目录

1、kafka的基本介绍

2、kafka的好处

3、分布式发布与订阅系统

4、kafka的主要应用场景

4.1、指标分析

4.2、日志聚合解决方法

4.3、流式处理

5、kafka架构

6、kafka主要组件

6.1、producer(生产者)

6.2、topic(主题)

6.3、partition(分区)

6.4、consumer(消费者)

6.5、consumergroup(消费者组)

6.6、partitionreplicas(分区副本)

6.7、segment文件

6.8、message的物理结构

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1、kafka的基本介绍

官网：Apache Kafka

kafka是最初由linkedin公司开发的，使用scala语言编写，kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者的日志系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志、监控日志、访问日志等。

Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.

它提供了类似于JMS的特性，但在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer。此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例（server）成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。

2、kafka的好处

• 可靠性：分布式的，分区，复本和容错的。
• 可扩展性：kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
• 耐用性：kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上，因此它是持久的。
• 性能：kafka对于发布和定于消息都具有高吞吐量。即使存储了许多TB的消息，他也爆出稳定的性能。
• kafka非常快：保证零停机和零数据丢失。

3、分布式发布与订阅系统

Apache kafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个端点传递到另一个端点，kafka适合离线和在线消息消费。kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在zookeeper同步服务之上。它与Apache和Spark非常好的集成，应用于实时流式数据分析。

4、kafka的主要应用场景

4.1、指标分析

kafka通常用于操作监控数据。这设计聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作的数据集中反馈。

4.2、日志聚合解决方法

kafka可用于跨组织从多个服务器收集日志，并使他们以标准的格式提供给多个服务器。

4.3、流式处理

流式处理框架（spark、storm、flink）重主题中读取数据，对齐进行处理，并将处理后的数据写入新的主题，供用户和应用程序使用，kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常的有用。

5、kafka架构

允许应用程序发布记录流至一个或者多个kafka的主题(topics)。

消费者API

允许应用程序订阅一个或者多个主题，并处理这些主题接收到的记录流。

StreamsAPI

允许应用程序充当流处理器(streamprocessor)，从一个或者多个主题获取输入流，并生产一个输出流到一个或者多个主题，能够有效的变化输入流为输出流。

ConnectAPI

允许构建和运行可重用的生产者或者消费者，能够把kafka主题连接到现有的应用程序或数据系统。例如：一个连接到关系数据库的连接器可能会获取每个表的变化。

过去ApacheZooKeeper是Kafka这类分布式系统的关键，ZooKeeper扮演协调代理的角色，所有代理服务器启动时，都会连接到Zookeeper进行注册。当代理状态发生变化时，Zookeeper也会储存这些数据，在过去，ZooKeeper是一个强大的工具，但是毕竟ZooKeeper是一个独立的软件，使得Kafka整个系统变得复杂，因此官方决定使用内部Quorum控制器来取代ZooKeeper。

这项工作从去年4月开始，而现在这项工作取得部分成果，用户将可以在2.8版本，在没有ZooKeeper的情况下执行Kafka，官方称这项功能为KafkaRaft元数据模式(KRaft)。在KRaft模式，过去由Kafka控制器和ZooKeeper所操作的元数据，将合并到这个新的Quorum控制器，并且在Kafka集群内部执行，当然，如果使用者有特殊使用情境，Quorum控制器也可以在专用的硬件上执行。

好，说完在新版本中移除zookeeper这个事，咱们在接着聊kafka的其他功能：kafka支持消息持久化，消费端是主动拉取数据，消费状态和订阅关系由客户端负责维护，消息消费完后，不会立即删除，会保留历史消息。因此支持多订阅时，消息只会存储一份就可以。

• broker：kafka集群中包含一个或者多个服务实例(节点)，这种服务实例被称为broker（一个broker就是一个节点/一个服务器）；
• topic：每条发布到kafka集群的消息都属于某个类别，这个类别就叫做topic；
• partition：partition是一个物理上的概念，每个topic包含一个或者多个partition；
• segment：一个partition当中存在多个segment文件段，每个segment分为两部分，.log文件和.index文件，主要用于快速查询，.index文件是索引文件，其中.index文件当中数据的偏移量位置；
• producer：消息的生产者,负责发布消息到kafka的broker中；
• consumer：消息的消费者,向kafka的broker中读取消息的客户端；
• consumergroup：消费者组,每一个consumer属于一个特定的consumergroup（可以为每个consumer指定groupName）；
• .log：存放数据文件；
• .index：存放.log文件的索引数据。

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6、kafka主要组件

producer主要是用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面去。

6.2、topic(主题)

kafka将消息以topic为单位进行归类：

• topic特指kafka处理的消息源(feedsofmessages)的不同分类;
• topic是一种分类或者发布的一些列记录的名义上的名字。kafka主题始终是支持多用户订阅的；也就是说，一个主题可以有零个，一个或者多个消费者订阅写入的数据；
• 在kafka集群中，可以有无数的主题；
• 生产者和消费者消费数据一般以主题为单位。更细粒度可以到分区级别。

6.3、partition(分区)

kafka当中,topic是消息的归类,一个topic可以有多个分区(partition)，每个分区保存部分topic的数据，所有的partition当中的数据全部合并起来，就是一个topic当中的所有的数据。

