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面试问Kafka,这一篇全搞定

应大部分的小伙伴的要求,今天这篇咱们用大白话带你认识 Kafka。

作者:说出你的愿望吧来源:掘金|2019-11-19 09:12

应大部分的小伙伴的要求,今天这篇咱们用大白话带你认识 Kafka。

图片来自 Pexels

Kafka 基础

消息系统的作用

大部分小伙伴应该都清楚,这里用机油装箱举个例子:

所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用。

引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。

按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存,且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存。

Topic 主题

Kafka 学习了数据库里面的设计,在里面设计了 Topic(主题),这个东西类似于关系型数据库的表:

此时我需要获取中国移动的数据,那就直接监听 TopicA 即可。

Partition 分区

Kafka 还有一个概念叫 Partition(分区),分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录。

一个主题下面有多个分区,这些分区会存储到不同的服务器上面,或者说,其实就是在不同的主机上建了不同的目录。

这些分区主要的信息就存在了 .log 文件里面。跟数据库里面的分区差不多,是为了提高性能。

至于为什么提高了性能,很简单,多个分区多个线程,多个线程并行处理肯定会比单线程好得多。

Topic 和 Partition 像是 HBase 里的 Table 和 Region 的概念,Table 只是一个逻辑上的概念,真正存储数据的是 Region。

这些 Region 会分布式地存储在各个服务器上面,对应于 Kafka,也是一样,Topic 也是逻辑概念,而 Partition 就是分布式存储单元。

这个设计是保证了海量数据处理的基础。我们可以对比一下,如果 HDFS 没有 Block 的设计,一个 100T 的文件也只能单独放在一个服务器上面,那就直接占满整个服务器了,引入 Block 后,大文件可以分散存储在不同的服务器上。

注意:

分区会有单点故障问题,所以我们会为每个分区设置副本数。

分区的编号是从 0 开始的。

Producer 生产者

往消息系统里面发送数据的就是生产者:

Consumer 消费者

从 Kafka 里读取数据的就是消费者:

Message 消息

Kafka 里面的我们处理的数据叫做消息。

Kafka 的集群架构

创建一个 TopicA 的主题,3 个分区分别存储在不同的服务器,也就是 Broker 下面。

Topic 是一个逻辑上的概念,并不能直接在图中把 Topic 的相关单元画出:

需要注意:Kafka 在 0.8 版本以前是没有副本机制的,所以在面对服务器宕机的突发情况时会丢失数据,所以尽量避免使用这个版本之前的 Kafka。

Replica 副本

Kafka 中的 Partition 为了保证数据葡京游戏大厅平台安全,所以每个 Partition 可以设置多个副本。

此时我们对分区 0,1,2 分别设置 3 个副本(其实设置两个副本是比较合适的):

而且其实每个副本都是有角色之分的,它们会选取一个副本作为 Leader,而其余的作为 Follower。

我们的生产者在发送数据的时候,是直接发送到 Leader Partition 里面,然后 Follower Partition 会去 Leader 那里自行同步数据,消费者消费数据的时候,也是从 Leader 那去消费数据的。

Consumer Group 消费者组

我们在消费数据时会在代码里面指定一个 group.id,这个 id 代表的是消费组的名字,而且这个 group.id 就算不设置,系统也会默认设置:

  1. conf.setProperty("group.id","tellYourDream"

我们所熟知的一些消息系统一般来说会这样设计,就是只要有一个消费者去消费了消息系统里面的数据,那么其余所有的消费者都不能再去消费这个数据。

可是 Kafka 并不是这样,比如现在 ConsumerA 去消费了一个 TopicA 里面的数据:

  1. consumerA: 
  2.     group.id = a 
  3. consumerB: 
  4.     group.id = a 
  5.  
  6. consumerC: 
  7.     group.id = b 
  8. consumerD: 
  9.     group.id = b 

再让 ConsumerB 也去消费 TopicA 的数据,它是消费不到了,但是我们在 ConsumerC 中重新指定一个另外的 group.id,ConsumerC 是可以消费到 TopicA 的数据的。

而 ConsumerD 也是消费不到的,所以在 Kafka 中,不同组可有唯一的一个消费者去消费同一主题的数据。

所以消费者组就是让多个消费者并行消费信息而存在的,而且它们不会消费到同一个消息。

如下,ConsumerA,B,C 是不会互相干扰的:

  1. consumer group:a 
  2.     consumerA 
  3.     consumerB 
  4.     consumerC 

如图,因为前面提到过了消费者会直接和 Leader 建立联系,所以它们分别消费了三个 Leader,所以一个分区不会让消费者组里面的多个消费者去消费,但是在消费者不饱和的情况下,一个消费者是可以去消费多个分区的数据的。

Controller

熟知一个规律:在大数据分布式文件系统里面,95% 的都是主从式的架构,个别是对等式的架构,比如 ElasticSearch。

Kafka 也是主从式的架构,主节点就叫 Controller,其余的为从节点,Controller 是需要和 Zookeeper 进行配合管理整个 Kafka 集群。

