一文读懂Kafka

这种方式比直接使用点对点的连接要好得多，但这里有太多重复的地方。你的公司因此要为数据队列维护多个系统，每个系统又有各自的缺陷和不足。而且，接下来可能会有更多的场景需要用到消息系统。 此时，你真正需要的是一个单一的集中式系统，它可以用来发布通用类型的数据，其规模可以随着公司业务的增长而增长。这时Kafka登场了。

Kafka登场

Kafka就是为了解决上述问题而设计的一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为 “分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或数据库提交日志用来提供所有事务 的持久记录 ， 通过重放这些日志可以重建系统的状态。同样地， Kafka 的数据是按照 一定顺序持久化保存的，可以按需读取 。 此外， Kafka 的数据分布在整个系统里，具备数据故障保护和性能伸缩能力。

消息和批次

Kafka的数据单元被称为消息。如果你在使用 Kafka之前已经有数据库使用经验，那么可 以把消息看成是数据库里的一个“数据行”或一条“记录”。消息由字节数组组成，所以 对于 Kafka来说，消息里的数据没有特别的格式或含义。消息可以有一个可选的元数据， 也就是键(key)。键也是一个字节数组，与消息一样，对于 Kafka来说也没有特殊的含义。 当消息以一种可控的方式写入不同的分区时，会用到键。最简单的例子就是为键生成一个一致 性散列值，然后使用散列值对主题分区数进行取模，为消息选取分区 。这样可 以保证具有 相同键的消息总是被写到相同的分区上。

为了提高效率，消息被分批次写入 Kafka。 批次就是一组消息，这些消息属于同一个主题 和分区。如果每一个消息都单独穿行于网络，会导致大量的网络开销，把消息分成批次传 输可以减少网络开销。不过，这要在时间延迟和吞吐量之间作出权衡；批次越大，单位时间内处理的消息就越多，单个消息的传输时间就越长。批次数据会被压缩，这样可以提升 数据的传输和存储能力，但要做更多的计算处理。

主题(topic)和分区(partition)

Kafka 的悄息通过 主题进行分类。主题就好比数据库的表，或者文件系统里的文件夹。主题可以被分为若干个分区 ， 一个分区就是一个提交日志。消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出的顺序读取。要注意，由于一个主题一般包含几个分区，因此无法在整个主题范围内保证消息的顺序，但可以保证消息在单个分区内的顺序。下图 所示的主题有 4 个分区，消息被迫加写入每个分区的尾部。 Kaflca通过分区来实现数据冗余和伸缩性。分区可以分布在不同的服务器上，也就是说， 一个主题可以横跨多个服务器，以此来提供比 单个服务器更强大的性能。

我们通常会使用流这个词来描绘Kafka这类系统对数据。很多时候，人们把一个主题的数据看成一个流，不管它有多少个分区。流是一组从生产者移动到消费者的数据。当我们讨 论流式处理时，一般都是这样描述消息的。 Kaflca Streams、 Apache Samza 和 Storm 这些框 架以实时的方式处理消息，也就是所谓的流式处理。我们可以将流式处理与离线处理进行比较，比如 Hadoop 就是被设计用于在稍后某个时刻处理大量的数据。

生产者和消费者

Kafka 的客户端就是 Kafka 系统的用户，它们被分为两种基本类型 : 生产者和消费者。除此之外，还有其他高级客户端 API——用于数据集成的 Kaflca Connect API 和用于流式处理 的 Kaflca Streams。这些高级客户端 API 使用生产者和消费者作为内部组件，提供了高级的 功能。

生产者创建消息。在其他发布与订阅系统中，生产者可能被称为发布者或写入者。一般情 况下，一个消息会被发布到一个特定的主题(topic)上。生产者在默认情况下把消息均衡地分布到主题的所有分区上，而并不关心特定消息会被写到哪个分区。不过，在某些情况下，生产者会把消息直接写到指定的分区。这通常是通过消息键和分区器来实现的，分区器为键生 成一个散列值，并将其映射到指定的分区上。这样可以保证包含同一个键的消息会被写到 同一个分区上。生产者也可以使用自定义的分区器，根据不同的业务规则将消息映射到分 区。下一章将详细介绍生产者。

消费者读取消息。在其他发布与订阅系统中，消费者可能被称为订阅者或读者 。 消费者订阅一个或多个主题，并按照消息生成的顺序读取它们。消费者通过检查消息的偏移盘来区 分已经读取过的消息。 偏移量是另一种元数据，它是一个不断递增的整数值，在创建消息 时， Kafka 会把它添加到消息里。在给定的分区里，每个悄息的偏移量都是唯 一 的。消费 者把每个分区最后读取的悄息偏移量保存在 Zookeeper或 Kafka上，如果悄费者关闭或重 启，它的读取状态不会丢失。

