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Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的音讯体系,运用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛运用。现在越来越多的开源分布式处理体系如Cloudera、Apache Storm、Spark都支撑与Kafka集成。

“Kafka规划解析”专栏将会从架构规划、完结、运用场景、功用等方面深度解析Kafka。

布景介绍

Kafka是一个音讯体系,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的根底。现在它已被多家不同类型的公司作为多品种型的数据管道和音讯体系运用。

活动流数据是简直一切站点在对其网站运用状况做报表时都要用到的数据中最惯例的部分。活动数据包括页面拜访量、被检查内容方面的信息以及查找状况等内容。这种数据一般的处理方法是先把各种活动以日志的方法写入某种文件,然后周期性地对这些文件进行计算剖析。运营数据指的是效劳器的功用数据(CPU、IO运用率、恳求时刻、效劳日志等等数据)。运营数据的计算办法品种繁复。

近年来,活动和运营数据处理现已成为了网站软件产品特性中一个至关重要的组成部分,这就需求一套略微愈加杂乱的根底设施对其供给支撑。

Kafka简介

Kafka是一种分布式的,依据发布/订阅的音讯体系。首要规划方针如下:

以时刻杂乱度为O(1)的方法供给音讯播播耐久化才能,即便对TB级以上数据也能确保常数时刻杂乱度的拜访功用。

高吞吐率。即便在十分廉价的商用机器上也能做到单机支撑每秒100K条以上音讯的传洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药输。

支撑Kafka Server间的音讯分区,及分布式消费,一同确保每个Partition内的音讯次序传输。

一同支撑离线数据处理和实时数据处理。

Scale out:支撑在线水平扩展。

为何运用音讯体系?

解耦

在项目启护卫岩在哪动之初来猜测将来项目会碰到什么需求,是极端困难的。音讯体系在处理进程中心刺进了一个隐含的、依据数据的接口层,两头的处理进程都要完结这一接口。这答应你独立的扩展或修正两头的处理进程,只需确保它们恪守相同的接口束缚。

冗余

有些状况下,处理数据的进程会失利。除非数据被耐久化,否则将形成丢掉。音讯行列把数据进行耐久化直到它们现已被彻底处理,经过这一方法规避了数据丢掉危险。许多音讯行列所选用的"刺进-获取-删去"范式中,在把一个音讯从行列中删去之前,需求你的处理体系明晰的指出该音讯现已被处理完毕,然后确保你的数据被安全的保存直到你运用完毕。

扩展性

由于音讯行列解耦了你的处理进程,所以增大音讯入队和处理的频率是很简略的,只需别的添加处理进程即可。不需求改动代码、不需求调理参数。扩展就像调大电力按钮相同简略。

灵活性 & 峰值处理才能

在拜访量剧增的状况下,运用依然需求持续发挥作用,可是这样的突发流量并不常见洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药;假如为以能处理这类峰值拜访为规范来投入资源随时待命无疑是巨大的糟蹋。运用音讯行列能够使要害组件顶住突发的拜访压力,而不会由于突发的超负荷的恳求而彻底溃散。

可康复性

体系的一部分组件失效时,不会影响到整个体系。音讯行列降低了进程间的耦合度,所以即便一个处理音讯的进程挂掉,参加行列中的音讯依然能够在体系康复后被处理。

次序确保

在大多运用场景下,数据处理的次序都很重要。大部分音讯行列原本便是排序的,而且能确保数据会依照特定的次序来处理。Kafka确保一个Partition内的音讯的有序性。

缓冲

在任何重要的体系中,都会有需求不柯南凶恶同的处理时刻的元素。例如,加载一张图片比运用过滤器花费更少的时刻。音讯行列经过一个缓冲层来协助使命最高功率的履行———写入曼谷警卫1电影行列的处理会尽或许的快速。该缓冲有助于操控和优化数据流经过体系的速度。

异步通讯

许多时分,用户不想也不需求当即处理音讯。音讯行列供给了异步处理机制,答运用户把一个音讯放入行列,但并不当即处理它。想向行列中放入多少音讯就放多少,然后在需求的时分再去处理它们。

常用Message Queue比照

RabbitMQ

RabbitMQ是运用Erlang编写的一个开源的音讯行列,自身支撑许多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正因如此,它十分重量级,更适合于企业级的开发。一同完结了Broker构架,这意味着音讯在发送给客户端时先在中心行列排队。对路由,负载均衡或许数据耐久化都有很好的支撑。

