Kafka核心设计与实践原理：设计理念、基本概念、主要功能与应用场景-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Kafka核心设计与实践原理：设计理念、基本概念、主要功能与应用场景。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

设计理念

基本概念

Kafka,核心设计,实践原理,容错的持久化,流式处理平台
1.1.1 主要功能与应用场景

Kafka 作为一个分布式流式处理平台，提供了三个关键的功能：

消息系统：消息顺序性保障、回湖消费功能、以及传统的消息系统功能 (系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等) 。
容错的持久化记录消息流：把消息持久化到磁盘，避免了消息丢失的风险。（由此也可以把 Kafka 作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可）
流式处理平台：在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库_（如窗口、连接、变换和聚合等各类操作）_。

其主要的应用场景：

消息队列：实时流数据管道，可靠地在系统或应用程序之间获取数据。
异步、削峰：对产生的流量进行削峰和异步处理
解耦：解耦消费方和生产方对消息的处理

1.1.2 相比于其他 MQ 的优缺点

Kafka的设计目标是高吞吐量，所以他的一些特性都和这个目标相关，如

Kafka 使用的是顺序 I/O，为保证顺序，Kafka强制点对点的按顺序传递消息，这意味着，一个 consumer 在分区中只有一个位置。
Kafka 不保存每个消息的状态，不提供以随机访问的形式更新消息的状态，而是使用 offset 划分使用和未使用的消息。
Kafka支持点对点的批量消息传递。
Kafka的消息存储使用了 OS pagecache（页缓存，page cache的大小为一页，通常为4K，用于缓存文件的逻辑内容），提高读写文件时的操作效率。

和其他消息队列的对比：

消息中间件 / 特性	Kafka	MsgBroker	RabbitMQ	RocketMq
消息推送模式	pull	push	多协议，均支持	多协议，均支持
持久化能力	磁盘(文件系统page cache)	DB	磁盘	磁盘
事务型消息	支持（version>0.11）	支持	支持	支持
消息是否有序	有序，采用追加写、offset读	无序	有序	有序
数据可靠性	replica机制，容错容灾.(依赖ZK中维护的元数据来实现的 )	可靠	保证数据不丢，slave备份	可靠，同步刷盘，同/异步复制
应用场景	高吞吐量，分布式规模流式数据处理	金融及支付高可靠性，重点强调事务型	高可用	高吞吐，高可靠

broker \ topic \ partition…关系结构:

Partition（分区） :

属于 Topic 的一部分。一个 Topic 可以有多个 Partition(即多副本机制) ，并且同一 Topic 下的 Partition 可以分布在不同的 Broker 上。
同一主题下的不同分区包含的消息是不同的，分区在存储层面可以看作一个可追加的日志（Log）文件，消息在被追加到分区日志文件的时候都会分配一个特定的偏移量(offset）。offset 是消息在分区中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过ofiset 并不跨越分区，也就是说，Kafka 保证的是分区有序而不是主题有序。
一个topic下，不同的 broker 上多个partition的追加写入：
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tips：kafka 中，Producer 在发布消息时可以选择指定要发送的 Partition，或者使用默认的分区策略让 Kafka 自动选择 Partition。

多副本机制是什么?
Kafka 为 Partition 引入了多副本（Replica）机制，来实现故障自动转移。Partition 中的多个副本之间会有一个叫做 leader 的家伙，其他副本称为 follower。我们发送的消息会被发送到 leader 副本，然后 follower 副本才能从 leader 副本中拉取消息进行同步。
多副本架构：
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生产者和消费者只与 leader 副本交互。
follower 保证消息存储的安全性。当 leader 副本发生故障时会从 follower 中选举出一个 leader,但是 follower 中如果有和 leader 同步程度达不到要求的参加不了 leader 的竞选。

多分区以及多副本机制有什么好处？

一个 Topic 下的多个 Partition 可以分布在不同的 Broker 上, 可以提供更好的并发能力（类似负载均衡）。
Partition 的 Replica 机制, 极大地提高了消息存储的安全性, 提高了容灾能力，不过也相应的增加了所需要的存储空间。