Kafka 和 Zookeeper 如何配合工作

Kafka 严重依赖于 Zookeeper 集群,所有的 Broker 在启动的时候都会往 Zookeeper 进行注册,目的就是选举出一个 Controller。

这个选举过程非常简单粗暴,就是一个谁先谁当的过程,不涉及什么算法问题。

那成为 Controller 之后要做啥呢,它会监听 Zookeeper 里面的多个目录,例如有一个目录 /brokers/,其他从节点往这个目录上**注册(就是往这个目录上创建属于自己的子目录而已)**自己。

这时命名规则一般是它们的 id 编号,比如 /brokers/0,1,2。注册时各个节点必定会暴露自己的主机名,端口号等等的信息。

此时 Controller 就要去读取注册上来的从节点的数据(通过监听机制),生成集群的元数据信息,之后把这些信息都分发给其他的服务器,让其他服务器能感知到集群中其它成员的存在。

此时模拟一个场景,我们创建一个主题(其实就是在 Zookeeper 上 /topics/topicA 这样创建一个目录而已),Kafka 会把分区方案生成在这个目录中。

此时 Controller 就监听到了这一改变,它会去同步这个目录的元信息,然后同样下放给它的从节点,通过这个方法让整个集群都得知这个分区方案,此时从节点就各自创建好目录等待创建分区副本即可。这也是整个集群的管理机制。

加餐时间

Kafka 性能好在什么地方?

①顺序写

操作系统每次从磁盘读写数据的时候,需要先寻址,也就是先要找到数据在磁盘上的物理位置,然后再进行数据读写,如果是机械硬盘,寻址就需要较长的时间。

Kafka 的设计中,数据其实是存储在磁盘上面,一般来说,会把数据存储在内存上面性能才会好。

但是 Kafka 用的是顺序写,追加数据是追加到末尾,磁盘顺序写的性能极高,在磁盘个数一定,转数达到一定的情况下,基本和内存速度一致。

随机写的话是在文件的某个位置修改数据,性能会较低。

②零拷贝

先来看看非零拷贝的情况:

可以看到数据的拷贝从内存拷贝到 Kafka 服务进程那块,又拷贝到 Socket 缓存那块,整个过程耗费的时间比较高。

Kafka 利用了 Linux 的 sendFile 技术(NIO),省去了进程切换和一次数据拷贝,让性能变得更好。

日志分段存储

Kafka 规定了一个分区内的 .log 文件最大为 1G,做这个限制目的是为了方便把 .log 加载到内存去操作:

00000000000000000000.index00000000000000000000.log00000000000000000000.timeindex00000000000005367851.index00000000000005367851.log00000000000005367851.timeindex00000000000009936472.index00000000000009936472.log00000000000009936472.timeindex

这个 9936472 之类的数字,就是代表了这个日志段文件里包含的起始 Offset,也就说明这个分区里至少都写入了接近 1000 万条数据了。

Kafka Broker 有一个参数,log.segment.bytes,限定了每个日志段文件的大小,最大就是 1GB。

一个日志段文件满了,就自动开一个新的日志段文件来写入,避免单个文件过大,影响文件的读写性能,这个过程叫做 log rolling,正在被写入的那个日志段文件,叫做 active log segment。

如果大家有了解 HDFS 就会发现 NameNode 的 edits log 也会做出限制,所以这些框架都是会考虑到这些问题。

Kafka 的网络设计

Kafka 的网络设计和 Kafka 的调优有关,这也是为什么它能支持高并发的原因:

首先客户端发送请求全部会先发送给一个 Acceptor,Broker 里面会存在 3 个线程(默认是 3 个)。

这 3 个线程都是叫做 Processor,Acceptor 不会对客户端的请求做任何的处理,直接封装成一个个 socketChannel 发送给这些 Processor 形成一个队列。

发送的方式是轮询,就是先给第一个 Processor 发送,然后再给第二个,第三个,然后又回到第一个。

消费者线程去消费这些 socketChannel 时,会获取一个个 Request 请求,这些 Request 请求中就会伴随着数据。

线程池里面默认有 8 个线程,这些线程是用来处理 Request 的,解析请求,如果 Request 是写请求,就写到磁盘里。读的话返回结果。

Processor 会从 Response 中读取响应数据,然后再返回给客户端。这就是 Kafka 的网络三层架构。

所以如果我们需要对 Kafka 进行增强调优,增加 Processor 并增加线程池里面的处理线程,就可以达到效果。

Request 和 Response 那一块部分其实就是起到了一个缓存的效果,是考虑到 Processor 们生成请求太快,线程数不够不能及时处理的问题。

所以这就是一个加强版的 Reactor 网络线程模型。

总结

集群的搭建会再找时间去提及。这一篇简单地从角色到一些设计的方面讲述了 Kafka 的一些基础,在之后的更新中会继续逐步推进,进行更加深入浅出的讲解。

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【责任编辑:武晓燕 TEL:(010)68476606】

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