Redis

Redis是一个依据Key-Value对的NoSQL数据库,开发保护很活泼。尽管它是一个Key-Value数据库存储体系,但它自身支撑MQ功用,所以彻底能够作为一个轻量级的行列效劳来运用。关于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作,各履行100万次,羌活扮演者每10万次记载一次履行时刻。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同巨细的数据。试验标明:入队时,当数据比较小时Redis的功用要高于RabbitMQ,而假如数据巨细超越了10K,Redis则慢的无法忍受;出队时,不管数据巨细,Re洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药dis都体现出十分好的功用,而RabbitMQ的出队功用则远低于Redis。

ZeroMQ

ZeroMQ声称最快的音讯行列体系,特别针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够完结RabbitMQ不拿手的高档/杂乱的行列,可是开发人员需斗宝斋要自己组合多种技能结构,技能上的杂乱度是对这MQ能够运用成功的应战。ZeroMQ具有一个共同的非中心件的形式,你不需求装置和运转一个音讯效劳器或中心件,由于你的运用程序将扮演这个效劳器人物。你只需求简略的引证ZeroMQ程序库,能够运用NuGet装置,然后你就能够愉快的在运用程序之间发送音讯了。可是ZeroMQ仅供给非耐久性的行列,也便是说假如宕机,数据将会丢掉。其间,Twitter的Storm 0.9.0曾经的版别中默许运用ZeroMQ作为数据流的传输(Storm从0.9版别开端一同支撑ZeroMQ和Netty作为传输模块菲特云会员办理体系)。

ActiveMQ

ActiveMQ是Apache下的一个子项目。类似于ZeroMQ,它能够以署理人和点对点的技能完结行列。一同类似于RabbitMQ,它少数代码就能够高效地完结高档运用场景。

Kafka/Jafka

Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高功用跨言语分布式发布/订阅音讯行列体系,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版。具有以下特性:快速耐久化,能够在O(1)的体系开支下进行音讯耐久化;高吞吐,在一台一般的效劳器上既能够到达10W/s的吞吐速率;彻底的分布式体系,Broker、Producer、Consumer都原生主动支撑分布式,主动完结负载均衡;支撑Hadoop数据并行加载,关于像Hadoop的相同的日志数据和离线剖析体系,但又要求实时处理的约束,这是一个可行的解决方案。Kafka经过Hadoop的并行加载机制一致了在线和离线的音讯处理。Apache Kafka相关于ActiveMQ是一个十分轻量级的音讯体系,除了功用十分好之外,仍是一个作业杰出的分布式体系。

Kafka架构

Terminology

体系的一部分组件失效时,不会影响到整个体系。音讯行列降低了进程间的耦合度,所以即便一个处理音讯的进程挂掉,参加行列中的音讯依然能够在体系康复后被处理。

Broker

Kafka集群包括一个或多个效劳器,这种效劳器被称为broker

Topic

每条发布到Kafka集群的音讯都有一个类别,这个类别被称为Topic。(物理上不同Topic的音讯分隔存储,逻辑上一个To春丽ryonapic的音讯尽管保存于一个或多个broker上但钱生天地用户只需指定音讯的Topic即可出产或消费数据而不用关怀数据存于何处)

Partition

Parition是物理上的概念,每个Topi洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药c包括一个或多个Partition.

Producer

担任发布音讯到Kafka broker

Consumer

音讯顾客,向Kafka broker读取音讯的客户端。

Consumer Group

每个Consumer归于一个特定的Consumer Group(可为每个Consumer指定group name,若不指定group name则归于默许的group)。

Kafka拓扑结构

如上图所示,一个典型的Kafka集群中包括若干Producer(能够是web前端发作的Page View,或许是效劳器日志,体系CPU、Memory等),若干broker(Kafka支撑水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干Consumer Group,以及一个Zookeeper集群。Kafka经过Zookeeper办理集群装备,推举leader,以及在Consumer Group发作变化时进行rebalance。Producer运用push形式将音讯发布到broker,Consumer运用pull形式从broker订阅并消费音讯。

Topic & Partition

Topic在逻辑上能够被以为是一个queue,每条消费都有必要指定它的To闺房调教pic,能够简略理解为有必要指明把这条音讯放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率能够线性进步,物理上把Topic分红一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的一切音讯和索引文件。若创立topic1和topic2两个topic,且别离有13个和19个分区,则整个集群上会相应会生成共32个文件夹(本文所用集群共8个节点,此处topic1和topic2 replication-factor均为1),如下图所示。

每个日志文件都是一个log entrie序列,每个log entrie包括一个4字节整型数值(值为N+5),1个字节的"magic value",4个字节的CRC校验码,其后跟N个字节的音讯体。每条音讯都有一个当时Partition下仅有的64字节的offset,它指明晰这条音讯的开端方位。

这个log entries并非由一个文件构成,而无限远点的牵牛星是分红多个segment,每个segment以该segment第一条音讯的offset命名并以“.kafka”为后缀。别的会有一个索引文件,它标明晰每个segment下包括的log entry的offset规模,如下图所示。

