Kafka设计原理

一、入门

1.简介

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。分区，可复制和可容错都是其不错的特性。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

Apache Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：

• 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；
• 它同时为发布和订阅提供高吞吐量；
• 它支持多订阅者，当失败时能自动平衡消费者；
• 将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。

2.基本术语

producer：消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。
broker：kafka 集群中每一个服务器都是一个代理(broker)。
topic：每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。
partition：partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是 partition。
consumer：从 kafka 集群中消费消息的终端或服务。
consumer group： high-level consumer API 中每个consumer都属于一个consumer group，每条消息只能被consumer group 的一个Consumer消费，但可以被多个consumer group消费。
replica：partition 的副本，保障 partition 的高可用。
leader：replica 中的一个角色， producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
follower：replica 中的一个角色，从 leader 中复制数据。
controller：kafka 集群中的其中一个服务器，用来进行 leader election 以及各种 failover。
zookeeper：kafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

3.kafka拓扑结构

4.Zookeeper节点

kafka 在 zookeeper 中的存储结构如下图所示：

二、设计原理详解

1.概念深入理解

1.1.Topics/logs

一个Topic可以认为是一类消息，每个topic将被分成多个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），offset为一个long型数字，它是唯一标记一条消息。kafka并没有提供其他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”。

kafka和JMS（Java Message Service）实现(activeMQ)不同的是:即使消息被消费,消息仍然不会被立即删除.日志文件将会根据broker中的配置要求,保留一定的时间之后删除;比如log文件保留2天,那么两天后,文件会被清除,无论其中的消息是否被消费.kafka通过这种简单的手段,来释放磁盘空间,以及减少消息消费之后对文件内容改动的磁盘IO开支.

对于consumer而言,它需要保存消费消息的offset,对于offset的保存和使用,有consumer来控制;当consumer正常消费消息时,offset将会"线性"的向前驱动,即消息将依次顺序被消费.事实上consumer可以使用任意顺序消费消息,它只需要将offset重置为任意值.(offset将会保存在zookeeper中)

kafka集群几乎不需要维护任何consumer和producer状态信息,这些信息有zookeeper保存;因此producer和consumer的客户端实现非常轻量级,它们可以随意离开,而不会对集群造成额外的影响.

partitions的设计目的有多个.最根本原因是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;可以将一个topic切分多任意多个partitions,来消息保存/消费的效率.此外越多的partitions意味着可以容纳更多的consumer,有效提升并发消费的能力.

1.2.Distribution

一个Topic的多个partitions,被分布在kafka集群中的多个server上;每个server(kafka实例)负责partitions中消息的读写操作;此外kafka还可以配置partitions需要备份的个数(replicas),每个partition将会被备份到多台机器上,以提高可用性.

基于replicated方案,那么就意味着需要对多个备份进行调度;每个partition都有一个server为"leader";leader负责所有的读写操作,如果leader失效,那么将会有其他follower来接管(成为新的leader);follower只是单调的和leader跟进,同步消息即可..由此可见作为leader的server承载了全部的请求压力,因此从集群的整体考虑,有多少个partitions就意味着有多少个"leader",kafka会将"leader"均衡的分散在每个实例上,来确保整体的性能稳定.

1.3.Producers

Producer将消息发布到指定的Topic中,同时Producer也能决定将此消息归属于哪个partition;比如基于"round-robin"方式或者通过其他的一些算法等.开发者负责如何选择分区的算法。

1.4.Consumers

本质上kafka只支持Topic.每个consumer属于一个consumer group;反过来说,每个group中可以有多个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的每个group中的一个consumer消费.

如果所有的consumer都具有相同的group,这种情况和queue模式很像;消息将会在consumers之间负载均衡.

如果所有的consumer都具有不同的group,那这就是"发布-订阅";消息将会广播给所有的消费者.

在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费;每个group中consumer消息消费互相独立;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.kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时,消息是顺序的.事实上,从Topic角度来说,消息仍不是有序的（不能保证跨分区的消息先后处理顺序）.

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.

1.5.Guarantees

1) 发送到partitions中的消息将会按照它接收的顺序追加到日志中

2) 对于消费者而言,它们消费消息的顺序和日志中消息顺序一致.

3) 如果Topic的"replicationfactor"为N,那么允许N-1个kafka实例失效.

