kafka 、 zookeeper 集羣（一）

1、入門

    一、簡介

   Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了相似於JMS的特性，可是在設計實現上徹底不一樣，此外它並非JMS規範的實現。kafka對消息保存時根據Topic進行歸類，發送消息者成爲Producer,消息接受者成爲Consumer,此外kafka集羣有多個kafka實例組成，每一個實例（server）成爲broker。不管是kafka集羣，仍是producer和consumer都依賴於zookeeper來保證系統可用性集羣保存一些meta信息。

 二、Topics/logs

    一個Topic能夠認爲是一類消息（應用程序）可理解爲IA+jdk或ism+jdk，每一個topic將被分紅多個partition(區),每一個partition在存儲層面是appendlog文件。任何發佈到此partition的消息都會被直接追加到log文件的尾部，每條消息在文件中的位置稱爲offset（偏移量），offset爲一個long型數字，它是惟一標記一條消息。它惟一的標記一條消息。kafka並無提供其餘額外的索引機制來存儲offset，由於在kafka中幾乎不容許對消息進行「隨機讀寫」。

kafka和JMS（Java MessageService）實現(activeMQ)不一樣的是:即便消息被消費,消息仍然不會被當即刪除.日誌文件將會根據broker中的配置要求,保留必定的時間以後刪除;好比log文件保留2天,那麼兩天後,文件會被清除,不管其中的消息是否被消費.kafka經過這種簡單的手段,來釋放磁盤空間,以及減小消息消費以後對文件內容改動的磁盤IO開支.

 

    對於consumer而言,它須要保存消費消息的offset,對於offset的保存和使用,有consumer來控制;當consumer正常消費消息時,offset將會"線性"的向前驅動,即消息將依次順序被消費.事實上consumer可使用任意順序消費消息,它只須要將offset重置爲任意值..(offset將會保存在zookeeper中,參見下文)

 

    kafka集羣幾乎不須要維護任何consumer和producer狀態信息,這些信息有zookeeper保存;所以producer和consumer的客戶端實現很是輕量級,它們能夠隨意離開,而不會對集羣形成額外的影響.

 

   partitions的設計目的有多個.最根本緣由是kafka基於文件存儲.經過分區,能夠將日誌內容分散到多個server上,來避免文件尺寸達到單機磁盤的上限,每一個partiton都會被當前server(kafka實例)保存;能夠將一個topic切分多任意多個partitions,來消息保存/消費的效率.此外越多的partitions意味着能夠容納更多的consumer,有效提高併發消費的能力.(具體原理參見下文).

三、Distribution

    一個Topic的多個partitions,被分佈在kafka集羣中的多個server上;每一個server(kafka實例)負責partitions中消息的讀寫操做;此外kafka還能夠配置partitions須要備份的個數(replicas),每一個partition將會被備份到多臺機器上,以提升可用性.

 

    基於replicated方案,那麼就意味着須要對多個備份進行調度;每一個partition都有一個server爲"leader";leader負責全部的讀寫操做,若是leader失效,那麼將會有其餘follower來接管(成爲新的leader);follower只是單調的和leader跟進,同步消息便可..因而可知做爲leader的server承載了所有的請求壓力,所以從集羣的總體考慮,有多少個partitions就意味着有多少個"leader",kafka會將"leader"均衡的分散在每一個實例上,來確保總體的性能穩定.

 

    Producers

    Producer將消息發佈到指定的Topic中,同時Producer也能決定將此消息歸屬於哪一個partition;好比基於"round-robin"方式或者經過其餘的一些算法等.

 

    Consumers

    本質上kafka只支持Topic.每一個consumer屬於一個consumergroup;反過來講,每一個group中能夠有多個consumer.發送到Topic的消息,只會被訂閱此Topic的每一個group中的一個consumer消費.

 

    若是全部的consumer都具備相同的group,這種狀況和queue模式很像;消息將會在consumers之間負載均衡.

    若是全部的consumer都具備不一樣的group,那這就是"發佈-訂閱";消息將會廣播給全部的消費者.

    在kafka中,一個partition中的消息只會被group中的一個consumer消費;每一個group中consumer消息消費互相獨立;咱們能夠認爲一個group是一個"訂閱"者,一個Topic中的每一個partions,只會被一個"訂閱者"中的一個consumer消費,不過一個consumer能夠消費多個partitions中的消息.kafka只能保證一個partition中的消息被某個consumer消費時,消息是順序的.事實上,從Topic角度來講,消息仍不是有序的.

