kafka学习笔记
Kafka背景及架构介绍
Kafka背景
对网站使用情况做报表，如活动数据（page view、查看内容、搜索内容等）和运营数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务器日志等）要用到的数据的收集和分析。
Kafka简介
Kafka是一个分布式的，基于发布/订阅的消息系统：
消息处理时间不受数据量的影响，即使TB级别的消息也可以保证访问的性能。
高吞吐量
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输
支持离线数据处理和在线实时数据处理
支持水平扩展
Kafka与常用消息中间件的区别
Kafka架构
Broker: 一个Kafka集群包含一个或多个borker
topic: 一个broker下包含多个topic
partition: 一个topic包含一个或多个partition
productor: 生产者
consumer : 消费者
Consumer Group: 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）
Kafka消息投递的方式
productor: push
consumer: pull（消费者可以根据自身的能力来进行消费）
消息投递保障
Kafka默认保证At least once，并且允许通过设置Producer异步提交来实现At most once。而Exactly once要求与外部存储系统协作，幸运的是Kafka提供的offset可以非常直接非常容易得使用这种方式。
At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输 （Kafka默认支持该种方式）
Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的。
productor 消息投递保障
默认情况下一条消息从Producer到broker是确保了At least once，可通过设置Producer异步发送实现At most once
也就是说默认情况小Kafka消息是会重复投递的。
consumer 消息投递保障
zookeeper中保存了consumer 消费的offset；consumer offset commit的方式有：
获取消息后马上commit：有可能消息得不到处理。
At most once
获取消息后先处理再commit：消息至少被处理一遍。At least one
Exactly once：在At least one的基础上，从架构设计上（与外部系统结合）保证不重复处理。
Kafka的高可用架构
Data Replication
Leader Election： 针对partition而言的
为何需要Data Replication
没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中。
如果Producer使用
同步模式：尝试重新发送message.send.max.retries（默认值为3）次后抛出Exception
- 停止发送后续数据：造成数据的阻塞
- 继续发送后续数据：造成本应发往该Broker的数据的丢失
如果Producer使用
异步模式:尝试重新发送message.send.max.retries（默认值为3）次后
- 记录该异常并继续发送后续数据，这会造成数据丢失并且用户只能通过日志发现该问题。
为何需要Leader Election
指Replica之间的Leader Election
保证同一个Partition的多个Replica之间的数据一致性（其中一个宕机后其它Replica必须要能继续服务并且即不能造成数据重复也不能造成数据丢失）。
Kafka HA设计解析
如何将所有Replica均匀分布到整个集群
- 将所有Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序
- 将第i个Partition分配到第（i mod n）个Broker上
- 将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) mod n）个Broker上
Data Replication
消息备份
Title:消息备份流程
producter->partition: （leader，负责读写数据）
partition->follower: ACK（先应答[内存中]再写入log）
follower->follower内存
follower内存->ACK应答
ACK应答->follower
follower->log
follower->partition: ISR列表中的所有follower都应答作为partition应答
partition->producter: 所有的ISR replica都应答后，leader partition应答
ACK前需要保证有多少个备份
备份同步列表：ISR（即in-sync Replica）
Leader会跟踪与其保持同步的Replica列表，该列表称为ISR（即in-sync Replica）
同步复制：同步复制要求所有能工作的Follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率
异步复制：Follower异步的从Leader复制数据，数据只要被Leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果Follower都复制完都落后于Leader，而如果Leader突然宕机，则会丢失数据。
而Kafka采用的既不是同步复制，也不是异步复制。而是采用ISR的方式来均衡确保数据不丢失以及吞吐率。
领导选举
领导选举的方式
少数服从多数： 如果我们有2f+1个Replica（包含Leader和Follower），那在commit之前必须保证有f+1个Replica复制完消息，为了保证正确选出新的Leader，fail的Replica不能超过f个。在生产环境下为了保证较高的容错程度，必须要有大量的Replica，而大量的Replica又会在大数据量下导致性能的急剧下降。
Kafka在Zookeeper中动态维护了一个ISR（in-sync replicas），这个ISR里的所有Replica都跟上了leader，只有ISR里的成员才有被选为Leader的可能。在这种模式下，对于f+1个Replica，一个Partition能在保证不丢失已经commit的消息的前提下容忍f个Replica的失败。
