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Kafka 及 PyKafka 的使用
1. Kafka
1. 简介
Kafka 是一种分布式的、分区的、多副本的基于发布／订阅的消息系统。它是通过 zookeeper 进行协调，常见可以用于 web/nginx 日志、访问日志、消息服务等。主要应用场景为：日志收集系统和消息系统。
Kafka 的主要设计目标如下：
1. 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供持久化能力，即使对 TB 级别以上的数据也能保证常数时间的访问性能。
2. 高吞吐率，即使在十分廉价的机器上也能实现单机支持每秒 100K 条消息的传输。
3. 支持 Kafka Server (即 Kafka 集群的服务器)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。
4. 同时支持离线数据处理和实时数据处理
2. Kafka 架构
如上图所示，一个 Kafka 集群由若干producer、若干consumer、若干broker，以及一个zookeeper集群所组成。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。
Kafka名词解释：
broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群，相当于物理层面上的一台服务器。
topic：存放同一类消息的位置，是一个概念层面上的名词，Kafka集群可以负责多个topic的分发。（物理上不同topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
partition：topic在物理层面上的分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列，创建topic时可以指定partition数量，每个partition对应于一个文件夹，该文件夹下存储该partition的数据和索引文件。一般来说partition的数量大于等于broker的数量。
producer：负责发布消息到Kafka broker
consumer：消费消息，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则为默认的group）。使用consumer high level API时，同一topic的一条消息只能被一个consumer group的一个consumer消费，但多个consumer group可同时消费这条消息。
consumer group：每个consumer属于一个特定的consumer group，consumer group是实际记录的概念。
3. Kafka数据传输的事务特点
1. at most once
这种模式下consumer fetch消息，先进行commit，再进行处理。如果再处理消息的过程中出现异常，下次重新开始工作就无法读到之前已经确认而未处理的消息。
2. at least once
消息至少发送一次，如果消息未能接受成功，可能会重发，直到接收成功。消费者fetch消息，然后处理消息，然后保存offset。如果消息处理成功之后，但是在保存offset阶段zookeeper异常导致保存操作未能执行成功，这就导致接下来再次fetch时可能获得上次已经处理过的消息，这就是”at least once”，原因offset没有及时的提交给zookeeper，zookeeper恢复正常还是之前offset状态。
3. exactly once
消息只会发送一次，Kafka中并没有严格的去实现，我们认为这种策略在Kafka中是没有必要的。
通常情况下，Kafka默认保证at least once。
5. Push & Pull
作为一个消息系统，Kafka遵循了传统的方式，选择由producer向broker push消息，并由consumer从broker中pull消息。
push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。push模式的目标就是以尽可能快的速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
6. Topic & Partition
Topic在逻辑上可以认为是一个存在的queue，每条消息都必须指定它的topic，可以简单的理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使Kafka的吞吐率可以水平扩展，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。
每个日志文件都是"log entries"序列，每一个log entry包含一个4字节整型值（值为N），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，也是对数据的唯一标识，Kafka中并没有提供额外的索引机制来存储offset，因为在Kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"。磁盘上log entry的存储格式如下：
message length：4 bytes(它的具体值为1+4+n，如下所示）
"magic" value：1 byte
crc：4 bytes
payload：n bytes
这个log entries并非由一个文件构成，而是分为多个segment，每个segment名为该segment第一条消息的offset和".kafka"组成。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。
因为每条消息都被append到该partition中，是顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘比随机写内存还要高，这是Kafka高吞吐率的一个保证）。
每条消息被发送到topic时，会根据指定的partition规则选择被存储到哪一个partition。如果partition规则设计的合理，所有的消息会均匀分配到不同的partition里，这样就实现了水平扩展。（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partition解决了这个问题）。在创建topic时，可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定这个partition的数量(如下所示)，当然也可以在topic创建之后去修改parition数量。
在发送一条消息时，可以指定这条消息的key，producer根据这个key和partition机制来判断这个将这条消息发送到哪个partition。paritition机制可以通过指定producer的paritition. class这一参数来指定，该class必须实现kafka.producer.Partitioner接口。（比如如果一个key能够被解析为整数，那么将对应的整数与partition总数取余，可以作为该消息被发送到的partition id)
7. 历史数据删除机制
对于传统的message queue而言，一般会删除已经消费过的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，由于磁盘限制，不可能永久保留，因此Kafka提供两种机制去删除旧数据。一是基于时间，一是基于partition文件大小。（例如可以通过配置$KAFKA_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可通过配置让Kafka在partition文件超过1GB时删除旧数据）
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，所以这里删除文件与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线性增加这个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consumer过，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。