2.设计原理

kafka的设计初衷是希望作为一个统一的信息收集平台,能够实时的收集反馈信息,并需要能够支撑较大的数据量,且具备良好的容错能力.

2.1、持久性

kafka使用文件存储消息,这就直接决定kafka在性能上严重依赖文件系统的本身特性.且无论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎没有可能.文件缓存/直接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日志文件进行append操作,因此磁盘检索的开支是较小的;同时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.

2.2、性能

需要考虑的影响性能点很多,除磁盘IO之外,我们还需要考虑网络IO,这直接关系到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高超的技巧;对于producer端,可以将消息buffer起来,当消息的条数达到一定阀值时,批量发送给broker;对于consumer端也是一样,批量fetch多条消息.不过消息量的大小可以通过配置文件来指定.对于kafka broker端,似乎有个sendfile系统调用可以潜在的提升网络IO的性能:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需进程再次copy和交换. 其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因此启用消息压缩机制是一个良好的策略;压缩需要消耗少量的CPU资源,不过对于kafka而言,网络IO更应该需要考虑.可以将任何在网络上传输的消息都经过压缩.kafka支持gzip/snappy等多种压缩方式.

2.3、生产者

负载均衡: producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接;消息由producer直接通过socket发送到broker,中间不会经过任何"路由层".事实上,消息被路由到哪个partition上,有producer客户端决定.比如可以采用"random""key-hash""轮询"等,如果一个topic中有多个partitions,那么在producer端实现"消息均衡分发"是必要的.

其中partition leader的位置(host:port)注册在zookeeper中,producer作为zookeeper client,已经注册了watch用来监听partition leader的变更事件.

异步发送：将多条消息暂且在客户端buffer起来，并将他们批量的发送到broker，小数据IO太多，会拖慢整体的网络延迟，批量延迟发送事实上提升了网络效率。不过这也有一定的隐患，比如说当producer失效时，那些尚未发送的消息将会丢失。

2.4、消费者

consumer端向broker发送"fetch"请求,并告知其获取消息的offset;此后consumer将会获得一定条数的消息;consumer端也可以重置offset来重新消费消息.

在JMS实现中,Topic模型基于push方式,即broker将消息推送给consumer端.不过在kafka中,采用了pull方式,即consumer在和broker建立连接之后,主动去pull(或者说fetch)消息;这种模式有些优点,首先consumer端可以根据自己的消费能力适时的去fetch消息并处理,且可以控制消息消费的进度(offset);此外,消费者可以良好的控制消息消费的数量,batch fetch.

其他JMS实现,消息消费的位置是有prodiver保留,以便避免重复发送消息或者将没有消费成功的消息重发等,同时还要控制消息的状态.这就要求JMS broker需要太多额外的工作.在kafka中,partition中的消息只有一个consumer在消费,且不存在消息状态的控制,也没有复杂的消息确认机制,可见kafka broker端是相当轻量级的.当消息被consumer接收之后,consumer可以在本地保存最后消息的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset.由此可见,consumer客户端也很轻量级.

2.5、消息传送机制

对于JMS实现,消息传输担保非常直接:有且只有一次(exactly once).在kafka中稍有不同:

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.

2) at least once: 消息至少发送一次,可能会重发.

3) exactly once: 消息有且只会发送一次.

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"at most once".

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"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.

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.

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).

2.6、复制备份

kafka将每个partition数据复制到多个server上,任何一个partition有一个leader和多个follower(可以没有);备份的个数可以通过broker配置文件来设定.leader处理所有的read-write请求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一样,消费消息并保存在本地日志中;leader负责跟踪所有的follower状态,如果follower"落后"太多或者失效,leader将会把它从replicas同步列表中删除.当所有的follower都将一条消息保存成功,此消息才被认为是"committed",那么此时consumer才能消费它.即使只有一个replicas实例存活,仍然可以保证消息的正常发送和接收,只要zookeeper集群存活即可.(不同于其他分布式存储,比如hbase需要"多数派"存活才行)

当leader失效时,需在followers中选取出新的leader,可能此时follower落后于leader,因此需要选择一个"up-to-date"的follower.选择follower时需要兼顾一个问题,就是新leaderserver上所已经承载的partition leader的个数,如果一个server上有过多的partition leader,意味着此server将承受着更多的IO压力.在选举新leader,需要考虑到"负载均衡".