如何处理所有Replica都不工作
在ISR中至少有一个follower时，Kafka可以确保已经commit的数据不丢失，但如果某个Partition的所有Replica都宕机了，就无法保证数据不丢失了。这种情况下有两种可行的方案：
等待ISR中的任一个Replica“活”过来，并且选它作为Leader： 等待时间可能较长。
选择第一个“活”过来的Replica（不一定是ISR中的）作为Leader： 可能会导致数据不全，部分消息丢失。
如何选举Leader
Title:传统Leader选举
clound->Leader: leader
Leader->zk: （leader 宕机）
zk->zk节点: znode会自动删除
clound->follower: follower
follower->zk节点: 创建节点
zk节点->Leader: 竞选leader成功
该方法会有3个问题：
- split-brain 这是由Zookeeper的特性引起的，虽然Zookeeper能保证所有Watch按顺序触发，但并不能保证同一时刻所有Replica“看”到的状态是一样的，这就可能造成不同Replica的响应不一致
- herd effect 如果宕机的那个Broker上的Partition比较多，会造成多个Watch被触发，造成集群内大量的调整
- Zookeeper负载过重 每个Replica都要为此在Zookeeper上注册一个Watch，当集群规模增加到几千个Partition时Zookeeper负载会过重。
Kafka 0.8.*的Leader Election方案解决了上述问题，它在所有broker中选出一个controller，所有Partition的Leader选举都由controller决定。controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式（比Zookeeper Queue的方式更高效）通知需为此作出响应的Broker。同时controller也负责增删Topic以及Replica的重新分配。
broker failover过程简介
- Controller在Zookeeper注册Watch，一旦有Broker宕机（这是用宕机代表任何让系统认为其die的情景，包括但不限于机器断电，网络不可用，GC导致的Stop The World，进程crash等），其在Zookeeper对应的znode会自动被删除，Zookeeper会fire Controller注册的watch，Controller读取最新的幸存的Broker
- Controller决定set_p，该集合包含了宕机的所有Broker上的所有Partition
- 对set_p中的每一个Partition
- 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state读取该Partition当前的ISR
- 决定该Partition的新Leader。如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存，则选择其中一个作为新Leader，新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的Replica。否则选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR（该场景下可能会有潜在的数据丢失）。如果该Partition的所有Replica都宕机了，则将新的Leader设置为-1。
- 将新的Leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。注意，该操作只有其version在3.1至3.3的过程中无变化时才会执行，否则跳转到3.1
- 直接通过RPC向set_p相关的Broker发送LeaderAndISRRequest命令。Controller可以在一个RPC操作中发送多个命令从而提高效率。
Kafka的高可用架构二
Kafka Consumer设计解析
High Level Consumer： Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。
Consumer Group： High Level Consumer将从某个Partition中读取最后一条消息的offset存于Zookeeper中，这个offset基于客户程序提供给Kafka的名字来保存，这个名字就叫做consumer group。也就是说用来保存consumer offset的名字。
与传统mq的不同：
- 很多传统的Message Queue都会在消息被消费完后将消息删除 (一方面避免重复消费，另一方面可以保证Queue的长度比较短，提高效率)。
- Kafka保证一条消息在同一个consumer group中只消费一次。
- 允许不同的consumer group同时消费同一条消息。
High Level Consumer Rebalance`
每个Consumer被创建时会触发Consumer Group的Rebalance：
- High Level Cousumer 启动时将ID注册到Zookeeper的其Counsumer group下，路径为/consumers/[consumer group]/ids/[consumer id]
- 在/consumers/[consumer group]/ids上注册Watch
- 在/brokers/ids上注册Watch
- 如果Consumer通过Topic Filter创建消息流，则它会同时在/brokers/topics上也创建Watch
- 强制自己在其Consumer Group内启动Rebalance流程
存在的问题：
- 任何Broker或者Consumer的增减都会触发所有的Consumer的Rebalance。
- 多个consumer同时触发Rebalance，会导致不正确的Rebalance。
Low Level Consumer
需要对partion或者做特殊处理
- 同一条消息读多次
- 只读取某个Topic的部分Partition
- 管理事务，从而确保每条消息被处理一次，且仅被处理一次
与Consumer Group相比，Low Level Consumer要求用户做大量的额外工作。
- 必须在应用程序中跟踪offset，从而确定下一条应该消费哪条消息
- 应用程序需要通过程序获知每个Partition的Leader是谁
- 必须处理Leader的变化
