Kafka 基本原理
Kafka 基本原理
来源:阿凡卢 ,
www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/5492646.html
简介
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务。
Kafka架构
它的架构包括以下组件:
话题(Topic):是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名。
生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象。
服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称为代理(Broker)或Kafka集群。
消费者(Consumer):可以订阅一个或多个话题,并从Broker拉数据,从而消费这些已发布的消息。
Kafka存储策略
1)kafka以topic来进行消息管理,每个topic包含多个partition,每个partition对应一个逻辑log,有多个segment组成。
2)每个segment中存储多条消息(见下图),消息id由其逻辑位置决定,即从消息id可直接定位到消息的存储位置,避免id到位置的额外映射。
3)每个part在内存中对应一个index,记录每个segment中的第一条消息偏移。
4)发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个partition上(或根据用户指定的路由规则进行分布),broker收到发布消息往对应partition的最后一个segment上添加该消息,当某个segment上的消息条数达到配置值或消息发布时间超过阈值时,segment上的消息会被flush到磁盘,只有flush到磁盘上的消息订阅者才能订阅到,segment达到一定的大小后将不会再往该segment写数据,broker会创建新的segment。
Kafka删除策略
1)N天前的删除。
2)保留最近的MGB数据。
Kafka broker
与其它消息系统不同,Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。这些信息由消费者自己维护,broker完全不管(有offset managerbroker管理)。
从代理删除消息变得很棘手,因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题,它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后,将会被自动删除。
这种创新设计有很大的好处,消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定,但被证明是许多消费者的基本特征。
以下摘抄自kafka官方文档:
Kafka Design
目标
1) 高吞吐量来支持高容量的事件流处理
2) 支持从离线系统加载数据
3) 低延迟的消息系统
持久化
1) 依赖文件系统,持久化到本地
2) 数据持久化到log
效率
1) 解决”small IO problem“:
使用”message set“组合消息。
server使用”chunks of messages“写到log。
consumer一次获取大的消息块。
2)解决”byte copying“:
在producer、broker和consumer之间使用统一的binary message format。
使用系统的pagecache。
使用sendfile传输log,避免拷贝。
端到端的批量压缩(End-to-end Batch Compression)
Kafka支持GZIP和Snappy压缩协议。
The Producer
负载均衡
1)producer可以自定义发送到哪个partition的路由规则。默认路由规则:hash(key)%numPartitions,如果key为null则随机选择一个partition。
2)自定义路由:如果key是一个user id,可以把同一个user的消息发送到同一个partition,这时consumer就可以从同一个partition读取同一个user的消息。
异步批量发送
批量发送:配置不多于固定消息数目一起发送并且等待时间小于一个固定延迟的数据。
The Consumer
consumer控制消息的读取。
Push vs Pull
1)producer push data to broker,consumer pull data from broker
2)consumer pull的优点:consumer自己控制消息的读取速度和数量。
3)consumer pull的缺点:如果broker没有数据,则可能要pull多次忙等待,Kafka可以配置consumer long pull一直等到有数据。
Consumer Position
1)大部分消息系统由broker记录哪些消息被消费了,但Kafka不是。
2)Kafka由consumer控制消息的消费,consumer甚至可以回到一个old offset的位置再次消费消息。
Message Delivery Semantics
三种:
At most once—Messages may be lost but are never redelivered.
At least once—Messages are never lost but may be redelivered.
Exactly once—this is what people actually want, each message is delivered once and only once.