2.7、日志

如果一个topic的名称为"my_topic",它有2个partitions,那么日志将会保存在my_topic_0和my_topic_1两个目录中;日志文件中保存了一序列"log entries"(日志条目),每个log entry格式为"4个字节的数字N表示消息的长度" + "N个字节的消息内容";每个日志都有一个offset来唯一的标记一条消息,offset的值为8个字节的数字,表示此消息在此partition中所处的起始位置..每个partition在物理存储层面,有多个log file组成(称为segment).segmentfile的命名为"最小offset".kafka.例如"00000000000.kafka";其中"最小offset"表示此segment中起始消息的offset.

其中每个partiton中所持有的segments列表信息会存储在zookeeper中.

当segment文件尺寸达到一定阀值时(可以通过配置文件设定,默认1G),将会创建一个新的文件;当buffer中消息的条数达到阀值时将会触发日志信息flush到日志文件中,同时如果"距离最近一次flush的时间差"达到阀值时,也会触发flush到日志文件.如果broker失效,极有可能会丢失那些尚未flush到文件的消息.因为server意外失效,仍然会导致log文件格式的破坏(文件尾部),那么就要求当server启动时需要检测最后一个segment的文件结构是否合法并进行必要的修复.

获取消息时,需要指定offset和最大chunk尺寸,offset用来表示消息的起始位置,chunk size用来表示最大获取消息的总长度(间接的表示消息的条数).根据offset,可以找到此消息所在segment文件,然后根据segment的最小offset取差值,得到它在file中的相对位置,直接读取输出即可.

日志文件的删除策略非常简单:启动一个后台线程定期扫描log file列表,把保存时间超过阀值的文件直接删除(根据文件的创建时间).为了避免删除文件时仍然有read操作(consumer消费),采取copy-on-write方式.

2.8、分配

kafka使用zookeeper来存储一些meta信息,并使用了zookeeper watch机制来发现meta信息的变更并作出相应的动作(比如consumer失效,触发负载均衡等)

1) Broker node registry: 当一个kafkabroker启动后,首先会向zookeeper注册自己的节点信息(临时znode),同时当broker和zookeeper断开连接时,此znode也会被删除.

格式: /broker/ids/[0...N]   -->host:port;其中[0..N]表示broker id,每个broker的配置文件中都需要指定一个数字类型的id(全局不可重复),znode的值为此broker的host:port信息.

2) Broker Topic Registry: 当一个broker启动时,会向zookeeper注册自己持有的topic和partitions信息,仍然是一个临时znode.

格式: /broker/topics/[topic]/[0...N]  其中[0..N]表示partition索引号.

3) Consumer and Consumer group: 每个consumer客户端被创建时,会向zookeeper注册自己的信息;此作用主要是为了"负载均衡".

一个group中的多个consumer可以交错的消费一个topic的所有partitions;简而言之,保证此topic的所有partitions都能被此group所消费,且消费时为了性能考虑,让partition相对均衡的分散到每个consumer上.

4) Consumer id Registry: 每个consumer都有一个唯一的ID(host:uuid,可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息.

格式:/consumers/[group_id]/ids/[consumer_id]

仍然是一个临时的znode,此节点的值为{"topic_name":#streams...},即表示此consumer目前所消费的topic + partitions列表.

5) Consumer offset Tracking: 用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset.

格式:/consumers/[group_id]/offsets/[topic]/[broker_id-partition_id]-->offset_value

此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当group中一个消费者失效,其他consumer可以继续消费.

6) Partition Owner registry: 用来标记partition被哪个consumer消费.临时znode

格式:/consumers/[group_id]/owners/[topic]/[broker_id-partition_id]-->consumer_node_id

当consumer启动时,所触发的操作:

A) 首先进行"Consumer id Registry";

B) 然后在"Consumer id Registry"节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的"leave"和"join";只要此znode path下节点列表变更,都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

C) 在"Broker id registry"节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance.

1) Producer端使用zookeeper用来"发现"broker列表,以及和Topic下每个partition leader建立socket连接并发送消息.

2) Broker端使用zookeeper用来注册broker信息,已经监测partitionleader存活性.

3) Consumer端使用zookeeper用来注册consumer信息,其中包括consumer消费的partition列表等,同时也用来发现broker列表,并和partition leader建立socket连接,并获取消息.

