Kafka入门教程与详解

1 Kafka入门教程

1.1 消息队列（Message Queue)

Message Queue消息传送系统提供传送服务。消息传送依赖于大量支持组件，这些组件负责处理连接服务、消息的路由和传送、持久性、安全性以及日志记录。消息服务器可以使用一个或多个代理实例。

JMS（Java Messaging Service）是Java平台上有关面向消息中间件(MOM)的技术规范，它便于消息系统中的Java应用程序进行消息交换,并且通过提供标准的产生、发送、接收消息的接口简化企业应用的开发，翻译为Java消息服务。

1.2 MQ消息模型

KafkaMQ消息模型图1-1

1.3 MQ消息队列分类

消息队列分类：点对点和发布/订阅两种：

1、点对点：

消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。

消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

2、发布/订阅：

消息生产者（发布）将消息发布到topic中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到topic的消息会被所有订阅者消费。

1.4 MQ消息队列对比

1、RabbitMQ：支持的协议多，非常重量级消息队列，对路由(Routing)，负载均衡(Loadbalance)或者数据持久化都有很好的支持。

2、ZeroMQ：号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景，擅长的高级/复杂的队列，但是技术也复杂，并且只提供非持久性的队列。

3、ActiveMQ：Apache下的一个子项，类似ZeroMQ，能够以代理人和点对点的技术实现队列。

4、Redis：是一个key-Value的NOSql数据库，但也支持MQ功能，数据量较小，性能优于RabbitMQ，数据超过10K就慢的无法忍受。

1.5 Kafka简介

Kafka是分布式发布-订阅消息系统,它最初由 LinkedIn 公司开发，使用 Scala语言编写,之后成为 Apache 项目的一部分。在Kafka集群中，没有“中心主节点”的概念，集群中所有的服务器都是对等的，因此，可以在不做任何配置的更改的情况下实现服务器的的添加与删除，同样的消息的生产者和消费者也能够做到随意重启和机器的上下线。

Kafka消息系统生产者和消费者部署关系图1-2

Kafka消息系统架构图1-3

1.6 Kafka术语介绍

1、消息生产者：即：Producer，是消息的产生的源头，负责生成消息并发送到Kafka

服务器上。

2、消息消费者：即：Consumer，是消息的使用方，负责消费Kafka服务器上的消息。

3、主题：即：Topic，由用户定义并配置在Kafka服务器，用于建立生产者和消息者之间的订阅关系：生产者发送消息到指定的Topic下，消息者从这个Topic下消费消息。

4、消息分区：即：Partition，一个Topic下面会分为很多分区，例如：“kafka-test”这个Topic下可以分为6个分区，分别由两台服务器提供，那么通常可以配置为让每台服务器提供3个分区，假如服务器ID分别为0、1，则所有的分区为0-0、0-1、0-2和1-0、1-1、1-2。Topic物理上的分组，一个 topic可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的 id（offset）。

5、Broker：即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为 broker。

6、消费者分组：Group，用于归组同类消费者，在Kafka中，多个消费者可以共同消息一个Topic下的消息，每个消费者消费其中的部分消息，这些消费者就组成了一个分组，拥有同一个分组名称，通常也被称为消费者集群。

7、Offset：消息存储在Kafka的Broker上，消费者拉取消息数据的过程中需要知道消息在文件中的偏移量，这个偏移量就是所谓的Offset。

1.7 Kafka中Broker

1、Broker：即Kafka的服务器，用户存储消息，Kafa集群中的一台或多台服务器统称为 broker。

2、Message在Broker中通Log追加的方式进行持久化存储。并进行分区（patitions)。

3、为了减少磁盘写入的次数,broker会将消息暂时buffer起来,当消息的个数(或尺寸)达到一定阀值时,再flush到磁盘,这样减少了磁盘IO调用的次数。

4、Broker没有副本机制，一旦broker宕机，该broker的消息将都不可用。Message消息是有多份的。

5、Broker不保存订阅者的状态，由订阅者自己保存。

6、无状态导致消息的删除成为难题（可能删除的消息正在被订阅），kafka采用基于时间的SLA(服务水平保证)，消息保存一定时间（通常为7天）后会被删除。

7、消息订阅者可以rewind back到任意位置重新进行消费，当订阅者故障时，可以选择最小的offset(id)进行重新读取消费消息。

1.8 Kafka的Message组成

1、Message消息：是通信的基本单位，每个 producer 可以向一个 topic（主题）发布一些消息。

2、Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。

3、partition中的每条Message包含了以下三个属性：

offset      即：消息唯一标识:对应类型：long

MessageSize 对应类型：int32

data        是message的具体内容。

1.9 Kafka的Partitions分区

1、Kafka基于文件存储.通过分区，可以将日志内容分散到多个server上,来避免文件尺寸达到单机磁盘的上限，每个partiton都会被当前server(kafka实例)保存。

2、可以将一个topic切分多任意多个partitions，来消息保存/消费的效率。

3、越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer，有效提升并发消费的能力。

1.10 Kafka的Consumers

1、消息和数据消费者，订阅 topics并处理其发布的消息的过程叫做 consumers。

2、在 kafka中,我们可以认为一个group是一个“订阅者”，一个Topic中的每个partions，只会被一个“订阅者”中的一个consumer消费，不过一个 consumer可以消费多个partitions中的消息（消费者数据小于Partions的数量时）。注意：kafka的设计原理决定，对于一个topic，同一个group中不能有多于partitions个数的consumer同时消费，否则将意味着某些consumer将无法得到消息。