消费者是消费者群组的一部分，也就是说，会有一个或多个消费者共同读取一个主题。 群组保证每个分区只能被一个消费者使用 。下图所示的群组中，有 3 个消费者同时读取一 个主题。其中的两个消费者各自读取一个分区，另外一个消费者读取其他两个分区。消费 者与分区之间的映射通常被称为悄费者对分区的所有权关系 。

通过这种方式，消费者可以消费包含大量消息的主题。而且，如果一个消费者失效，群组 里的其他消费者可以接管失效悄费者的工作。第 4章将详细介绍消费者和悄费者群组。

broker和集群

一个独立的 Kafka服务器被称为 broker。 broker接收来自 生产者的消息，为消息设置偏移 量，并提交消息到磁盘保存。 broker 为消费者提供服务，对读取分区的请求作出响应，返 回已经提交到磁盘上的消息。根据特定的硬件及其性能特征，单个 broker可以轻松处理数 千个分区以及每秒百万级的消息量。

Broker可以看作是消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群。

broker是集群的组成部分。每个集群都有一个 broker 同时充当了集群控制器的角色(自动 从集群的活跃成员中选举出来)。控制器负责管理工作，包括将分区分配给 broker和监控 broker. 在集群中， 一个分区从属于一个 broker, i亥 broker被称为分区的首领。一个分区 可以分配给多个 broker，这个时候会发生分区复制(见下图)。这种复制机制为分区提供 了消息冗余，如果有一个 broker失效，其他 broker可以接管领导权。不过，相关的消费者 和生产者都要重新连接到新的首领。

保留消息(在一定期限内)是 Kafka的一个重要特性。 Kafka broker默认的消息保留策略 是这样的：要么保留一段时间(比如 7天)，要么保留到消息达到一定大小的字节数(比 如 1GB)。当消息数量达到这些上限时，旧消息就会过期井被删除，所以在任何时刻， 可 用消息的总量都不会超过配置参数所指定的大小。主题可以配置自己的保留策略，可以将 悄息保留到不再使用它们为止。例如，用于跟踪用户活动的数据可能需要保留几天，而应 用程序的度量指标可能只需要保留几个小时。可以通过配置把主题当作 紧凑型日志， 只有 最后一个带有特定键的消息会被保留下来。这种情况对于变更日志类型的数据来说比较适 用，因为人们只关心最后时刻发生的那个变更。

为什么选择 Kafka

多个生产者

Kafka 可以无缝地支持多个生产者，不管客户端在使用单个 主题还是多个主题。所以它很 适合用来从多个前端系统收集数据，并以统一的格式对外提供数据。例如， 一个包含了 多 个微服务的网站，可以为页面视图创建一个单独的主题，所有服务都以相同的消息格式向 该主题写入数据。消费者应用程序会获得统一的页面视图，而无需协调来自不同生产者的 数据流。

多个消费者

除了支持多个生产者外， Kafka也支持多个消费者从一个单独的消息流上读取数据，而且 消费者之间直不影响。这与其他队列系统不同，其他队列系统的消息一旦被一个客户端读 取，其他客户端就无法再读取它。另外，多个消费者可以组成一个群组，它们共享一个消息流，并保证整个群组对每个给定的消息只处理一次。

基于磁盘的数据存储

Kafka不仅支持多个消费者，还允许消费者非实时地读取消息，这要归功于 Kafka的数据 保留特性。?肖息被提交到磁盘，根据设置的保留规则进行保存。每个主题可以设置单独的 保留规则，以便满足不同消费者的需求，各个主题可以保留不同数量的消息。消费者可能 会因为处理速度慢或突发的流量高峰导致无陆及时读取消息，而持久化数据可以保证数据 不会丢失。?肖费者可以在进行应用程序维护时离线一小段时间，而无需担心消息丢失或堵 塞在生产者端。 消费者可以被关闭，但消息会继续保留在 Kafka里。消费者可以从上次中 断的地方继续处理消息。

伸缩性

为了能够轻松处理大量数据， Kafka 从一开始就被设计成一个具有灵活伸缩性的系统。用 户在开发阶段可以先使用单个 broker，再扩展到包含 3 个 broker 的小型开发集群，然后随 着数据盐不断增长，部署到生产环境的集群可能包含上百个 broker。对在线集群进行扩展 丝毫不影响整体系统的可用性。也就是说， 一个包含多个 broker的集群，即使个别 broker 失效，仍然可以持续地为客户提供服务。要提高集群的容错能力，需要配置较高的复制系 数。

高性能

上面提到的所有特性，让 Kafka成为了一个高性能的发布与订阅消息系统。通过横向扩展 生产者、消费者和 broker, Kafka可以轻松处理巨大的消息流。在处理大量数据的同时， 它还能保证亚秒级的消息延迟。

文章名称：一文读懂Kafka
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