1、写入方式
producer采用推(push)模式将消息发布到broker,
每条消息都被追加(append)到分区(patition)中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障kafka吞吐率)。
2、 分区(Partition)
消息发送时都被发送到一个topic,其本质就是一个目录,而topic是由一些Partition Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示:
我们可以看到,每个Partition中的消息都是有序的,生产的消息被不断追加到Partition log上,其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。
1)分区的原因
(1)方便在集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;
(2)可以提高并发,因为可以以Partition为单位读写了。
2)分区的原则
(1)指定了patition,则直接使用;
(2)未指定patition但指定key,通过对key的value进行hash出一个patition
(3)patition和key都未指定,使用轮询选出一个patition。
3、 副本(Replication)
同一个partition可能会有多个replication(对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N)。
没有replication的情况下,一旦broker 宕机,其上所有 patition 的数据都不可被消费,同时producer也不能再将数据存于其上的patition。
引入replication之后,同一个partition可能会有多个replication,而这时需要在这些replication之间选出一个leader,producer和consumer只与这个leader交互,其它replication作为follower从leader 中复制数据。
4、写入流程
1)producer先从zookeeper的 "/brokers/.../state"节点找到该partition的leader
2)producer将消息发送给该leader
3)leader将消息写入本地log
4)followers从leader pull消息,写入本地log后向leader发送ACK
5)leader收到所有ISR中的replication的ACK后,增加HW(high watermark,最后commit 的offset)并向producer发送ACK
5、消息存储方式
物理上把topic分成一个或多个patition(对应 server.properties 中的num.partitions=3配置),每个patition物理上对应一个文件夹(该文件夹存储该patition的所有消息和索引文件),如下:
[test@ip101 logs]$ ll
drwxrwxr-x. 2 test test 4096 8月 6 14:37 first-0
drwxrwxr-x. 2 test test 4096 8月 6 14:35 first-1
drwxrwxr-x. 2 test test 4096 8月 6 14:37 first-2
[test@ip101 logs]$ cd first-0
[test@ip101 first-0]$ ll
-rw-rw-r--. 1 test test 10485760 8月 6 14:33 00000000000000000000.index
-rw-rw-r--. 1 test test 219 8月 6 15:07 00000000000000000000.log
-rw-rw-r--. 1 test test 10485756 8月 6 14:33 00000000000000000000.timeindex
-rw-rw-r--. 1 test test 8 8月 6 14:37 leader-epoch-checkpoint
6、存储策略
无论消息是否被消费,kafka都会保留所有消息。
有两种策略可以删除旧数据:
1)基于时间:log.retention.hours=168
2)基于大小:log.retention.bytes=1073741824
需要注意的是,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。
7、Zookeeper存储结构
8、Kafka消费过程
高级API
1)高级API优点
高级API 写起来简单
不需要自行去管理offset,系统通过zookeeper自行管理。
不需要管理分区,副本等情况,.系统自动管理。
消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据(默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的offset)
可以使用group来区分对同一个topic 的不同程序访问分离开来(不同的group记录不同的offset,这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响)
2)高级API缺点
不能自行控制offset(对于某些特殊需求来说)
不能细化控制如分区、副本、zk等
低级API
1)低级 API 优点
能够让开发者自己控制offset,想从哪里读取就从哪里读取。
自行控制连接分区,对分区自定义进行负载均衡
对zookeeper的依赖性降低(如:offset不一定非要靠zk存储,自行存储offset即可,比如存在文件或者内存中)
2)低级API缺点
太过复杂,需要自行控制offset,连接哪个分区,找到分区leader 等。
9、消费者组
消费者是以consumer group消费者组的方式工作,由一个或者多个消费者组成一个组,共同消费一个topic。
每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取,但是多个group可以同时消费这个partition。
在图中,有一个由三个消费者组成的group,有一个消费者读取主题中的两个分区,另外两个分别读取一个分区。
某个消费者读取某个分区,也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。
在这种情况下,消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。
另外,如果一个消费者失败了,那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。
10、消费方式
consumer采用pull(拉)模式从broker中读取数据。
push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由broker决定的。
它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成consumer来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。
而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言,pull模式更合适,它可简化broker的设计,consumer可自主控制消费消息的速率,同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费,同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
pull模式不足之处是,如果kafka没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直等待数据到达。
为了避免这种情况,我们在我们的拉请求中有参数,允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞(并且可选地等待到给定的字节数,以确保大的传输大小)。
11、消费者组案例
1)需求:测试同一个消费者组中的消费者,同一时刻只能有一个消费者消费。
2)案例实操
(1)在ip101、ip102上修改/opt/app/kafka/config/consumer.properties配置文件中的group.id属性为任意组名。
[test@ip102 config]$ vi consumer.properties
group.id=test_group
(2)在ip101、ip102上分别启动消费者
[test@ip101 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper ip101:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
[test@ip102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper ip101:2181 --topic first --consumer.config config/consumer.properties
(3)在hadoop104上启动生产者
[test@ip103 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list ip101:9092 --topic first
hello world
(4)查看ip101和ip102的接收者。
同一时刻只有一个消费者接收到消息。