Broker

概念：

AR(Assigned Replicas）: 所有副本 (replicas) 统称为 AR；
ISR （In Sync Replica）: Leader 副本保持一定同步（是指可忍受flower的滞后范围，这个范围可以通过参数进行配置）的 follower 副本, 包括 leader 副本自己；
OSR（Out-of-Sync Replicas）:与 leader 副本同生滞后过多的副本（不包括 leader 副本）组成 OSR
HW : Highwatermark, 俗称高水位，它表示了一个特定的消息偏移量(offset), 在一个 parttion中consumer只能拉取这个 offset 之前的消息(此 offset 跟 consumer offset 不是一个概念) ;
LEO: LogEndOffset , 日志末端偏移量, 用来表示当前日志文件中下一条写入消息的offset；

In Sync Replica：

默认情况下，当 leader 副本发生故障时，只有在ISR 集合中的副本才有资格被选举为新的 leader。
ISR 与 HW 和LEO 也有紧密的关系。Kafka 通过ISR的同步机制及优化策略，用 HW & LEO 的方式很好地确保了数据不丢失以及吞吐率。而ISR的管理最终都会反馈到 ZK 上。

ISR相关参数：

replica.lag.time.max.ms: 配置副本与 leader 副本之间的最大同步延迟时间。如果同步延迟超过这个时间，那么它将被移出 ISR。默认值为 10,000 毫秒（10秒）。
replica.lag.max.messages: 配置副本与 leader 副本之间的最大消息数差异。如果消息数差异超过这个值，那么它将被移出 ISR。默认值为 4,000,000 条消息。

ISR 与 HIW 和 LEO

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说明：

日志文件的 HIW 为6，表示消费者只能拉取到ofiset 在0 至5之间的消息，而offset 为6的消息对消费者而言是不可见的
分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO（Log End Offset），而ISR 集合中最小的 LEO即为分区的HW，对消费者而言只能消费 HW 之前的消息。

Leader和Follower之间的消息同步过程，以及HW、LEO的变化：

投递消息：

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leader写入消息

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follower同步消息

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ISR完成同步消息

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生产者

生产者客户端的整体架构：
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Kafka有很多版本的生产者客户端：

于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端；
从 Kafka 0.9.x 版本开始推出的使用 Java 语言编写的客户端；
在Kafka官网中， “CLIENTS” 的入口提供了一份多语言的支待列表，其中包括常用的C、C++、 Python 、 Go等语言，不过这些其他类语言的客户端并非由Kafka社区维护。

核心对象：

public class ProducerRecords<K, V>{
    private final String topic; //主题
    private final Integer partition; //分区号
    private final Headers headers; //消息头部
    private final K key; //键
    private final V value; //值
    private final Long timestamp;//消息的时间戳//省略其他成员方法和构造方法}

说明：

headers 字段是消息的头部，Kafka 0.11.x版本才引入这个属性，它大多用来设定一些与应用相关的信息，如无需要也可以不用设置。
key 是用来指定消息的键，它不仅是消息的附加信息，还可以用来计算分区号，进而可以让消息发往特定的分区。这个 key可以让消息再进行二次归类，同一个key 的消息会被划分到同一个分区中。
一个ProducerRecords最少需要指定 topic 和 value。

生产者实例化

1、KafkaProducer：
KafkaProducer 是 Kafka 客户端库提供的原生生产者实现，它提供了更底层的 API 来操作 Kafka 生产者。通过使用 KafkaProducer，您可以更细粒度地控制生产者的配置和行为，包括设置生产者的属性、自定义分区策略、实现自定义的消息发送等。
优点：

提供更灵活、更底层的控制，适合特定的定制化需求。
可以使用原生的 Kafka 类型和接口。

缺点：

使用更复杂，需要手动管理生产者的初始化、线程安全等。
需要编写更多的代码来处理异常和错误情况。

2、使用 KafkaTemplate：
KafkaTemplate 是 Spring Kafka 提供的高级封装，它简化了 Kafka 生产者的使用，并提供了更易于理解和使用的 API。通过使用 KafkaTemplate，您可以不必关心生产者的初始化、线程安全等细节，而是直接使用 KafkaTemplate 提供的方法来发送消息。
优点：

简化了 Kafka 生产者的使用，减少了样板代码，提高开发效率。
Spring Kafka 提供了更友好的 API，支持将消息发送到指定的 topic、partition 和 key，以及实现异步发送等功能。