由于每条音讯都被append到十三贵族该Partition中,归于次序写磁盘,因而功率十分高(经验证,次序写磁盘功率比随机写内存还要高,这是Kafka高吞吐率的一个很重要的确保)。

关于传统的message queue而言,一般会删去现已被消费的音讯,而Kafka集群会保存一切的音讯,不管其被消费与否。当然,由于磁盘约束,不或许永久保存一切数据(实际上也没必要),因而Kafka供给两种战略删去旧数据。一是依据时刻,二是依据Partition文件巨细。例如能够经过装备$KAFKA_HOME/config/server.properties,让Kafka删去一周前的数据,也可在Partition文件超越1GB时删去旧数据,装备如下所示(点击图片扩大):

这儿要注意,由于Kafka读取特定音讯的时刻杂乱度为O(1),即与文件巨细无关,所以这儿删去过期文件与进步Kafka功用无关。挑选怎样的删去战略只与磁盘以及详细的需求有关。别的,Kafka会为每一个Consumer Group保存一些metadata信息——当时消费的音讯的position,也即offset。这个offset由Consumer操控。正常状况下Consumer会在消费完一条音讯后递加该offset。当然,Consumer也可将offset设成一个较小的值,从头消费一些音讯。由于offet由Consumer操控,所以Kafka broker是无状况的,它不需求符号哪些音讯被哪些消费过,也不需求经过broker去确保同一个Consumer Group只需一个Consumer能消费某一条音讯,因而也就不需求锁机制,这也为Kafka的高吞吐率供给了有力确保。

Producer音讯路由

Producer发送音讯到broker时,会依据Paritition机制挑选将其存储到哪一个Partition。假如Partition机制设置合理,一切音讯能够均匀分布到不同的Partition里,这样就完结了负载均衡。假如一个Topic对应一个文件,那这个文件地点的机器I/O将会成为这个Topic的功用瓶颈,而有了Partition后,不同的音讯能够并行写入不同broker的不同Partition里,极大的进步了吞吐率。能够在$KAFKA_HOME/config/server.properties中经过装备项num.partitions来指定新建Topic的默许Partition数量,也可在创立Topic时经过参数指定,一同也能够在Topic创立之后经过Kafka供给的东西修正。

在发送一条音讯时,能够指定这条音讯的key,Producer依据这个key和Partition机制来判别应该将这条音讯发送到哪个Parition。Paritition机制能够经过指定Producer的paritition.class这一参数来指定,该class有必要完结kafka.producer.Partitioner接口。本例中假如key能够被解析为整数则将对应的整数与Partition总数取余,该音讯会被发送到该数对应的Partition。(每个Parition都会有个序号,序号从0开端)(点洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药击图片扩大)

假如将上例中的类作为partition.class,并经过如下代码发送20条音讯(key别离为0,1,2,3)至topic3(包括4个Partition)。

则key相同的音讯会被发送并存储到同一个partition里,而且key的序号正好和Partition序号相同。(Partition序号从0开端,本例中的key也从0开端)。下图所示是经过Java程序调用Consumer后打印出的音讯列表。

Consumer Group

本节一切描绘都是依据Consumer hight level API而非low level API。

运用Consumer high level API时,同一Topic的一条音讯只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费,但多个Consumer Group可一同消费这一音讯。

这是Kafka用来完结一个Topic音讯的播送(发给一切的Consumer)和单播(发给某一个Consumer)的手法。一个Topic能够对应多个Consumer Group。假如需求完结播送,只需每个Consumer有一个独立的G高峰音像roup就能够了。要完结单播只需一切的Consumer在同一个Group里。用Consumer Group还能够将Consumer进行自在的分组而不需求屡次发送音讯到不同的Topic。

实际上,Kafka的规划理念之一便是一同供给离线处理和实时处理。依据这一特性,能够运用Storm这种实时流处理体系对音讯进行实时在线处理,一同运用Hadoop这种批处理体系进行离线处理,还能够一同将数据实时备份到另一个数据中心,只需求确保这三个操作所运用的Consumer归于不同的Consumer Group即可。下图是Kafka在Linkedin的一种简化布置示意图。

下面这个比方更明晰地展现了Kafka Consumer Group的特性。首要创立一个Topic(名为topic1,包括3个Partition),然后创立一个归于group1的Consumer实例,并创立三个归于group2的Consumer实例,最终经过Producer向topic1发送key别离为1,2,3的音讯。成果发现归于group1的Consumer收到了所游蓝恋之小蓝怀孕后续有的这三条音讯,一同group2中的3个Consumer别离收到了key为1,2,3的音讯。如下图所示。