 

    kafka的設計原理決定,對於一個topic,同一個group中不能有多於partitions個數的consumer同時消費,不然將意味着某些consumer將沒法獲得消息.

 

    Guarantees

    1) 發送到partitions中的消息將會按照它接收的順序追加到日誌中

    2) 對於消費者而言,它們消費消息的順序和日誌中消息順序一致.

    3) 若是Topic的"replicationfactor"爲N,那麼容許N-1個kafka實例失效.

2、使用場景

 

    一、Messaging  

    對於一些常規的消息系統,kafka是個不錯的選擇;partitons/replication和容錯,可使kafka具備良好的擴展性和性能優點.不過到目前爲止,咱們應該很清楚認識到,kafka並無提供JMS中的"事務性""消息傳輸擔保(消息確認機制)""消息分組"等企業級特性;kafka只能使用做爲"常規"的消息系統,在必定程度上,還沒有確保消息的發送與接收絕對可靠(好比,消息重發,消息發送丟失等)

 

    二、Websitactivity tracking

    kafka能夠做爲"網站活性跟蹤"的最佳工具;能夠將網頁/用戶操做等信息發送到kafka中.並實時監控,或者離線統計分析等

 

    三、LogAggregation

    kafka的特性決定它很是適合做爲"日誌收集中心";application能夠將操做日誌"批量""異步"的發送到kafka集羣中,而不是保存在本地或者DB中;kafka能夠批量提交消息/壓縮消息等,這對producer端而言,幾乎感受不到性能的開支.此時consumer端可使hadoop等其餘系統化的存儲和分析系統.

3、設計原理

 

    kafka的設計初衷是但願做爲一個統一的信息收集平臺,可以實時的收集反饋信息,並須要可以支撐較大的數據量,且具有良好的容錯能力.

 

    一、持久性

    kafka使用文件存儲消息,這就直接決定kafka在性能上嚴重依賴文件系統的自己特性.且不管任何OS下,對文件系統自己的優化幾乎沒有可能.文件緩存/直接內存映射等是經常使用的手段.由於kafka是對日誌文件進行append操做,所以磁盤檢索的開支是較小的;同時爲了減小磁盤寫入的次數,broker會將消息暫時buffer起來,當消息的個數(或尺寸)達到必定閥值時,再flush到磁盤,這樣減小了磁盤IO調用的次數.

二、性能

    須要考慮的影響性能點不少,除磁盤IO以外,咱們還須要考慮網絡IO,這直接關係到kafka的吞吐量問題.kafka並無提供太多高超的技巧;對於producer端,能夠將消息buffer起來,當消息的條數達到必定閥值時,批量發送給broker;對於consumer端也是同樣,批量fetch多條消息.不過消息量的大小能夠經過配置文件來指定.對於kafka broker端,彷佛有個sendfile系統調用能夠潛在的提高網絡IO的性能:將文件的數據映射到系統內存中,socket直接讀取相應的內存區域便可,而無需進程再次copy和交換. 其實對於producer/consumer/broker三者而言,CPU的開支應該都不大,所以啓用消息壓縮機制是一個良好的策略;壓縮須要消耗少許的CPU資源,不過對於kafka而言,網絡IO更應該須要考慮.能夠將任何在網絡上傳輸的消息都通過壓縮.kafka支持gzip/snappy等多種壓縮方式.

 

    三、生產者

    負載均衡:producer將會和Topic下全部partition leader保持socket鏈接;消息由producer直接經過socket發送到broker,中間不會通過任何"路由層".事實上,消息被路由到哪一個partition上,有producer客戶端決定.好比能夠採用"random""key-hash""輪詢"等,若是一個topic中有多個partitions,那麼在producer端實現"消息均衡分發"是必要的.

 

    其中partitionleader的位置(host:port)註冊在zookeeper中,producer做爲zookeeper client,已經註冊了watch用來監聽partition leader的變動事件.

    異步發送：將多條消息暫且在客戶端buffer起來，並將他們批量的發送到broker，小數據IO太多，會拖慢總體的網絡延遲，批量延遲發送事實上提高了網絡效率。不過這也有必定的隱患，好比說當producer失效時，那些還沒有發送的消息將會丟失。

 

    四、消費者

    consumer端向broker發送"fetch"請求,並告知其獲取消息的offset;此後consumer將會得到必定條數的消息;consumer端也能夠重置offset來從新消費消息.