缺点：

提供的功能相对较为有限，如果需要更多的细粒度控制，可能需要借助额外的配置和扩展。

发送消息

KafkaProducer对外提供了两个 send()方法：

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record)public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record,Callback callback)

RecordMetadata对象里包含了消息的一些元数据信息，比如当前消息的主题、分区号、分区中的偏移量(offset)、时间戳等。如果在应用代码中需要这些信息，则需要使用 future.get(); 的方式来阻塞主流程，等待消息发送结果
Callback是否有序？

消息自动重试

KafkaProducer中一般会发生两种类型的异常：可重试的异常和不可重试的异常。
常见的可重试异常有：NetworkException、LeaderNotAvailableException, UnknownTopicOrPart廿ionException、 NotEnoughReplicasException、NotCoordinatorException 等。重试配置：org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig#RETRIES_CONFIG。
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不可重试的异常，如 RecordTooLargeException（发送的消息太大）异常，KafkaProducer对此不会进行任何重试，直接抛出异常。

分区器

分区器的作用就是为消息分配分区。
如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition字段，那么就不需要分区器，因为partition代表的就是所要发往的分区号。
如果消息ProducerRecord中没有指定partition字段，那么就需要依赖分区器，根据key 这个字段来计算partition的值。

Kafka 中提供的默认分区器是 org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner

相关配置

#kafka配置，更多配置请参考：KafkaPropertiesspring.kafka:
  #公共参数，其他的timeout.ms, request.timeout.ms, metadata.fetch.timeout.ms保持默认值
  properties:
    #指定producer在发送批量消息前等待的时间，当设置此参数后，即便没有达到批量消息的指定大小(batch-size)，到达时间后生产者也会发送批量消息到broker。默认情况下，生产者的发送消息线程只要空闲了就会发送消息，即便只有一条消息。设置这个参数后，发送线程会等待一定的时间，这样可以批量发送消息增加吞吐量，但同时也会增加延迟。
    linger.ms: 50 #默认值：0毫秒，当消息发送比较频繁时，增加一些延迟可增加吞吐量和性能。
    #这个参数指定producer在一个TCP connection可同时发送多少条消息到broker并且等待broker响应，设置此参数较高的值可以提高吞吐量，但同时也会增加内存消耗。另外，如果设置过高反而会降低吞吐量，因为批量消息效率降低。设置为1，可以保证发送到broker的顺序和调用send方法顺序一致，即便出现失败重试的情况也是如此。
    #注意：当前消息符合at-least-once，自kafka1.0.0以后，为保证消息有序以及exactly once，这个配置可适当调大为5。
    max.in.flight.requests.per.connection: 1 #默认值：5，设置为1即表示producer在connection上发送一条消息，至少要等到这条消息被broker确认收到才继续发送下一条，因此是有序的。
  producer:
      #这个参数可以是任意字符串，它是broker用来识别消息是来自哪个客户端的。在broker进行打印日志、衡量指标或者配额限制时会用到。
      clientId: ${spring.application.name} #方便kafkaserver打印日志定位请求来源
      bootstrap-servers: 127.0.0.1:8080 #kafka服务器地址，多个以逗号隔开
      #acks=0：生产者把消息发送到broker即认为成功，不等待broker的处理结果。这种方式的吞吐最高，但也是最容易丢失消息的。
      #acks=1：生产者会在该分区的leader写入消息并返回成功后，认为消息发送成功。如果群首写入消息失败，生产者会收到错误响应并进行重试。这种方式能够一定程度避免消息丢失，但如果leader宕机时该消息没有复制到其他副本，那么该消息还是会丢失。另外，如果我们使用同步方式来发送，延迟会比前一种方式大大增加（至少增加一个网络往返时间）；如果使用异步方式，应用感知不到延迟，吞吐量则会受异步正在发送中的数量限制。
      #acks=all：生产者会等待所有副本成功写入该消息，这种方式是最安全的，能够保证消息不丢失，但是延迟也是最大的。
      acks: all #默认值：1
      #当生产者发送消息收到一个可恢复异常时，会进行重试，这个参数指定了重试的次数。在实际情况中，这个参数需要结合retry.backoff.ms来使用，建议总的重试时间比集群重新选举leader的时间长，这样可以避免生产者过早结束重试导致失败。
      #另外需注意，当开启重试时，若未设置max.in.flight.requests.per.connection=1，则可能出现发往同一个分区的两批消息的顺序出错，比如，第一批发送失败了，第二批成功了，然后第一批重试成功了，此时两者的顺序就颠倒了。
      retries: 2  #发送失败时重试多少次，0=禁用重试（默认值）
      retry-backoff-ms: 1000 #重试等待间隔
      #默认情况下消息是不压缩的，此参数可指定采用何种算法压缩消息，可取值：none,snappy,gzip,lz4。snappy压缩算法由Google研发，这种算法在性能和压缩比取得比较好的平衡；相比之下，gzip消耗更多的CPU资源，但是压缩效果也是最好的。通过使用压缩，我们可以节省网络带宽和Kafka存储成本。
      compressionType: "none" #如果不开启压缩，可设置为none（默认值），比较大的消息可开启。
      #当多条消息发送到一个分区时，Producer会进行批量发送，这个参数指定了批量消息大小的上限（以字节为单位）。当批量消息达到这个大小时，Producer会一起发送到broker；但即使没有达到这个大小，生产者也会有定时机制来发送消息，避免消息延迟过大。
      batch-size: 16384 #默认16K，值越小延迟越低，但是吞吐量和性能会降低。0=禁用批量发送
      #这个参数设置Producer暂存待发送消息的缓冲区内存的大小，如果应用调用send方法的速度大于Producer发送的速度，那么调用会阻塞一定（max.block.ms）时间后抛出异常。
      buffer-memory: 33554432 #缓冲区默认大小32M

