō)明，在其中我們知道如果要kafka正常運(yùn)行，必須配置zookeeper，否則無(wú)論是kafka集群還是客戶端的生存者和消費(fèi)者都無(wú)法正常的工作的

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