 

    在JMS實現中,Topic模型基於push方式,即broker將消息推送給consumer端.不過在kafka中,採用了pull方式,即consumer在和broker創建鏈接以後,主動去pull(或者說fetch)消息;這中模式有些優勢,首先consumer端能夠根據本身的消費能力適時的去fetch消息並處理,且能夠控制消息消費的進度(offset);此外,消費者能夠良好的控制消息消費的數量,batch fetch.

 

   其餘JMS實現,消息消費的位置是有prodiver保留,以便避免重複發送消息或者將沒有消費成功的消息重發等,同時還要控制消息的狀態.這就要求JMS broker須要太多額外的工做.在kafka中,partition中的消息只有一個consumer在消費,且不存在消息狀態的控制,也沒有複雜的消息確認機制,可見kafka broker端是至關輕量級的.當消息被consumer接收以後,consumer能夠在本地保存最後消息的offset,並間歇性的向zookeeper註冊offset.因而可知,consumer客戶端也很輕量級

五、消息傳送機制

    對於JMS實現,消息傳輸擔保很是直接:有且只有一次(exactlyonce).在kafka中稍有不一樣:

    1) at most once: 最多一次,這個和JMS中"非持久化"消息相似.發送一次,不管成敗,將不會重發.

    2) at least once: 消息至少發送一次,若是消息未能接受成功,可能會重發,直到接收成功.

    3) exactly once: 消息只會發送一次.

    at most once: 消費者fetch消息,而後保存offset,而後處理消息;當client保存offset以後,可是在消息處理過程當中出現了異常,致使部分消息未能繼續處理.那麼此後"未處理"的消息將不能被fetch到,這就是"at most once".

    at least once: 消費者fetch消息,而後處理消息,而後保存offset.若是消息處理成功以後,可是在保存offset階段zookeeper異常致使保存操做未能執行成功,這就致使接下來再次fetch時可能得到上次已經處理過的消息,這就是"at least once"，緣由offset沒有及時的提交給zookeeper，zookeeper恢復正常仍是以前offset狀態.

    exactly once: kafka中並無嚴格的去實現(基於2階段提交,事務),咱們認爲這種策略在kafka中是沒有必要的.

    一般狀況下"at-least-once"是咱們搜選.(相比at mostonce而言,重複接收數據總比丟失數據要好).

六、複製備份

    kafka將每一個partition數據複製到多個server上,任何一個partition有一個leader和多個follower(能夠沒有);備份的個數能夠經過broker配置文件來設定.leader處理全部的read-write請求,follower須要和leader保持同步.Follower和consumer同樣,消費消息並保存在本地日誌中;leader負責跟蹤全部的follower狀態,若是follower"落後"太多或者失效,leader將會把它從replicas同步列表中刪除.當全部的follower都將一條消息保存成功,此消息才被認爲是"committed",那麼此時consumer才能消費它.即便只有一個replicas實例存活,仍然能夠保證消息的正常發送和接收,只要zookeeper集羣存活便可.(不一樣於其餘分佈式存儲,好比hbase須要"多數派"存活才行)

    當leader失效時,需在followers中選取出新的leader,可能此時follower落後於leader,所以須要選擇一個"up-to-date"的follower.選擇follower時須要兼顧一個問題,就是新leaderserver上所已經承載的partition leader的個數,若是一個server上有過多的partition leader,意味着此server將承受着更多的IO壓力.在選舉新leader,須要考慮到"負載均衡".

 

    7.日誌

   若是一個topic的名稱爲"my_topic",它有2個partitions,那麼日誌將會保存在my_topic_0和my_topic_1兩個目錄中;日誌文件中保存了一序列"log entries"(日誌條目),每一個log entry格式爲"4個字節的數字N表示消息的長度" + "N個字節的消息內容";每一個日誌都有一個offset來惟一的標記一條消息,offset的值爲8個字節的數字,表示此消息在此partition中所處的起始位置..每一個partition在物理存儲層面,有多個log file組成(稱爲segment).segmentfile的命名爲"最小offset".kafka.例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

其中每一個partiton中所持有的segments列表信息會存儲在zookeeper中.

    當segment文件尺寸達到必定閥值時(能夠經過配置文件設定,默認1G),將會建立一個新的文件;當buffer中消息的條數達到閥值時將會觸發日誌信息flush到日誌文件中,同時若是"距離最近一次flush的時間差"達到閥值時,也會觸發flush到日誌文件.若是broker失效,極有可能會丟失那些還沒有flush到文件的消息.由於server意外實現,仍然會致使log文件格式的破壞(文件尾部),那麼就要求當server啓東是須要檢測最後一個segment的文件結構是否合法並進行必要的修復.