使用Low Level Consumer的一般流程如下
- 查找到一个“活着”的Broker，并且找出每个Partition的Leader
- 找出每个Partition的Follower
- 定义好请求，该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
- Fetch数据
- 识别Leader的变化，并对之作出必要的响应
Kafka高性能架构之道
宏观架构层面
利用Partition实现并行处理
- 由于不同Partition可位于不同机器，因此可以充分利用集群优势，实现机器间的并行处理。
- 由于Partition在物理上对应一个文件夹，即使多个Partition位于同一个节点，也可通过配置让同一节点上的不同Partition置于不同的disk drive上，从而实现磁盘间的并行处理，充分发挥多磁盘的优势。
利用多磁盘的具体方法是，将不同磁盘mount到不同目录，然后在server.properties中，将log.dirs设置为多目录（用逗号分隔）。Kafka会自动将所有Partition尽可能均匀分配到不同目录也即不同目录（也即不同disk）上。
Partition是最小并发粒度
- 多Consumer消费同一个Topic时，同一条消息只会被同一Consumer Group内的一个Consumer所消费。
- 如果Consumer的个数多于Partition的个数，那么会有部分Consumer无法消费该Topic的任何数据，也即当Consumer个数超过Partition后，增加Consumer并不能增加并行度。
Partition个数决定了可能的最大并行度。
ISR实现可用性与数据一致性的动态平衡
CAP理论
CAP理论是指，分布式系统中，一致性、可用性和分区容忍性最多只能同时满足两个。
一致性
- 通过某个节点的写操作结果对后面通过其它节点的读操作可见
- 如果更新数据后，并发访问情况下后续读操作可立即感知该更新，称为强一致性
- 如果允许之后部分或者全部感知不到该更新，称为弱一致性
- 若在之后的一段时间（通常该时间不固定）后，一定可以感知到该更新，称为最终一致性
可用性
- 任何一个没有发生故障的节点必须在有限的时间内返回合理的结果
分区容忍性
- 部分节点宕机或者无法与其它节点通信时，各分区间还可保持分布式系统的功能
一般而言，都要求保证分区容忍性。所以在CAP理论下，更多的是需要在可用性和一致性之间做权衡。
常用数据复制及一致性方案
Master-Slave
- RDBMS的读写分离即为典型的Master-Slave方案
- 同步复制可保证强一致性但会影响可用性
- 异步复制可提供高可用性但会降低一致性
基于ISR的数据复制方案
只有ISR中的所有Replica都复制完，Leader才会将其置为Commit，它才能被Consumer所消费。
使用ISR方案的原因
- 由于Leader可移除不能及时与之同步的Follower，故与同步复制相比可避免最慢的Follower拖慢整体速度，也即ISR提高了系统可用性。
- ISR中的所有Follower都包含了所有Commit过的消息，而只有Commit过的消息才会被Consumer消费，故从Consumer的角度而言，ISR中的所有Replica都始终处于同步状态，从而与异步复制方案相比提高了数据一致性。
- ISR可动态调整，极限情况下，可以只包含Leader，极大提高了可容忍的宕机的Follower的数量。与Majority Quorum方案相比，容忍相同个数的节点失败，所要求的总节点数少了近一半。
具体实现层面
高效使用磁盘
顺序写磁盘
- 将Partition分为多个Segment，每个Segment对应一个物理文件；
- 通过删除整个文件的方式去删除Partition内的数据。这种方式清除旧数据的方式，也避免了对文件的随机写操作。
** 充分利用Page Cache **
Page Cache的优势：
- I/O Scheduler会将连续的小块写组装成大块的物理写从而提高性能
- I/O Scheduler会尝试将一些写操作重新按顺序排好，从而减少磁盘头的移动时间
- 充分利用所有空闲内存（非JVM内存）。如果使用应用层Cache（即JVM堆内存），会增加GC负担
- 读操作可直接在Page Cache内进行。如果消费和生产速度相当，甚至不需要通过物理磁盘（直接通过Page Cache）交换数据
- 如果进程重启，JVM内的Cache会失效，但Page Cache仍然可用
存在问题：
- 将数据写入Page Cache，并不保证数据一定完全写入磁盘。
- 可能会造成机器宕机时，Page Cache内的数据未写入磁盘从而造成数据丢失。
解决措施：
- 这种场景完全可以由Kafka层面的Replication机制去解决
- 提供了flush.messages和flush.ms两个参数将Page Cache中的数据强制Flush到磁盘，但是Kafka并不建议使用。(降低性能)
支持多Disk Drive
Broker的log.dirs配置项，允许配置多个文件夹。如果机器上有多个Disk Drive，可将不同的Disk挂载到不同的目录，然后将这些目录都配置到log.dirs里。Kafka会尽可能将不同的Partition分配到不同的目录，也即不同的Disk上，从而充分利用了多Disk的优势。
零拷贝
- 传统模式下的四次拷贝与四次上下文切换
- sendfile和transferTo实现零拷贝
Linux 2.4+内核通过sendfile系统调用，提供了零拷贝。数据通过DMA拷贝到内核态Buffer后，直接通过DMA拷贝到NIC Buffer，无需CPU拷贝。这也是零拷贝这一说法的来源。除了减少数据拷贝外，因为整个读文件-网络发送由一个sendfile调用完成，整个过程只有两次上下文切换，因此大大提高了性能。
注： transferTo和transferFrom并不保证一定能使用零拷贝。实际上是否能使用零拷贝与操作系统相关，如果操作系统提供sendfile这样的零拷贝系统调用，则这两个方法会通过这样的系统调用充分利用零拷贝的优势，否则并不能通过这两个方法本身实现零拷贝。
减少网络开销
- 批处理： 批处理既减少了网络传输的Overhead，又提高了写磁盘的效率。
- 数据压缩降低网络负载： 将整个Batch的消息一起压缩后传输。数据压缩的一个基本原理是，重复数据越多压缩效果越好。因此将整个Batch的数据一起压缩能更大幅度减小数据量，从而更大程度提高网络传输效率。
- 高效的序列化方式： 减少实际网络传输和磁盘存储的数据规模，从而提高吞吐率。这里要注意，如果使用的序列化方法太慢，即使压缩比非常高，最终的效率也不一定高。