三、使用场景

1、Messaging

对于一些常规的消息系统,kafka是个不错的选择;partitons/replication和容错,可以使kafka具有良好的扩展性和性能优势.不过到目前为止,我们应该很清楚认识到,kafka并没有提供JMS中的"事务性""消息传输担保(消息确认机制)""消息分组"等企业级特性;kafka只能使用作为"常规"的消息系统,在一定程度上,尚未确保消息的发送与接收绝对可靠(比如,消息重发,消息发送丢失等)

2、Websit activity tracking

kafka可以作为"网站活性跟踪"的最佳工具;可以将网页/用户操作等信息发送到kafka中.并实时监控,或者离线统计分析等

3、Log Aggregation

kafka的特性决定它非常适合作为"日志收集中心";application可以将操作日志"批量""异步"的发送到kafka集群中,而不是保存在本地或者DB中;kafka可以批量提交消息/压缩消息等,这对producer端而言,几乎感觉不到性能的开支.此时consumer端可以使hadoop等其他系统化的存储和分析系统.

四、源码分析

4.1.producer发布消息

4.1.1 写入方式

producer 采用 push 模式将消息发布到 broker，每条消息都被 append 到 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）。

4.1.2 消息路由

producer 发送消息到 broker 时，会根据分区算法选择将其存储到哪一个 partition。其路由机制为：

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 选出一个 patition

3). patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

4.1.3 写入流程

producer 写入消息序列图如下所示：

流程说明：

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 leader 发送 ACK
5). leader 收到所有 ISR 中的 replica 的 ACK 后，增加 HW（high watermark，最后 commit 的 offset） 并向 producer 发送 ACK

4.1.4 producer delivery guarantee

一般情况下存在三种情况：

1. At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输
2. At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输
3. Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次

当 producer 向 broker 发送消息时，一旦这条消息被 commit，由于 replication 的存在，它就不会丢。但是如果 producer 发送数据给 broker 后，遇到网络问题而造成通信中断，那 Producer 就无法判断该条消息是否已经 commit。虽然 Kafka 无法确定网络故障期间发生了什么，但是 producer 可以生成一种类似于主键的东西，发生故障时幂等性的重试多次，这样就做到了 Exactly once，但目前还并未实现。所以目前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。

4.2.broker 保存消息

4.2.1 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：

4.2.2 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。

4.2.3 topic 创建与删除

4.2.3.1 创建 topic

创建 topic 的序列图如下所示：

流程说明：

1). controller 在 ZooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被创建，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2). controller从 /brokers/ids 读取当前所有可用的 broker 列表，对于 set_p 中的每一个 partition：
     2.1) 从分配给该 partition 的所有 replica（称为AR）中任选一个可用的 broker 作为新的 leader，并将AR设置为新的 ISR
    2.2) 将新的 leader 和 ISR 写入 /brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state
3). controller 通过 RPC 向相关的 broker 发送 LeaderAndISRRequest。

4.2.3.2 删除 topic

删除 topic 的序列图如下所示：

流程说明：

1). controller 在 zooKeeper 的 /brokers/topics 节点上注册 watcher，当 topic 被删除，则 controller 会通过 watch 得到该 topic 的 partition/replica 分配。
2). 若 delete.topic.enable=false，结束；否则 controller 注册在 /admin/delete_topics 上的 watch 被 fire，controller 通过回调向对应的 broker 发送 StopReplicaRequest。

4.3.kafka HA

4.3.1 replication

同一个 partition 可能会有多个 replica（对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N）。没有 replica 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 replica，而这时需要在这些 replica 之间选出一个 leader，producer 和 consumer 只与这个 leader 交互，其它 replica 作为 follower 从 leader 中复制数据。

Kafka 分配 Replica 的算法如下：

1). 将所有 broker（假设共 n 个 broker）和待分配的 partition 排序
2). 将第 i 个 partition 分配到第（i mod n）个 broker 上
3). 将第 i 个 partition 的第 j 个 replica 分配到第（(i + j) mode n）个 broker上

4.3.2 leader failover

当 partition 对应的 leader 宕机时，需要从 follower 中选举出新 leader。在选举新leader时，一个基本的原则是，新的 leader 必须拥有旧 leader commit 过的所有消息。

kafka 在 zookeeper 中（/brokers/.../state）动态维护了一个 ISR（in-sync replicas），由4.1.3节的写入流程可知 ISR 里面的所有 replica 都跟上了 leader，只有 ISR 里面的成员才能选为 leader。对于 f+1 个 replica，一个 partition 可以在容忍 f 个 replica 失效的情况下保证消息不丢失。