    獲取消息時,須要指定offset和最大chunk尺寸,offset用來表示消息的起始位置,chunksize用來表示最大獲取消息的總長度(間接的表示消息的條數).根據offset,能夠找到此消息所在segment文件,而後根據segment的最小offset取差值,獲得它在file中的相對位置,直接讀取輸出便可.

    日誌文件的刪除策略很是簡單:啓動一個後臺線程按期掃描logfile列表,把保存時間超過閥值的文件直接刪除(根據文件的建立時間).爲了不刪除文件時仍然有read操做(consumer消費),採起copy-on-write方式.

 

    八、分配

    kafka使用zookeeper來存儲一些meta信息,並使用了zookeeperwatch機制來發現meta信息的變動並做出相應的動做(好比consumer失效,觸發負載均衡等)

    1) Broker node registry: 當一個kafkabroker啓動後,首先會向zookeeper註冊本身的節點信息(臨時znode),同時當broker和zookeeper斷開鏈接時,此znode也會被刪除.

    格式: /broker/ids/[0...N]  -->host:port;其中[0..N]表示broker id,每一個broker的配置文件中都須要指定一個數字類型的id(全局不可重複),znode的值爲此broker的host:port信息.

    2) Broker Topic Registry: 當一個broker啓動時,會向zookeeper註冊本身持有的topic和partitions信息,仍然是一個臨時znode.

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

    3) Consumer and Consumergroup: 每一個consumer客戶端被建立時,會向zookeeper註冊本身的信息;此做用主要是爲了"負載均衡".

    一個group中的多個consumer能夠交錯的消費一個topic的全部partitions;簡而言之,保證此topic的全部partitions都能被此group所消費,且消費時爲了性能考慮,讓partition相對均衡的分散到每一個consumer上.

    4) Consumer id Registry: 每一個consumer都有一個惟一的ID(host:uuid,能夠經過配置文件指定,也能夠由系統生成),此id用來標記消費者信息.

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

    仍然是一個臨時的znode,此節點的值爲{"topic_name":#streams...},即表示此consumer目前所消費的topic +partitions列表.

    5) Consumer offset Tracking: 用來跟蹤每一個consumer目前所消費的partition中最大的offset.

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

    此znode爲持久節點,能夠看出offset跟group_id有關,以代表當group中一個消費者失效,其餘consumer能夠繼續消費.

    6) Partition Owner registry: 用來標記partition被哪一個consumer消費.臨時znode

    格式:/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]-->consumer_node_id當consumer啓動時,所觸發的操做:

    A) 首先進行"Consumerid Registry";

    B) 而後在"Consumerid Registry"節點下注冊一個watch用來監聽當前group中其餘consumer的"leave"和"join";只要此znode path下節點列表變動,都會觸發此group下consumer的負載均衡.(好比一個consumer失效,那麼其餘consumer接管partitions).

    C) 在"Brokerid registry"節點下,註冊一個watch用來監聽broker的存活狀況;若是broker列表變動,將會觸發全部的groups下的consumer從新balance.

 1)Producer端使用zookeeper用來"發現"broker列表,以及和Topic下每一個partition leader創建socket鏈接併發送消息.

    2) Broker端使用zookeeper用來註冊broker信息,已經監測partitionleader存活性.

   3) Consumer端使用zookeeper用來註冊consumer信息,其中包括consumer消費的partition列表等,同時也用來發現broker列表,並和partition leader創建socket鏈接,並獲取消息.

4、主要配置

 

   一、Broker配置 

2.Consumer主要配置

3.Producer主要配置

以上是關於kafka一些基礎說明，在其中咱們知道若是要kafka正常運行，必須配置zookeeper，不然不管是kafka集羣仍是客戶端的生存者和消費者都沒法正常的工做的，如下是對zookeeper進行一些簡單的介紹：

5、zookeeper集羣

   zookeeper是一個爲分佈式應用提供一致性服務的軟件，它是開源的Hadoop項目的一個子項目，並根據google發表的一篇論文來實現的。zookeeper爲分佈式系統提供了高笑且易於使用的協同服務，它能夠爲分佈式應用提供至關多的服務，諸如統一命名服務，配置管理，狀態同步和組服務等。zookeeper接口簡單，咱們沒必要過多地糾結在分佈式系統編程難於處理的同步和一致性問題上，你可使用zookeeper提供的現成(off-the-shelf)服務來實現來實現分佈式系統額配置管理，組管理，Leader選舉等功能

zookeeper集羣的節點最好設置成奇數個。由於策略是過半的節點掛掉，整個集羣宕機。