消息服务百科全书——Kafka基本原理介绍

天成1

　　架构
1.1 总体架构

因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。
为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。

一个典型的Kafka请添加链接描述集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，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通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息
　　1.1.1 代理
与其它消息系统不同，Kafka代理是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护，代理完全不管。这种设计非常微妙，它本身包含了创新。
从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。
这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。
　　1.1.2 Topic & Partition
Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个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的所有消息和索引文件。若创建topic1和topic2两个topic，且分别有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包含一个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个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下：

这个log entries并非由一个文件构成，而是分成多个segment，每个segment以该segment第一条消息的offset命名并以“.kafka”为后缀。另外会有一个索引文件，它标明了每个segment下包含的log entry的offset范围，如下图所示。

因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个很重要的保证）。

对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略删除旧数据。一是基于时间，二是基于Partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可在Partition文件超过1GB时删除旧数据，配置如下所示。

这里要注意，因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1)，即与文件大小无关，所以这里删除过期文件与提高Kafka性能无关。选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。
Kafka的存储布局非常简单。话题的每个分区对应一个逻辑日志。
物理上，一个日志为相同大小的一组分段文件。每次生产者发布消息到一个分区，代理就将消息追加到最后一个段文件中。
当发布的消息数量达到设定值或者经过一定的时间后，段文件真正写入磁盘中。写入完成后，消息公开给消费者。
与传统的消息系统不同，Kafka系统中存储的消息没有明确的消息Id。消息通过日志中的逻辑偏移量来公开。这样就避免了维护配套密集寻址，用于映射消息ID到实际消息地址的随机存取索引结构的开销。消息ID是增量的，但不连续。要计算下一消息的ID，可以在其逻辑偏移的基础上加上当前消息的长度。
消费者始终从特定分区顺序地获取消息，如果消费者知道特定消息的偏移量，也就说明消费者已经消费了之前的所有消息。消费者向代理发出异步拉请求，准备字节缓冲区用于消费。每个异步拉请求都包含要消费的消息偏移量。Kafka利用sendfile API高效地从代理的日志段文件中分发字节给消费者。
3.1.1.3 Producer消息路由
Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。
如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。
如果一个Topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个Topic的性能瓶颈，而有了Partition后，不同的消息可以并行写入不同broker的不同Partition里，极大的提高了吞吐率。可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中通过配置项num.partitions来指定新建Topic的默认Partition数量，也可在创建Topic时通过参数指定，同时也可以在Topic创建之后通过Kafka提供的工具修改。
在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，Producer根据这个key和Partition机制来判断应该将这条消息发送到哪个Parition。Paritition机制可以通过指定Producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。本例中如果key可以被解析为整数则将对应的整数与Partition总数取余，该消息会被发送到该数对应的Partition。（每个Parition都会有个序号,序号从0开始）

如果将上例中的类作为partition.class，并通过如下代码发送20条消息（key分别为0，1，2，3）至topic3（包含4个Partition）。
public void sendMessage() throws InterruptedException{
for(int i = 1; i