当所有 replica 都不工作时，有两种可行的方案：

1). 等待 ISR 中的任一个 replica 活过来，并选它作为 leader。可保障数据不丢失，但时间可能相对较长。
2). 选择第一个活过来的 replica（不一定是 ISR 成员）作为 leader。无法保障数据不丢失，但相对不可用时间较短。

kafka 0.8.* 使用第二种方式。

4.3.3 broker failover

kafka broker failover 序列图如下所示：

流程说明：

1). controller 在 zookeeper 的 /brokers/ids/[brokerId] 节点注册 Watcher，当 broker 宕机时 zookeeper 会 fire watch
2). controller 从 /brokers/ids 节点读取可用broker
3). controller决定set_p，该集合包含宕机 broker 上的所有 partition
4). 对 set_p 中的每一个 partition
    4.1) 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 节点读取 ISR
    4.2) 决定新 leader
    4.3) 将新 leader、ISR、controller_epoch 和 leader_epoch 等信息写入 state 节点
5). 通过 RPC 向相关 broker 发送 leaderAndISRRequest 命令

4.3.4 controller failover

当 controller 宕机时会触发 controller failover。每个 broker 都会在 zookeeper 的 "/controller" 节点注册 watcher，当 controller 宕机时 zookeeper 中的临时节点消失，所有存活的 broker 收到 fire 的通知，每个 broker 都尝试创建新的 controller path，只有一个竞选成功并当选为 controller。

当新的 controller 当选时，会触发 KafkaController.onControllerFailover 方法，在该方法中完成如下操作：

1). 读取并增加 Controller Epoch。
2). 在 reassignedPartitions Patch(/admin/reassign_partitions) 上注册 watcher。
3). 在 preferredReplicaElection Path(/admin/preferred_replica_election) 上注册 watcher。
4). 通过 partitionStateMachine 在 broker Topics Patch(/brokers/topics) 上注册 watcher。
5). 若 delete.topic.enable=true（默认值是 false），则 partitionStateMachine 在 Delete Topic Patch(/admin/delete_topics) 上注册 watcher。
6). 通过 replicaStateMachine在 Broker Ids Patch(/brokers/ids)上注册Watch。
7). 初始化 ControllerContext 对象，设置当前所有 topic，“活”着的 broker 列表，所有 partition 的 leader 及 ISR等。
8). 启动 replicaStateMachine 和 partitionStateMachine。
9). 将 brokerState 状态设置为 RunningAsController。
10). 将每个 partition 的 Leadership 信息发送给所有“活”着的 broker。
11). 若 auto.leader.rebalance.enable=true（默认值是true），则启动 partition-rebalance 线程。
12). 若 delete.topic.enable=true 且Delete Topic Patch(/admin/delete_topics)中有值，则删除相应的Topic。

4.4. consumer 消费消息

4.4.1 consumer API

kafka 提供了两套 consumer API：

1). The high-level Consumer API
2). The SimpleConsumer API

其中 high-level consumer API 提供了一个从 kafka 消费数据的高层抽象，而 SimpleConsumer API 则需要开发人员更多地关注细节。

4.4.1.1 The high-level consumer API

high-level consumer API 提供了 consumer group 的语义，一个消息只能被 group 内的一个 consumer 所消费，且 consumer 消费消息时不关注 offset，最后一个 offset 由 zookeeper 保存。

使用 high-level consumer API 可以是多线程的应用，应当注意：

1). 如果消费线程大于 patition 数量，则有些线程将收不到消息
2). 如果 patition 数量大于线程数，则有些线程多收到多个 patition 的消息
3). 如果一个线程消费多个patition，则无法保证你收到的消息的顺序，而一个 patition 内的消息是有序的

4.4.1.2The SimpleConsumer API

如果你想要对 patition 有更多的控制权，那就应该使用 SimpleConsumer API，比如：

1). 多次读取一个消息
2). 只消费一个 patition 中的部分消息
3). 使用事务来保证一个消息仅被消费一次

但是使用此 API 时，partition、offset、broker、leader 等对你不再透明，需要自己去管理。你需要做大量的额外工作：

1). 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
2). 应用程序需要通过程序获知每个 Partition 的 leader 是谁
3). 需要处理 leader 的变更

