這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)Kafka的基本概念是什么，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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0、引言

Kafka是LinkedIn開源出來的一款消息服務(wù)器，用Scala語言實現(xiàn)；這貨的性能是百萬級的QPS(估計是掛載了多塊磁盤)，我隨便寫個測試程序就是十萬級。

1、Kafka基本概念

在Kafka中消息是按照Topic進(jìn)行分類的；每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個類別，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲，邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產(chǎn)或消費數(shù)據(jù)而不必關(guān)心數(shù)據(jù)存于何處）。

每個Topic包含一個或多個Parition;Parition是物理存儲上的概念，創(chuàng)建Topic時可指定Parition數(shù)量。每個Parition對應(yīng)一個存儲文件夾，文件夾下存儲該Parition所持有的消息數(shù)據(jù)和索引文件。Topic進(jìn)行分區(qū)劃分的主要目的是出于性能方面的考慮，Kafka盡量的使所有分區(qū)均勻的分布到集群所有的節(jié)點上而不是集中在某些節(jié)點上，另外主從關(guān)系也盡量均衡，這樣每個節(jié)點都會擔(dān)任一定比例的分區(qū)的Leader。每個Parition是一個有序的隊列，每條消息在Parition中擁有一個offset。

消息的發(fā)布者可將消息發(fā)布到指定的Topic中,同時Producer也能決定將此消息發(fā)送到哪個Parition(也可以采取隨機(jī)、哈希、輪訓(xùn)等策略)。

 

消息的消費者主動從Kafka中拉取消息進(jìn)行消費(pull模式)，在Kafka中一個Parition中的消息可以被無限多個消費者進(jìn)行消費，每個消費者之間是完全獨立，每個Consumer消費后的消息Kafka并不進(jìn)行刪除操作，Kafka中的消息刪除是定期進(jìn)行的，可以指定保留多長時間消息不被刪除。通過指定offset就可以消費任意位置的消息，當(dāng)然前提是指定的offset是存在的。從這點上看Kafka更像是一個只能追加、不能修改、支持隨機(jī)讀取的小文件管理系統(tǒng)。

上面提到每個Consumer是完全獨立，如果多個Consume想輪流消費同一個Topic的同一個Parition就做不到；后來Kafka發(fā)明了一個Consumer-group的概念，每個Consumer客戶端被創(chuàng)建時,會向Zookeeper注冊自己的信息;一個group中的多個Consumer可以交錯的消費一個Topic的所有Paritions;簡而言之,保證此Topic的所有Paritions都能被此group所消費,且消費時為了性能考慮,讓Parition相對均衡的分散到每個Consumer上，Consume-group之間是完全獨立。主人的相反是挺好的，但是悲劇的是客戶端基本都不支持，貌似只有Java的客戶端支持比較好。

2、消息順序性與可靠性設(shè)計

發(fā)布到Kafka的消息在一個Parition中是順序存儲的，發(fā)布者可以通過隨機(jī)、哈希、輪訓(xùn)等方式發(fā)布到多個分區(qū)中，消費者通過指定offset進(jìn)行消費；所以Kafka當(dāng)中消息的順序性更多的取決于使用方如何使用。

Kafka系統(tǒng)中消息支持容災(zāi)備份存儲，每個Parition有主分區(qū)、備用分區(qū)的概念，一個Topic中的多個Parition的主分區(qū)可能落在不同的物理機(jī)器上面，Kafka也是盡量讓其分布在不同的機(jī)器上以提高系統(tǒng)性能。消息的讀寫都是通過主分區(qū)直接完成，客戶端要直連主分區(qū)所在的物理機(jī)進(jìn)行讀寫操作。備用分區(qū)就像一個"Consumer"消費主分區(qū)的消息并保存在本地日志中進(jìn)行備份;主分區(qū)負(fù)責(zé)跟蹤所有的備用分區(qū)的狀態(tài),如果備用分區(qū)"落后"太多或者失效，主分區(qū)將會把它從同步列表中刪除；主備分區(qū)的管理是通過zookeeper進(jìn)行的。

發(fā)布時的可靠性取決于兩點：發(fā)送端的確認(rèn)機(jī)制、以及Kafka系統(tǒng)落地的策略。發(fā)送端支持無確認(rèn)、主分區(qū)確認(rèn)(主分區(qū)收到消息后發(fā)送確認(rèn)回執(zhí))、以及主備分區(qū)確認(rèn)(備用分區(qū)消息同步后主分區(qū)才發(fā)送確認(rèn)回執(zhí))三種機(jī)制；Kafka系統(tǒng)落地的策略有兩種刷盤方式：通過配置消息數(shù)、以及配置刷盤時間間隔。

消費時的可靠性取決于消費者的讀取邏輯，Kafka是不保存消息的任何狀態(tài)的。At most once、At least once 、Exactly once 三種模式需要自己按照業(yè)務(wù)實現(xiàn)，最容易實現(xiàn)就是At least once，兩外兩種在分布式系統(tǒng)中都不可能做到完全的絕對實現(xiàn)，只能無限靠近，降低錯誤率。