3、一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消息。每个group中consumer消息消费互相独立。

1.11 Kafka的持久化

1、一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多partition(区),每个partition在存储层面是append log文件。任何发布到此partition的消息都会被直接追加到log文件的尾部，每条消息在文件中的位置称为offset（偏移量），partition是以文件的形式存储在文件系统中。

2、Logs文件根据broker中的配置要求,保留一定时间后删除来释放磁盘空间。

Kafka消息分区Partition图1-4

Partition：

   Topic物理上的分组，一个 topic可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的 id（offset）。

3、为数据文件建索引：稀疏存储，每隔一定字节的数据建立一条索引。下图为一个partition的索引示意图：

Kafka消息分区Partition索引图1-5

1.12 Kafka的分布式实现：

Kafka分布式关系图1-6

Kafka生产环境关系图1-7

1.13 Kafka的通讯协议：

1、Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计基于TCP层的协议，根据业务需求定制，而非实现一套类似ProtocolBuffer的通用协议。

2、基本数据类型：（Kafka是基于Scala语言实现的，类型也是Scala中的数据类型）

定长数据类型：int8,int16,int32和int64，对应到Java中就是byte, short, int和long。

变长数据类型：bytes和string。变长的数据类型由两部分组成，分别是一个有符号整数N(表示内容的长度)和N个字节的内容。其中，N为-1表示内容为null。bytes的长度由int32表示，string的长度由int16表示。

数组：数组由两部分组成，分别是一个由int32类型的数字表示的数组长度N和N个元素。

3、Kafka通讯的基本单位是Request/Response。

4、基本结构：

RequestOrResponse => MessageSize(RequestMessage | ResponseMessage)

5、通讯过程：

客户端打开与服务器端的Socket

往Socket写入一个int32的数字(数字表示这次发送的Request有多少字节)

服务器端先读出一个int32的整数从而获取这次Request的大小

然后读取对应字节数的数据从而得到Request的具体内容

服务器端处理了请求后，也用同样的方式来发送响应。

6、RequestMessage结构：

RequestMessage => ApiKey ApiVersionCorrelationId ClientId Request

7、ResponseMessage结构：

ResponseMessage => CorrelationId Response

Kafka采用是经典的Reactor(同步IO)模式，也就是1个Acceptor响应客户端的连接请求，N个Processor来读取数据，这种模式可以构建出高性能的服务器。

8、Message结构：

Message:Producer生产的消息,键-值对

Message => Crc MagicByte Attributes KeyValue

9、MessageSet结构：

MessageSet:用来组合多条Message，它在每条Message的基础上加上了Offset和MessageSize

MessageSet => [Offset MessageSize Message]

10、     Request/Respone和Message/MessageSet的关系：

Request/Response是通讯层的结构，和网络的7层模型对比的话，它类似于TCP层。

Message/MessageSet定义的是业务层的结构，类似于网络7层模型中的HTTP层。Message/MessageSet只是Request/Response的payload中的一种数据结构。

备注：Kafka的通讯协议中不含Schema，格式也比较简单，这样设计的好处是协议自身的Overhead小，再加上把多条Message放在一起做压缩，提高压缩比率，从而在网络上传输的数据量会少一些。

1.14 数据传输的事务定义：

1、at most once:最多一次,这个和JMS中”非持久化”消息类似.发送一次，无论成败，将不会重发。

at most once:消费者fetch消息,然后保存offset，然后处理消息;当client保存offset之后，但是在消息处理过程中出现了异常，导致部分消息未能继续处理.那么此后”未处理”的消息将不能被fetch到，这就是“atmost once”。

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。

at least once: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“atleast 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。

exactly once: kafka中并没有严格的去实现(基于2阶段提交，事务)，我们认为这种策略在kafka中是没有必要的。

注：通常情况下“at-least-once”是我们首选。(相比at most once而言，重复接收数据总比丢失数据要好)。

二、消息队列之Kafka工作原理与安装介绍

2.1消息队列之Kafka工作原理 -- broker

2.2消息队列之Kafka工作原理 -- topic

2.3消息队列之Kafka工作原理 – partition

2.4消息队列之Kafka安装介绍

版本

Apache Kafka 与 Confluent Platform

Docker镜像 Confluent kafka 的docker镜像

客户端工具

Apache Kafka的Python客户端：kafka-python

Confluent kafka的Python客户端： confluent-kafka-python

git地址

使用文档

2.5消息队列之Kafka使用介绍

Kafka启动：

单节点单broker 单节点多broker

Kafka使用时的显著特征

分区之间是无序的，但分区内的消息是有序的

对于topic的消费，消费者的数量 应 不多于 该topic分区的数量，否则多余的消费者将必定无法接收到消息

一个消费者可同时消费多个topic

在订阅消费时，Kafka保证每条消息在同一个Consumer Group里只会被某一个Consumer消费

总结：掌握原理 活用文档 多实践