使用 SimpleConsumer API 的一般流程如下：

1). 查找到一个“活着”的 broker，并且找出每个 partition 的 leader
2). 找出每个 partition 的 follower
3). 定义好请求，该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
4). fetch 数据
5). 识别 leader 的变化，并对之作出必要的响应

以下针对 high-level Consumer API 进行说明。

4.4.2 consumer group

kafka 的分配单位是 patition。每个 consumer 都属于一个 group，一个 partition 只能被同一个 group 内的一个 consumer 所消费（也就保障了一个消息只能被 group 内的一个 consuemr 所消费），但是多个 group 可以同时消费这个 partition。

kafka 的设计目标之一就是同时实现离线处理和实时处理，根据这一特性，可以使用 spark/Storm 这些实时处理系统对消息在线处理，同时使用 Hadoop 批处理系统进行离线处理，还可以将数据备份到另一个数据中心，只需要保证这三者属于不同的 consumer group。如下图所示：

4.4.3 消费方式

consumer 采用 pull 模式从 broker 中读取数据。

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。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。

4.4.4 consumer delivery guarantee

如果将 consumer 设置为 autocommit，consumer 一旦读到数据立即自动 commit。如果只讨论这一读取消息的过程，那 Kafka 确保了 Exactly once。

但实际使用中应用程序并非在 consumer 读取完数据就结束了，而是要进行进一步处理，而数据处理与 commit 的顺序在很大程度上决定了consumer delivery guarantee：

1).读完消息先 commit 再处理消息。 这种模式下，如果 consumer 在 commit 后还没来得及处理消息就 crash 了，下次重新开始工作后就无法读到刚刚已提交而未处理的消息，这就对应于 At most once
2).读完消息先处理再 commit。 这种模式下，如果在处理完消息之后 commit 之前 consumer crash 了，下次重新开始工作时还会处理刚刚未 commit 的消息，实际上该消息已经被处理过了。这就对应于 At least once。
3).如果一定要做到 Exactly once，就需要协调 offset 和实际操作的输出。 精典的做法是引入两阶段提交。如果能让 offset 和操作输入存在同一个地方，会更简洁和通用。这种方式可能更好，因为许多输出系统可能不支持两阶段提交。比如，consumer 拿到数据后可能把数据放到 HDFS，如果把最新的 offset 和数据本身一起写到 HDFS，那就可以保证数据的输出和 offset 的更新要么都完成，要么都不完成，间接实现 Exactly once。（目前就 high-level API而言，offset 是存于Zookeeper 中的，无法存于HDFS，而SimpleConsuemr API的 offset 是由自己去维护的，可以将之存于 HDFS 中）

总之，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。

4.4.5 consumer rebalance

当有 consumer 加入或退出、以及 partition 的改变（如 broker 加入或退出）时会触发 rebalance。consumer rebalance算法如下：

1). 将目标 topic 下的所有 partirtion 排序，存于PT
2). 对某 consumer group 下所有 consumer 排序，存于 CG，第 i 个consumer 记为 Ci
3). N=size(PT)/size(CG)，向上取整
4). 解除 Ci 对原来分配的 partition 的消费权（i从0开始）
5). 将第i*N到（i+1）*N-1个 partition 分配给 Ci

在 0.8.*版本，每个 consumer 都只负责调整自己所消费的 partition，为了保证整个consumer group 的一致性，当一个 consumer 触发了 rebalance 时，该 consumer group 内的其它所有其它 consumer 也应该同时触发 rebalance。这会导致以下几个问题：

1).Herd effect 　　任何 broker 或者 consumer 的增减都会触发所有的 consumer 的 rebalance
2).Split Brain 　　每个 consumer 分别单独通过 zookeeper 判断哪些 broker 和 consumer 宕机了，那么不同 consumer 在同一时刻从 zookeeper 看到的 view 就可能不一样，这是由 zookeeper 的特性决定的，这就会造成不正确的 reblance 尝试。
3). 调整结果不可控 　　所有的 consumer 都并不知道其它 consumer 的 rebalance 是否成功，这可能会导致 kafka 工作在一个不正确的状态。

基于以上问题，kafka 设计者考虑在0.9.*版本开始使用中心 coordinator 来控制 consumer rebalance，然后又从简便性和验证要求两方面考虑，计划在 consumer 客户端实现分配方案.

五、参考文章

整个blog摘抄自以下文章。

http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html

http://www.cnblogs.com/cyfonly/p/5954614.html

http://kafka.apache.org/documentation/#brokerconfigs

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1/