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  • 三、消息处理过程与集群维护

    一、Kafka消息组织原理

    1.磁盘重认识

    当需要从磁盘读取数据时,要确定读的数据在哪个磁道,哪个扇区:
    首先必须找到柱面,即磁头需要移动对准相应磁道,这个过程叫做寻道,所耗费时间叫做寻道时间;
    然后目标扇区旋转到磁头下,这个过程耗费的时间叫做旋转时间;
    一次访盘请求(读/写)完成过程由三个动作组成
    寻道(时间):磁头移动定位到指定磁道;
    旋转延迟(时间):等待指定扇区从磁头下旋转经过;
    数据传输(时间):数据在磁盘、内存与网络之间的实际传输
    由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分之一甚至几千分支一

    怎么样才能提高磁盘的读写效率呢?

    根据数据的局部性原理 ,有以下两种方法

    •预读或者提前读;

    •合并写——多个逻辑上的写操作合并成一个大的物理写操作中;

    采用磁盘顺序读写(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间)。实验结果:在一个6 7200rpm SATA RAID-5 的磁盘阵列上线性写的速度大概是300M/秒,但是随机写的速度只有50K/秒,两者相差将近10000倍。

    2.Kafka消息的写入原理

    一般的将数据从文件传到套接字的路径:
    1.操作系统将数据从磁盘读到内核空间的页缓存中;
    2.应用将数据从内核空间读到用户空间的缓存中;
    3.应用将数据写回内存空间的套接字缓存中
    4.操作系统将数据从套接字缓存写到网卡缓存中,以便将数据经网络发出;
    这样做明显是低效的,这里有四次拷贝,两次系统调用。如果使用sendfile(Java 为: FileChannel.transferTo api),两次拷贝可以被避免:允许操作系统将数据直接从页缓存发送到网络上。优化后,只有最后一步将数据拷贝到网卡缓存中是需要的。

    Kafka topic信息

    Kafka 消息文件存储  (tree)

    3.Kafka消息的删除原理

    从最久的日志段开始删除(按日志段为单位进行删除),然后逐步向前推进,直到某个日志段不满足条件为止,删除条件:
    满足给定条件predicate(配置项log.retention.{ms,minutes,hours}和log.retention.bytes指定);
    不能是当前激活日志段;
    大小不能小于日志段的最小大小(配置项log.segment.bytes配置)
    要删除的是否是所有日志段,如果是的话直接调用roll方法进行切分,因为Kafka至少要保留一个日志段;

     

    二、Kafka消息检索原理

    1.Kafka消息的segment file的组成和物理结构

    2.Kafka消息的index file的组成和物理结构

    3.Kafka消息检索过程

    以读取offset=368776的message为例,需要通过下面2个步骤查找:
    第一步查找segment file;
    以上图为例,其中00000000000000000000.index表示最开始的文件,起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1。只要根据offset二分查找文件列表,就可以快速定位到具体文件。当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log
    第二步通过segment file查找message;
    算出368776-368770=6,取00000000000000368769.index文件第三项(6,1407),得出从00000000000000368769.log文件头偏移1407字节读取一条消息即可

    三、Kafka集群维护

    1.Kafka集群基本信息实时查看和修改

    集群信息实时查看(topic工具):
    列出集群当前所有可用的topic:
    bin/kafka-topics.sh --list –zookeeper zookeeper_address

    查看集群特定topic 信息:
    bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper_address
    --topic topic_name

    集群信息实时修改(topic工具):
    创建topic:
    bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zookeeper_address --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic_name
    增加(不能减少) partition(最后的4是增加后的值):
    bin/kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper_address --alter –topic topic_name --partitions 4

    Topic-level configuration 配置都能修改

    2.Kafka集群leader平衡机制

    每个partitiion的所有replicas叫做“assigned replicas”,“assigned replicas”中的第一个replicas叫“preferred replica”,刚创建的topic一般“preferred replica”是leader。下图中Partition 0的broker  2就是preferred replica”,默认会成为该分区的leader。

    集群leader平衡:
    bin/kafka-preferred-replica-election.sh –zookeeper zookeeper_address
    auto.leader.rebalance.enable=true