Producer:有个”acks“配置可以控制接收的leader的在什么情况下就回应producer消息写入成功。
Consumer:
* 读取消息,写log,处理消息。如果处理消息失败,log已经写入,则无法再次处理失败的消息,对应”At most once“。
* 读取消息,处理消息,写log。如果消息处理成功,写log失败,则消息会被处理两次,对应”At least once“。
* 读取消息,同时处理消息并把result和log同时写入。这样保证result和log同时更新或同时失败,对应”Exactly once“。
Kafka默认保证at-least-once delivery,容许用户实现at-most-once语义,exactly-once的实现取决于目的存储系统,kafka提供了读取offset,实现也没有问题。
复制(Replication)
1)一个partition的复制个数(replication factor)包括这个partition的leader本身。
2)所有对partition的读和写都通过leader。
3)Followers通过pull获取leader上log(message和offset)
4)如果一个follower挂掉、卡住或者同步太慢,leader会把这个follower从”in sync replicas“(ISR)列表中删除。
5)当所有的”in sync replicas“的follower把一个消息写入到自己的log中时,这个消息才被认为是”committed“的。
6)如果针对某个partition的所有复制节点都挂了,Kafka选择最先复活的那个节点作为leader(这个节点不一定在ISR里)。
日志压缩(Log Compaction)
1)针对一个topic的partition,压缩使得Kafka至少知道每个key对应的最后一个值。
2)压缩不会重排序消息。
3)消息的offset是不会变的。
4)消息的offset是顺序的。
Distribution
Consumer Offset Tracking
1)High-level consumer记录每个partition所消费的maximum offset,并定期commit到offset manager(broker)。
2)Simple consumer需要手动管理offset。现在的Simple consumer Java API只支持commit offset到zookeeper。
Consumers and Consumer Groups
1)consumer注册到zookeeper
2)属于同一个group的consumer(group id一样)平均分配partition,每个partition只会被一个consumer消费。
3)当broker或同一个group的其他consumer的状态发生变化的时候,consumer rebalance就会发生。
Zookeeper协调控制
1)管理broker与consumer的动态加入与离开。
2)触发负载均衡,当broker或consumer加入或离开时会触发负载均衡算法,使得一个consumer group内的多个consumer的订阅负载平衡。
3)维护消费关系及每个partition的消费信息。
生产者代码示例:
import java.util.*;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;
public class TestProducer {
public static void main(String[] args) {
long events = Long.parseLong(args[0]);
Random rnd = new Random();
Properties props = new Properties();
props.put("metadata.broker.list", "broker1:9092,broker2:9092 ");
props.put("serializer.class", "kafka.serializer.StringEncoder");
props.put("partitioner.class", "example.producer.SimplePartitioner");
props.put("request.required.acks", "1");
ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);
for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {
long runtime = new Date().getTime();
String ip = “192.168.2.” + rnd.nextInt(255);
String msg = runtime + “,www.example.com,” + ip;
KeyedMessage<String, String> data = new KeyedMessage<String, String>("page_visits", ip, msg);
producer.send(data);
}
producer.close();
}
}
Partitioning Code:
import kafka.producer.Partitioner;
import kafka.utils.VerifiableProperties;
public class SimplePartitioner implements Partitioner {
public SimplePartitioner (VerifiableProperties props) {
}
public int partition(Object key, int a_numPartitions) {
int partition = 0;
String stringKey = (String) key;
int offset = stringKey.lastIndexOf('.');
if (offset > 0) {
partition = Integer.parseInt( stringKey.substring(offset+1)) % a_numPartitions;
}
return partition;
}
}
消费者代码示例:
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ConsumerGroupExample {
private final ConsumerConnector consumer;
private final String topic;
private ExecutorService executor;
public ConsumerGroupExample(String a_zookeeper, String a_groupId, String a_topic) {
consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(
createConsumerConfig(a_zookeeper, a_groupId));
this.topic = a_topic;
}
public void shutdown() {
if (consumer != null) consumer.shutdown();
if (executor != null) executor.shutdown();
try {
if (!executor.awaitTermination(5000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
System.out.println("Timed out waiting for consumer threads to shut down, exiting uncleanly");
}
} catch (InterruptedException e) {
System.out.println("Interrupted during shutdown, exiting uncleanly");
}
}
public void run(int a_numThreads) {
Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String, Integer>();
topicCountMap.put(topic, new Integer(a_numThreads));
Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> consumerMap = consumer.createMessageStreams(topicCountMap);
List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = consumerMap.get(topic);
// now launch all the threads
//
executor = Executors.newFixedThreadPool(a_numThreads);
// now create an object to consume the messages
//
int threadNumber = 0;
for (final KafkaStream stream : streams) {
executor.submit(new ConsumerTest(stream, threadNumber));
threadNumber++;
}
}
private static ConsumerConfig createConsumerConfig(String a_zookeeper, String a_groupId) {
Properties props = new Properties();
props.put("zookeeper.connect", a_zookeeper);
props.put("group.id", a_groupId);
props.put("zookeeper.session.timeout.ms", "400");
props.put("zookeeper.sync.time.ms", "200");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
return new ConsumerConfig(props);
}
public static void main(String[] args) {
String zooKeeper = args[0];
String groupId = args[1];
String topic = args[2];
int threads = Integer.parseInt(args[3]);
ConsumerGroupExample example = new ConsumerGroupExample(zooKeeper, groupId, topic);
example.run(threads);
try {
Thread.sleep(10000);
} catch (InterruptedException ie) {
}
example.shutdown();
}
}
import kafka.consumer.ConsumerIterator;
import kafka.consumer.KafkaStream;
public class ConsumerTest implements Runnable {
private KafkaStream m_stream;
private int m_threadNumber;
public ConsumerTest(KafkaStream a_stream, int a_threadNumber) {
m_threadNumber = a_threadNumber;
m_stream = a_stream;
}
public void run() {
ConsumerIterator<byte[], byte[]> it = m_stream.iterator();
while (it.hasNext())
System.out.println("Thread " + m_threadNumber + ": " + new String(it.next().message()));
System.out.println("Shutting down Thread: " + m_threadNumber);
}
}
开发环境搭建:
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Developer+Setup
一些example:
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+Producer+Example
参考:
https://kafka.apache.org/documentation.html
https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Index
Kafka 基本原理的更多相关文章
- Kafka基本原理
简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交 ...
