大数据理论与实践8 分布式消息队列Kafka

• Kafka简介
• • 特性
• 原理
• • 基本概念
  • 工作机制
  • 数据存储
  • • 文件
    • offset
    • 索引
  • 高可用
  • • 双层选举
• 参考

Kafka是一个基于发布/订阅的分布式消息系统。
可以理解成一个小存储，我们可以往上发东西，回头会有人去那里读出来。

• 消息持久化：采用时间复杂度O(1)的磁盘存储结构，即使TB级以上数据也能保证常数时间的访问速度
• 高吞吐：即使在廉价的商用机器上，也能达到单机每秒10万条消息的传输
• 高容错：多分区多副本
• 易扩展：新增机器，集群无需停机，自动感知
• 同时支持实时和离线数据处理（更多用在实时）

角色：

• Broker（代理）
  Kafka的一个实例或节点，一个或多个Broker组成Kafka集群
• Topic（主题）
  Topic是Kafka中同一类数据的集合（贴同一标签），相当于数据库中的表；Producer将同一类数据写入同一个Topic，Consumer从同一个Topic中读取同类数据；Topic是逻辑概念，只需指定Topic就可以生产或消费数据，不必关心数据的物理存储
• Partition（分区）
  • 分区是一个有序的、不可修改的消息队列，分区内消息有序存储；
  • 一个Topic可分为多个分区，相当于把一个数据集分成多份，分别存储不同的分区中
  • Parition是物理概念，每个分区对应一个文件夹，存储分区的数据和索引文件
• Replication（副本）
  一个分区可以设置多个副本，副本存储在不同的Broker中
• Producer（消息生产者）
• Consumer（消息消费者）
• Consumer Group（CG，消费者组）
  使用组的好处就是组内互斥：一个CG中只能有一个Consumer可以读取该消息；组间共享：对于Topic中的某一消息，不同的CG可以重复读取该消息
• Zookeeper
  Kafka将主要的元数据保存在Zookeeper中，ZooKeeper也负责Kafka集群管理，包括配置管理、动态扩展、Broker负载均衡、Leader选举等

消息在Broker中按Topic（主题）进行分类，相当于为每个消息打个标签。一个Topic可分为多个Partition（分区），每个Partition可以有多个Replication（副本），消息存储在Broker的某一Topic的某一Partition中，同时存在多个副本。
Partition是一个FIFO队列， 发布消息采用在队列尾部追加的方式，消费消息采用在队列头部顺序读取的方式。一个Topic可分为多个Partition，仅保证同一分区内消息有序存储，不保证Topic整体（多个分区之间）有序。

为了加快读取速度，多个Consumer可划分为一个组（Consumer Group, CG），并行消费同一个Topic。

一个Topic可以被多个CG订阅，CG之间是平等的，即一个消息可同时被多个CG消费
一个CG可以有多个Consumer，CG中的Consumer之间是竞争关系，即一个消息在一个CG中只能被一个Consumer消费

每个Partition副本都是一个目录，目录中包含若干Segment文件（段文件，Kafka的最小数据存储单元）
Segment文件由以消息在Partition中的起始偏移量命名的数据文件（ .log）和索引文件 . index、 .timeindex）组成。

采用**Offset（偏移量）**是定位分区中消息的顺序编号，用于在分区中唯一标识消息。推荐由Kafka（不推荐采用Zookeeper，效率会受到影响）来存储和维护Offset，即在Broker中记录和重置每个Comsumer读取分区消息的偏移量。

为了提高消息写入和查询速度，为每个Partition创建索引，索引文件存储在Partition文件夹下。
分为偏移量索引和时间戳索引。
偏移量索引件以offset偏移量为名称，以index为后缀，数据格式为：。采用稀疏存储方式，二分法访问index，查找在log里面的位置。

时间戳索引文件以timeindex为后缀，数据格式：

从一个分区的多个副本中选举一个Partition Leader，由Leader负责读写，其他副本作为Follower从Leader同步消息。

Controller Leader选举：
每个Broker启动时都会创建一个Controller进程，通过Zookeeper，从Kafka集群中选举出一个Broker作为Controller LeaderController Leader负责管理分区和副本状态，避免分区副本直接在Zookeeper上注册Watcher和竞争创建临时Znode，导致Zookeeper集群负载过重.
Partition Leader选举：
Controller Leader负责Partition Leader的选举。在ZooKeeper上维护一个ISR列表（In Sync Replica，候选分区副本同步列表）。ISR列表负责保存候选分区副本（Partition Follower）的状态信息，Partition Leader负责跟踪和维护ISR，定期从Leader同步数据，若Follower心跳超时或消息落后太多，将被移除出ISR。
Partition Leader挂掉后，Controller Leader从ISR中选择一个Follower作为新的Leader。

课程内容来自：南京大学+星环科技课程，大数据大数据理论与实践课程