3、消息存儲方式

Parition是以文件的形式存儲在文件系統(tǒng)中，比如創(chuàng)建了一個名為tipocTest的Topic，其有4個Parition，在Kafka的數(shù)據(jù)目錄下面會有四個文件夾，按照Topic-partnum命名。

 

每個文件夾的內(nèi)容

 

Parition中的每條Message由offset來表示它在這個Parition中的偏移量，這個offset不是該Message在Parition數(shù)據(jù)文件中的實際存儲位置，而是邏輯上一個值，它唯一確定了Parition中的一條Message。因此，可以認(rèn)為offset是Parition中Message的id。Parition中的每條Message包含了三個屬性： Offset 、DataSize 、Data；Parition的數(shù)據(jù)文件則包含了若干條上述格式的Message，按offset由小到大排列在一起；Kafka收到新的消息后追加到文件末尾即可，所以消息的發(fā)布效率是很高的。

下面我們來思考另一個問題，如果一個Parition只有一個數(shù)據(jù)文件會怎么樣？ 新消息是添加在文件末尾，不論文件數(shù)據(jù)文件有多大，這個操作永遠(yuǎn)都是O(1)。但是在讀取的時候根據(jù)offset查找Message是順序查找的，因此，如果數(shù)據(jù)文件很大的話，查找的效率就低。那么Kafka是如何解決查找效率的的問題呢？1) 分段、2) 索引。

4、數(shù)據(jù)文件的分段與索引

Kafka解決查詢效率的手段之一是將數(shù)據(jù)文件分段，可以配置每個數(shù)據(jù)文件的最大值，每段放在一個單獨的數(shù)據(jù)文件里面，數(shù)據(jù)文件以該段中最小的offset命名。這樣在查找指定offset的Message的時候，用二分查找就可以定位到該Message在哪個段中。

數(shù)據(jù)文件分段使得可以在一個較小的數(shù)據(jù)文件中查找對應(yīng)offset的Message了，但是這依然需要順序掃描才能找到對應(yīng)offset的Message。為了進(jìn)一步提高查找的效率，Kafka為每個分段后的數(shù)據(jù)文件建立了索引文件，文件名與數(shù)據(jù)文件的名字是一樣的，只是文件擴(kuò)展名為.index。索引文件中包含若干個索引條目，每個條目表示數(shù)據(jù)文件中一條Message的索引——Offset與position(Message在數(shù)據(jù)文件中的絕對位置)的對應(yīng)關(guān)系；index文件中并沒有為數(shù)據(jù)文件中的每條Message建立索引，而是采用了稀疏存儲的方式，每隔一定字節(jié)的數(shù)據(jù)建立一條索引。這樣避免了索引文件占用過多的空間，從而可以將索引文件保留在內(nèi)存中。但缺點是沒有建立索引的Message也不能一次定位到其在數(shù)據(jù)文件的位置，從而需要做一次順序掃描，但是這次順序掃描的范圍就很小了。

每個分段還有一個.timeindex索引文件，這個文件的格式與.index文件格式一樣，所記錄的東西是消息發(fā)布時間與offset的稀疏索引，用于消息定期刪除使用。

下圖是一個分段索引的例子

這套機(jī)制是建立在offset是有序的；索引文件被映射到內(nèi)存中，所以查找的速度還是很快的。一句話，Kafka的Message存儲采用了分區(qū)(Parition)、分段(segment)和稀疏索引這幾個手段來達(dá)到高效發(fā)布和隨機(jī)讀取。

5、消費端設(shè)計

出于性能、容災(zāi)方面的考慮，實際需求是有多Consumer消費一個Topic的情況；由于多個Consumer之間是相互獨立的，可以采用競爭Parition上崗的方式進(jìn)行消費，同一個時刻只有一個Consumer在消費一個Parition，多個Consumer之間定期同步offset狀態(tài)；如果是需要多通道消費，可以競爭不同的Parition對應(yīng)資源上崗消費。

由于Kafka是按照offset進(jìn)行讀取的，一般的client都封裝成：給定一個起始o(jì)ffset后續(xù)不停的get就可以順序讀取了，沒有消費確認(rèn)的概念，Kafka也不會維護(hù)每個消息、每個Consumer的狀態(tài)。其實實現(xiàn)一套消費確認(rèn)機(jī)制也不難，這需要我們實現(xiàn)一個proxy層，在proxy層保留一個循環(huán)緩沖區(qū)，業(yè)務(wù)端消費確認(rèn)后方可從緩沖區(qū)里面移除，如果一段時間沒有確認(rèn)，下次來取的時候重復(fù)下發(fā)下去，類似于tcp滑動窗口的概念。

上述就是小編為大家分享的Kafka的基本概念是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

文章題目：Kafka的基本概念是什么
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