一个broker服务下，可以创建多个分区，broker数与分区数没有关系。

在kafka中，每一个分区会有一个编号：编号从0开始。

每一个分区内的数据是有序的，但全局的数据不能保证是有序的。有序是指生产什么样顺序，消费时也是什么样的顺序。

6.4、consumer(消费者)

consumer是kafka当中的消费者，主要用于消费kafka当中的数据，消费者一定是归属于某个消费组中的。

6.5、consumergroup(消费者组)

消费者组由一个或者多个消费者组成，同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。

每个消费者都属于某个消费者组，如果不指定，那么所有的消费者都属于默认的组。

每个消费者组都有一个ID，即groupID。组内的所有消费者协调在一起来消费一个订阅主题（topic）的所有分区（partition）。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个消费者（consumer）来消费，可以由不同的消费组来消费。

partition数量决定了每个consumergroup中并发消费者的最大数量。如下图：

再来看如下一幅图：

总结下kafka中分区与消费组的关系：

• 消费组：由一个或者多个消费者组成，同一个组中的消费者对于同一条消息只消费一次。某一个主题下的分区数，对于消费该主题的同一个消费组下的消费者数量，应该小于等于该主题下的分区数。
• 如：某一个主题有4个分区，那么消费组中的消费者应该小于等于4，而且最好与分区数成整数倍124这样。同一个分区下的数据，在同一时刻，不能同一个消费组的不同消费者消费。
• 总结：分区数越多，同一时间可以有越多的消费者来进行消费，消费数据的速度就会越快，提高消费的性能。

6.6、partitionreplicas(分区副本)

kafka中的分区副本如下图所示：

一个broker服务下，不可以创建多个副本因子。创建主题时，副本因子应该小于等于可用的broker数。副本因子操作以分区为单位的。每个分区都有各自的主副本和从副本。

主副本叫做leader，从副本叫做follower（在有多个副本的情况下，kafka会为同一个分区下的所有分区,设定角色关系:一个leader和N个follower），处于同步状态的副本叫做in-sync-replicas(ISR)，follower通过拉的方式从leader同步数据。消费者和生产者都是从leader读写数据，不与follower交互。副本因子的作用：让kafka读取数据和写入数据时的可靠性。

副本因子是包含本身，同一个副本因子不能放在同一个broker中。

如果某一个分区有三个副本因子，就算其中一个挂掉，那么只会剩下的两个中，选择一个leader，但不会在其他的broker中，另启动一个副本（因为在另一台启动的话，存在数据传递，只要在机器之间有数据传递，就会长时间占用网络IO，kafka是一个高吞吐量的消息系统，这个情况不允许发生），所以不会在另一个broker中启动。

如果所有的副本都挂了，生产者如果生产数据到指定分区的话，将写入不成功。

Isr表示：当前可用的副本。

6.7、segment文件

一个partition当中由多个segment文件组成，每个segment文件包含两部分，一个是.log文件，另外一个是.index文件。其中，.log文件包含了我们发送的数据存储，.index文件，记录的是我们.log文件的数据索引值，以便于我们加快数据的查询速度。

索引文件与数据文件的关系

既然它们是一一对应成对出现，必然有关系。索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

比如索引文件中3，497代表：数据文件中的第三个message，它的偏移地址为497。

再来看数据文件中，Message368772表示：在全局partiton中是第368772个message

注：segmentindexfile采取稀疏索引存储方式，减少索引文件大小，通过mmap（内存映射）可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针，它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

.index与.log对应关系如下:

那么为什么在index文件中这些编号不是连续的呢？这是因为index文件中并没有为数据文件中的每条消息都建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。但缺点是没有建立索引的Message也不能一次定位到其在数据文件的位置，从而需要做一次顺序扫描，但是这次顺序扫描的范围就很小了。

value代表的是在全局partiton中的第几个消息。

以索引文件中元数据3，497为例，其中3代表在右边。

log数据文件中从上到下第3个消息，497表示该消息的物理偏移地址（位置）为497（也表示在全局partiton表示第497个消息-顺序写入特性）。

log日志目录及组成kafka在我们指定的log.dir目录下，会创建一些文件夹；名字是（主题名字-分区名）所组成的文件夹。在（主题名字-分区名）的目录下，会有两个文件存在，如下所示：

#索引⽂件
00000000000000000000.index
#⽇志内容
00000000000000000000.log

在目录下的文件，会根据log日志的大小进行切分，.log文件的大小为1G的时候，就会进行切分文件；如下：

-rw-r--r--. 1 root root 389k 1⽉ 17 18:03 00000000000000000000.index
-rw-r--r--. 1 root root 1.0G 1⽉ 17 18:03 00000000000000000000.log
-rw-r--r--. 1 root root 10M 1⽉ 17 18:03 00000000000000077894.index
-rw-r--r--. 1 root root 127M 1⽉ 17 18:03 00000000000000077894.log

在kafka的设计中，将offset值作为了文件名的一部分。

segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个全局partion的最大offset(偏移message数)。数值最大为64位long大小，20位数字字符长度，没有数字就用0填充。

通过索引信息可以快速定位到message。通过index元数据全部映射到内存，可以避免segmentFile的IO磁盘操作。

通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

稀疏索引：为了数据创建索引，但范围并不是为每一条创建，而是为某一个区间创建。好处是可以减少索引值的数量。不好的地方是，找到索引区间之后，要得进行第二次处理。

6.8、message的物理结构

生产者发送到kafka的每条消息，都被kafka包装成了一个message。

message的物理结构如下图所示：