- kafka基本原理学习
下载安装地址:http://kafka.apache.org/downloads.html 原文链接:http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 Kafk ...
- Kafka(2)--kafka基本原理之消息的分发与接收
关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说, ...
- kafka基本原理概述——patition与replication分配
kafka一直在大数据中承受着数据的压力也扮演着对数据维护转换的角色,下面重点介绍kafka大致组成及其partition副本的分配原则: 文章参考:http://www.linkedkeeper.c ...
- kafka 基本原理简介
Kafka是啥?用Kafka官方的话来说就是: Kafka is used for building real-time data pipelines and streaming apps. It i ...
- 消息服务百科全书——Kafka基本原理介绍
架构 1.1 总体架构 因为Kafka内在就是分布式的,一个Kafka集群通常包括多个代理. 为了均衡负载,将话题分成多个分区,每个代理存储一或多个分区.多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息. 一 ...
- Kafka基本原理概述
Kafka的基本介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/ngi ...
- 【Apache Kafka】一、Kafka简介及其基本原理
对于大数据,我们要考虑的问题有很多,首先海量数据如何收集(如Flume),然后对于收集到的数据如何存储(典型的分布式文件系统HDFS.分布式数据库HBase.NoSQL数据库Redis),其次存储 ...
- kafka 基础知识梳理及集群环境部署记录
一.kafka基础介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特 ...
随机推荐
- I.MX6 计算iomux Pin配置
/********************************************************************************* * I.MX6 计算iomux P ...
- 如何从github上clone项目源码-linux
前言 github是目前较为流行的代码托管网站,linux系统是目前开发人员较为常用的操作系统.项目实现的过程中用到一些经典好用的源代码,可以从github上clone,本文主要介绍linux系统命令 ...
- 连接APB1和APB2的设备有哪些
在STM32中 APB1(低速外设)上的设备有:电源接口.备份接口.CAN.USB.I2C1.I2C2.UART2.UART3.SPI2.窗口看门狗.Timer2.Timer3.Timer4 . AP ...
- 51Nod:1003 阶乘后面0的数量
1003 阶乘后面0的数量 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5 难度:1级算法题 收藏 关注 n的阶乘后面有多少个0? 6的阶乘 = 1*2*3*4*5*6 = 72 ...
- hdu - 1823 - Luck and Love(线段树)
版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/SCNU_Jiechao/article/details/24406391 题意:Wiskey招女友, ...
- PHP 中的对象传递
<?php class A { public $age = 0; public $username = ""; public $obj = null; } $a = new ...
- ThinkPHP 5 中的 composer.json
本篇并不是揭 ThinkPHP 5 的问题. 只是通过 composer.json 来学习 compoer.json 元旦那天, ThinkPHP 5.1 正式发布,值得庆祝. 之后的第二天有人反馈 ...
- dell support
部門營業時間 電話號碼訂單支援中小型企業 (員工不多於 500名 )00852-3416-0910 9:00 - 18:00 訂單編號: 810607806 訂單日期: 26/11/2014 客戶 ...
- Sentry从0到1
无Sentry 在没有sentry的情况下,他的权限逻辑是这样的:jdbc采用hive权限创建的表,只有hive用户可以看到:hue用户是无法看到的: Sentry 在启用sentry,就是基于sen ...
- POJ2584 T-Shirt Gumbo——网络最大流模板
题目:http://poj.org/problem?id=2584 像模板一样的简单题.继续使用 & 的当前弧优化和神奇的构造函数. #include<iostream> #inc ...