8. Consumer Group
对于程序员来说，consumer group 是消费 Kafka 消息队列中消息的接口，每个 consumer group 可以消费多个 topic，对于每一个 topic 可以有多个消费者实体 consumer（对应多个程序或者进程）。在消费过程中，同一个 topic 中的消息只会被同一个 consumer group 中的一个 consumer 消费，而不会出现重复订阅的情况。对于每一个 consumer group 消费 topic，可以手动commit，也可以设置参数集群自动commit(确认)消费进行的位置，保证下一次能接着从上次的位置继续消费。
consumer group 和 topic 一样，也是直接使用就能新建的。如果直接新建一个 consumer，而不指定具体的 consumer group，系统会自动的指定默认的 consumer group，并且从最老的数据（EARLIEST）位置开始消费。
详情参考：
http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm
http://geek.csdn.net/news/detail/229569
http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html
2. PyKafka 的使用
1. 导入 pykafka 模块
import pykafka
from pykafka import KafkaClient
2. 初始化 KafkaClient
client = KafkaClient(hosts="127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,...") 可以通过 hosts 地址初始化，也可以使用 zookeeper_hosts 进行初始化：
client = KafkaClient(zookeeper_hosts = 'yq01-ps-4-m42-pc177.yq01:2181,yq01-ps-4-m42-pc186.yq01:2181,yq01-ps-4-m42-pc187.yq01:2181,yq01-ps-4-m42-pc191.yq01:2181,yq01-ps-4-m42-pc192.yq01:2181')
3. Topic 对象
client.topics 可以查看当前所有的 topic。
topic = client.topics['bjhapp_history'] #如果该 topic 存在，那么会选中对应的 topic；如果不存在，会自动新建该 topic。
Topic 对象包含的方法：
1. get_balanced_consumer(consumer_group, managed=False, **kwargs) ：生成对应 consumer_group 对 topic 下消息消费的一个 balanced_consumer，与 simple_consumer 的差别在于如果有多个 consumer 进来对同一个 topic 的消息进行订阅，balanced_consumer 会自动平衡和分配 partitions 给每个 consumer；而先进来的 simple_consumer 会对当前 topic 的partition 有100%的占有权。
参数：consumer_group：消费的 consumer_group 名
managed：是否对 consumer_group 进行管理
**kwargs：对应于 consumer 对象的众多参数
2. get_producer(use_rdkafka=False, **kwargs)：生成对应 topic 的一个异步消息 producer
3. get_simple_consumer(consumer_group=None, use_rdkafka=False, **kwargs)：生成对应 consumer_group 对 topic 的一个 simple_consumer
4. get_sync_producer(**kwargs)：生成对 topic 的一个同步 producer
成员变量：
name：topic 的名字
partitions：包含当前 topic 对应 partitions 的字典
4. Producer 对象
1. 同步的 producer 对象
producer = topic.get_sync_producer()
producer.produce("test")
同步的 producer 对象发布消息时，只有在确认消息成功发送到集群时才返回，因此网络 IO 的速度会影响程序的整体速度。
2. 异步的 producer 对象
为了实现更高的吞吐量，我们推荐使用异步模式的 producer，这样 produce() 函数能够立即返回，并且可以批量处理更多的消息，而不用等待当前消息发布成功的确认。我们通过队列的接口同样可以在之后收到消息发布成功的确认，需要设置参数 delivery_reports = True。
producer = topic.get_producer(delivery_reports=True) #初始化异步的 producer
count = 0 #定义 count 变量用来存储消息发送的条数，以便于定期检查之前的消息是否发送成功
上述代码每尝试发布十条消息，就对之前发送的消息的 delivery_report 进行检查，查看其发布是否成功的状态，通过 producer.get_delivery_report() 函数返回之前发送失败的消息和结果，如果没有发布成功，会尝试重新进行发送。直到 delivery_report 的队列为空。
要注意 producer 发布消息时是先将消息存储在缓存区，再将缓存区的消息发布到 Kafka 集群。所以异步的 produce() 函数执行完后，依然需要一定的时间来实现消息从缓存区的发布。所以如果文件执行结束，producer 对象会自动释放，导致消息发布不成功，返回错误：ReferenceError: weakly-referenced object no longer exists。解决方法，在程序的尾部让程序等待一段时间使消息发布完成，例如：sleep(6)
5. Consumer 对象
当一个 PyKafka consumer 开始从一个 topic 中订阅消息时，它在记录器中的起始位置是由 auto_offset_reset 和 reset_offset_on_start 两个参数确定的。
同样，是否 Kafka 集群保有任何之前的 consumer group/topic/partition set 的消费偏移量也会影响数据的初始订阅点。一个 new group/topic/partition set 就是之前没有任何 commited offsets，一个存在的就是有 commited offsets 的。这两者的订阅点由下面的规则决定：
1. 对于一个新的 consumer group/topic/partitions，不管参数 reset_offset_on_start 的参数是什么，都会从 auto_offset_reset 指定的位置开始消息订阅。
2. 对于一个已经存在的 consumer group/topic/partitions，假设参数 reset_offset_on_start 为false，那么消费会从上一次消费的偏移量之后开始进行（比如上一次的消费偏移量为4，那么消费会从5开始）。假设参数为 true，会自动从 auto_offset_reset 指定的位置开始消费。
Tips：
1. No handlers could be found for logger "pykafka.simpleconsumer"
错误的原因是 consumer 在订阅消息时需要有一个 logger 来记录日志，如果有一个全局 logger 对象，会自动的写入该全局对象中，否则会报这条信息，但是不影响消息订阅。
2. 有的时候会出现 consumer 在订阅消息时迟迟不能读出现的情况，这是由于 KafkaClient 的未知原因导致的，可以尝试在初始化 consumer 的参数中加上 consumer_timeout_ms 参数来解决问题。该参数表示 consumer 在返回 None 前尝试等待可以消费的消息的时间。