    3.Kafka集群分区日志迁移

    迁移topic数据到其他broker,请遵循下面四步:
    写json文件,文件格式如下:
    cat topics-to-move.json
    {"topics": [{"topic": "foo1"},
    {"topic": "foo2"}],
    "version":1
    }

    使用–generate生成迁移计划(下面的操作是将topic: foo1和foo2移动到broker 5,6):
    bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "5,6" –generate
    这一步只是生成计划,并没有执行数据迁移;
    使用–execute执行计划:
    bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json –execute
    执行前最好保存当前的分配情况,以防出错回滚

    •使用–verify验证是否已经迁移完成
    迁移某个topic的某些特定的partition数据到其他broker,步骤与上面一样,但是json文件如下面所示:
    cat custom-reassignment.json
    {"version":1,"partitions":[{"topic":"foo1","partition":0,"replicas":[5,6]},{"topic":"foo2","partition":1,"replicas":[2,3]}]}
    可以指定到topic的分区编号
     
    kafka-reassign-partitions.sh工具会复制磁盘上的日志文件,只有当完全复制完成,才会删除迁移前磁盘上的日志文件。执行分区日志迁移需要注意:
    •kafka-reassign-partitions.sh 工具的粒度只能到broker,不能到broker的目录(如果broker上面配置了多个目录,是按照磁盘上面已驻留的分区数来均匀分配的),所以,如果topic之间的数据,或者topic的partition之间的数据本身就不均匀,很有可能造成磁盘数据的不均匀:
    •对于分区数据较多的分区迁移数据会花大量的时间,所以建议在topic数据量较少或磁盘有效数据较少的情况下执行数据迁移操作;
     

    进行分区迁移时最好先保留一个分区在原来的磁盘,这样不会影响正常的消费和生产,如果目的是将分区5(brober1,5)迁移到borker2,3。可以先将5迁移到2,1,最后再迁移到2,3。而不是一次将1,5迁移到2,3。因为一次迁移所有的副本,无法正常消费和生产,部分迁移则可以正常消费和生产

    四、Kafka集群监控

    1.Kafka Offset Monitor介绍

    在生产环境需要集群高可用,所以需要对Kafka集群进行监控。Kafka Offset Monitor可以监控Kafka集群以下几项:
    Kafka集群当前存活的broker集合;
    Kafka集群当前活动topic集合;
    消费者组列表
    Kafka集群当前consumer按组消费的offset lag数(即当前topic当前分区目前有多少消息积压而没有及时消费)

    部署Kafka Offset Minotor:
    •github下载jar包KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar :
    https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases
    •启动Kafka Offset Minotor :
    java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb --zk zk-01,zk-02 --refresh 5.minutes --retain 1.day &
     

    2.Kafka Offset Monitor使用

    3.Kafka Manager介绍

    Kafka Manager由雅虎开源,提供以下功能:
    管理几个不同的集群;
    容易地检查集群的状态(topics, brokers, 副本的分布, 分区的分布) ;
    选择副本
    基于集群的当前状态产生分区分配
    重新分配分区

    Kafka Manager的安装,方法一(不但要求能上网,还要求能翻墙):
    •安装sbt:
    下载后,解压并配置环境变量(将SBT_HOME/bin配置到PATH变量中)
    安装Kafka Manager :
    •git clone https://github.com/yahoo/kafka-manager
    •cd kafka-manager
    •sbt clean dist
     
    部署Kafka Manager
    •修改conf/application.conf,把kafka-manager.zkhosts改为自己的zookeeper服务器地址
    •bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf -Dhttp.port=8007 &
     

    Kafka Manager的安装,方法二:
    下载打包好的Kafka manager(也可以在课程源代码处下载):
    https://github.com/scootli/kafka-manager-1.0-SNAPSHOT/tree/master/kafka-manager-1.0-SNAPSHOT
    下载后解压
    修改conf/application.conf,把Kafka-manager.zkhosts改为自己的zookeeper服务器地址
    bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf -Dhttp.port=8007 &

    4.Kafka Manager使用

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