Push vs. Pull  

作为一个音讯体系,Kafka遵从了传统的方法,挑选由Producer向broker push音讯并由Consumer从broker pull音讯。一些logging-centric system,比方Facebook的Scribe和Cloudera的Flume,选用push形式。事实上,push形式和pull形式各有好坏。

push形式很难习惯消费速率不同的顾客,由于音讯发送速率是由broker决议的。push形式的方针是尽或许以最快速度传递音讯,可是这样很简略形成Consumer来不及处理音讯,典型的体现便是拒绝效劳以及网络拥塞。而pull形式则能够依据Consumer的消费才能以恰当的速率消费音讯。

关于Kafka而言,pull形式更适宜。pull形式可简化broker的规划,Consumer可自主操控消费音讯的速率,一同Consumer能够自己操控消费方法——即可批量消费也可逐条消费,一同还能挑选不同的提交方法然后完结不同的传输语义。

Kafka delivery guarantee

有这么几种或许的de洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药liver拘谨服y guarantee:

At most once 音讯或许会丢,但绝不会重复传输

At least one 音讯绝不会丢,但或许会重复传输

Exactly once 每条音讯必定会被传输一次且仅传输一次,许多时分这是用户所想要的。

 

当Producer向broker发送音讯时,一旦这条音讯被commit,因数replication的存在,它就不会丢。可是假如Producer发送数据给broker后,遇到网络问题而形成通讯中止,那Producer就守梦者观后感无法判别该条音讯是否现已commit。尽管Kafka无法确认网络毛病期间发作了什么,可是Producer能够生成一品种似于主键的东西,发作毛病时幂等性的重试屡次,这样就做到了Exactly once。截止到现在(Kafka 0.8.2版别,2015-03-04),这一Feature还并未完结,有期望在Kafka未来的版别中完结。(所以现在默许状况下一条音讯从Producer到broker是确保了At least once,可经过设置Producer异步发送完结At most once)。

接下来评论的是音讯从broker到Consumer的delivery guarantee语义。(仅针对Kafka consumer high level API)。Consumer在从broker读取音讯后,能够挑选commit,该操作会在Zookeeper中保存该Consumer在该Partition中读取的音讯的offset。该Consumer下一次再读该Partition时会从下一条开端读取。如未commit,下一次读取的开端方位会跟上一次commit之后的开端方位相同。当然能够将Consumer设置为autocommit,即Consumer一旦读到数据当即主动commit。假如只评论这一读取音讯的进程,那Kafka是确保了Exactly once。但实际运用中运用程序并非在Consumer读取完数据就完毕了,而是要进行进一步处理,而数据处理与commit的次序在很大程度上决议了音讯从broker和consumer的delivery guarantee semantic。

读完音讯先commit再处理音讯。这种形式下,假如Consumer在commit后还没来得及处理音讯就crash了,下次从头开端作业后就无法读到刚刚已提交而未处理的音讯,这就对应于At most once 读完音讯先处理再commit。这种形式下,假如在处理完音讯之后commit之前Consumer crash了,下次从头开端作业时还会处理刚刚未commit的音讯,实际上该音讯现已被处理过了。这就对应于At least once。

在许多运用场景下,音讯都有一个主键,所以音讯的处理往往具有幂等性,即屡次处理这一条音讯跟只处理一次是等效的,那就能够以为是Exactly once。(笔者以为这种说法比较勉强,究竟它不是Kafka自身供给的机制,主键自身也并不能彻底确保操作的幂等性。而且实际上咱们说delivery guarantee 语义是评论被处理多少次,而非处理成果怎样,由于处理方法多种多样,咱们不应该把处理进程的特性熏风端午——如是否幂等性,当成Kafka自身的Feature)

假如必定要做到Exactly once,就需求和谐offset和实际操作的输出。精典的做法是引进两阶段提交。假如能让offset和操作输入存在同一个当地,会更简练和通用。这种方法或许更好,由于许多输出体系或许不支撑两阶段提交。比方,Consumer拿到数据后或许把数据放到HDFS,假如把最新的offset和数据自身一同写到HDFS,那就可基金净值查询161606以确保数据的输出和offset的更新要么都完结,要么都不完结,直接完结Exactly once。(现在就high level API而言,offset是存于Zookeeper中的,无法存于HDFS,而low level API的offset是由自己去保护的,能够将之存于HDFS中)

总归,Kafka默许确保At least onc洗碗机,Kafka规划解析(一) Kafka布景及架构介绍,滴虫性阴炎用什么药e,而且答应经过设置Producer异步提交来完结At most once。而Exactly once要求与外部存储体系协作,走运的是Kafka供给的offset能够十分直接田鹤鸣十分简略得运用这种方法。

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