想弄明白Kafka到底是什么吗?看完这篇你就知道了!(概念、数据存储、生产者、消费者)

一. Kafka

1.1. Kafka 概念

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统,最初由 LinkedIn 公司开发,使用Scala 语言编写,目前是 Apache 的开源项目。

  1. broker:Kafka 服务器,负责消息存储和转发
  2. topic:消息类别,Kafka 按照 topic 来分类消息
  3. partition:topic 的分区,一个 topic 可以包含多个 partition,topic 消息保存在各个
    partition 上
  4. offset:消息在日志中的位置,可以理解是消息在 partition 上的偏移量,也是代表该消息的
    唯一序号
  5. Producer:消息生产者
  6. Consumer:消息消费者
  7. Consumer Group:消费者分组,每个 Consumer 必须属于一个 group
  8. Zookeeper:保存着集群 broker、topic、partition 等 meta 数据;另外,还负责 broker 故障发现,partition leader 选举,负载均衡等功能


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1.2. Kafka 数据存储设计

1.2.1. partition 的数据文件(offset,MessageSize,data)

partition 中的每条 Message 包含了以下三个属性:offset,MessageSize,data,其中 offset 表 示 Message 在这个 partition 中的偏移量,offset 不是该 Message 在 partition 数据文件中的实际存储位置,而是逻辑上一个值,它唯一确定了 partition 中的一条 Message,可以认为 offset 是partition 中 Message 的 id;MessageSize 表示消息内容 data 的大小;data 为 Message 的具体内容。

1.2.2. 数据文件分段 segment(顺序读写、分段命令、二分查找)

partition 物理上由多个 segment 文件组成,每个 segment 大小相等,顺序读写。每个 segment数据文件以该段中最小的 offset 命名,文件扩展名为.log。这样在查找指定 offset 的 Message 的时候,用二分查找就可以定位到该 Message 在哪个 segment 数据文件中。

1.2.3. 数据文件索引(分段索引、稀疏存储)

Kafka 为每个分段后的数据文件建立了索引文件,文件名与数据文件的名字是一样的,只是文件扩展名为.index。index 文件中并没有为数据文件中的每条 Message 建立索引,而是采用了稀疏存储的方式,每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间,从而可以将索引文件保留在内存中。


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1.3. 生产者设计

1.3.1. 负载均衡(partition 会均衡分布到不同 broker 上)

由于消息 topic 由多个 partition 组成,且 partition 会均衡分布到不同 broker 上,因此,为了有效利用 broker 集群的性能,提高消息的吞吐量,producer 可以通过随机或者 hash 等方式,将消息平均发送到多个 partition 上,以实现负载均衡。


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1.3.2. 批量发送

是提高消息吞吐量重要的方式,Producer 端可以在内存中合并多条消息后,以一次请求的方式发送了批量的消息给 broker,从而大大减少 broker 存储消息的 IO 操作次数。但也一定程度上影响了消息的实时性,相当于以时延代价,换取更好的吞吐量。

1.3.3. 压缩(GZIP 或 Snappy)

Producer 端可以通过 GZIP 或 Snappy 格式对消息集合进行压缩。Producer 端进行压缩之后,在Consumer 端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量,减轻对网络传输的压力,在对大数据处理上,瓶颈往往体现在网络上而不是 CPU(压缩和解压会耗掉部分 CPU 资源)。

1.4. 消费者设计

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1.4.1. Consumer Group

同一 Consumer Group 中的多个 Consumer 实例,不同时消费同一个 partition,等效于队列模式。partition 内消息是有序的,Consumer 通过 pull 方式消费消息。Kafka 不删除已消费的消息对于 partition,顺序读写磁盘数据,以时间复杂度 O(1)方式提供消息持久化能力。

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