专题讨论

如何保证消息的可靠性（或如何避免消息丢失）？

一条消息的流转，会经过 Producer / Broker / Consumer ，所以消息的丢失，可能出现在这三个位置，我们分情况讨论。具体的实现，可参考：消息可靠性方案的实现

Producer 端消息丢失

1. Producer 是否等待 TopicLeader 的消息回执（ack：默认为1）

acks = 1： Leader 写入消息到本地日志，则请求被认为成功。如果此时 Leader 应答请求后挂掉了，消息会丢失。

acks = 0： Producer 执行发送请求后立即返回，不等待 Leader 的确认，消息会丢失。

acks = -1：分区 Leader 必须等待消息被成功写入到所有的ISR副本(In-Sync Replace)中才认为请求成功。该种情况下配合 Producer 的消息重试机制来保证消息可靠性。

2. Producer 进程意外停止导致的消息丢失

为了提升发送效率，减少IO次数，Producer 在发送数据时，可以将多个消息缓存在本地 buffer 中进行合并后发送（主要通过在 KafkaProducer 对象中配置 buffer.memory 、batch.size 、linger.ms 参数来控制）。

可以看到存在本地 Buffer 的消息，在 Producer 进程突然结束后，会出现消息丢失的情况。如果有必要，可以适当调小上面提及的参数，使发送频率变高，减少丢失数据。

3. Producer 网络问题导致的消息丢失

由于 Producer 的网络问题，在经过 retries 和 retry.backoff.ms 后，依然发送失败，那么将使用其他的方案进行重试发送。

Broker 消息丢失

1. Leader 切换

Broker 的消息丢失，最容易出现在 Partition Leader 切换时，我们可以通过如下的一些参数来保证 Broker 消息的可靠性：

replication.factor 设置 topic 的副本
服务端设置 min.insync.replicas（ISR）>1，确保切换 Leader 时有同步的 Flower。需要 replication.factor > min.insync.replicas
producer 端设置 acks=all，保证消息写入所有 ISR 列表中
producer 端设置 retries 和 retry.backoff.ms 对 Broker 存储失败的消息进行重发

Consumer 消息丢失

1. Consumer 按时间间隔自动提交 offset

使用 enable.auto.commit 和 auto.commit.interval.ms 控制异步 offset 提交，可能会出现消息丢失或者重复消费。

2. Consumer 手动提交 offset

手动提交 offset 并不能 100% 保证消息一定不丢失，(比如，消费某几条消息失败后，导致 offset 没有提交，那么默认情况下，消费者会进行重试，如果重试还是失败，消费者将继续消费下一批消息，如果后续的消费成功提交 offset ，那么消费失败的消息将会丢失)，需要配合异常重试、死信队列、死信队列消息处理机制，才能保证 Consumer 100% 不丢失消息。