Kafka的核心原理

Topic的分区和副本机制

分区有什么用呢?

作用：
1- 避免单台服务器容量的限制: 每台服务器的磁盘存储空间是有上限。Topic分成多个Partition分区，可以避免单个Partition的数据大小过大，导致服务器无法存储。利用多台服务器的存储能力，提升Topic的数据存储条数。

2- 提升Topic的吞吐量(数据读写速度): 利用多台服务器的数据读写能力、网络等资源

分区的数量有没有限制？
没有限制，分区数量和Kafka集群中的broker节点个数没有任何关系。
推荐Topic的分区数量不要超过Kafka集群中的broker节点个数的3倍，这只是一个推荐/经验值。

副本有什么用呢?

作用: 通过多副本的机制，提升数据安全性。但是副本过多，会导致冗余（重复）的数据过多

副本的数量有没有限制？
有限制，副本数量最大不能够超过Kafka集群中的broker节点个数。
推荐的分区的副本数量是1-3个。具体设置多少个，根据企业的数据重要程度进行选择。如果数据重要，可以将副本数设置大一些；如果数据不太重要，可以将副本数设置小一些。

消息存储机制和查询机制

消息存储机制：生产的消息在Kafka集群中，是如何存储。

查询机制：消费者在消费消息的时候，是如何找到对应offset（偏移量）的消息。

消息存储机制

1-Topic的数据存放路径是：/export/server/kafka/data。在该目录下，还有其他的目录。而且是以Topic进行划分，具体目录的命名规则是：Topic名称-分区编号

2- Topic目录下，存放的是消息的数据文件。并且是成对出现，也就是xx.log和xx.index文件

1-xx.log和xx.index它们的作用是什么？
答：
xx.log: 称之为segment片段文件，也就是一个Partition分区的数据，会被分成多个segment（log）片段文件进行存储。
xx.index: 称之为索引文件，该文件的作用是用来加快对xx.log文件内容检索的速度

2-xx.log和xx.index文件名称的意义？
答: 这个数字是xx.log文件中第一条消息的offset（偏移量）。offset偏移量从0开始编号。

3-为什么一个Partition分区的数据要分成多个xx.log（segment片段文件）文件进行存储？
答：
      1- 如果一个文件的数据量过大，打开和关闭文件都非常消耗资源
      2- 在一个大的文件中，检索内容也会非常消耗资源
      3- Kafka只是用来临时存储消息数据。会定时将过期数据删除。如果数据放在一个文件中，删除的效率低；如果数据分成了多个segment片段文件进行存储，删除的时候只需要判断segment文件最后修改时间，如果超过了保留时间，就直接将整个segment文件删除。该保留时间是通过server.properties文件中的log.retention.hours=168进行设置，默认保留168小时（7天）

index文件内容基本结构：

查询机制

查询步骤：
1- 首先先确定要读取哪个xx.log（segment片段）文件。368776该offset的消息在368769.log文件中
2- 查询xx.log对应的xx.index，查询该条消息的物理偏移量范围
3- 根据消息的物理偏移量范围去读取xx.log文件（底层是基于磁盘的顺序读取）
4- 最终就获取到了具体的消息内容

扩展内容: 磁盘的读写中，有两种方案：随机读写   和   顺序读写。顺序读写的速度会更快
参考连接: https://www.cnblogs.com/yangqing/archive/2012/11/13/2767453.html

Kafka为什么有非常高的吞吐能力/读写性能

Kafka中生产者数据分发策略

何为生产者的数据分发策略呢?
指的就是生产者生产的消息，是如何保存到具体分区上

分发策略如下这些：

- 1- 随机分发策略：将消息发到到随机的某个分区上，还是发送到Leader主副本上。Python支持，Java不支持
- 2- 指定分区策略：将消息发到指定的分区上面。Python支持，Java支持
- 3- Hash取模策略：对消息的key先取Hash值，再和分区数取模。Python支持，Java支持
- 4- 轮询策略：在Kafka的2.4及以上版本，已经更名成粘性分发策略。Python不支持，Java支持
- 5- 自定义分发策略：Python支持，Java支持

• 0- 分发源码查看方式

1- 导入DefaultPartitioner
from kafka.partitioner import DefaultPartitioner

2- 进入到DefaultPartitioner，查看__call__源码

• 1- 随机分发策略

def send(self, topic, value=None, key=None, headers=None, partition=None, timestamp_ms=None):

当在发送数据的时候, 如果只传递了topic 和 value，没有指定key的时候, 那么此时就采用随机策略

在kafka中, 专门提供了一个默认的分发数据的类: DefaultPartitioner
    def __call__(cls, key, all_partitions, available):
        """
            如果 key为 null, 那么随机返回一个分区的编号
        """
        if key is None:
            if available:
                return random.choice(available)
            return random.choice(all_partitions)
        # 后续的代码 当没有key的时候,压根就执行不到
        idx = murmur2(key)
        idx &= 0x7fffffff
        idx %= len(all_partitions)
        return all_partitions[idx]

• 2- 指定分区策略

def send(self, topic, value=None, key=None, headers=None, partition=None, timestamp_ms=None):

当在发送数据的时候, 如果指定了partition参数, 表示的采用指定分区的方案, 分区的编号从0开始

当指定了partition的参数后, 与DefaultPartitioner没有任何的关系

• 3- Hash取模策略

def send(self, topic, value=None, key=None, headers=None, partition=None, timestamp_ms=None):

当在发送数据的时候, 如果传递了topic 和 value 以及key的时候, 那么此时就是采用hash取模策略

注意: 相同key的返回的hash值是一致的, 同样对应分区也是同一个。也就是要注意数据倾斜的问题。

在kafka中, 专门提供了一个默认的分发数据的类: DefaultPartitioner
    def __call__(cls, key, all_partitions, available):
        """
            如果 key为 null, 那么随机返回一个分片的编号
        """
        if key is None:
            if available:
                return random.choice(available)
            return random.choice(all_partitions)
        # 当有key的时候 , 执行下列代码. 此处的代码其实就是hash取模的方案
        idx = murmur2(key)
        idx &= 0x7fffffff
        idx %= len(all_partitions)
        return all_partitions[idx]

• 4- 自定义分区策略: 参考DefaultPartitioner

# 第一步：创建自己的分区类
class MyPartitioner(object):

    # 第二步：实现__call__。key：消息中的key；all_partitions：所有的分区列表；available：所有可用分区的列表
    @classmethod
    def __call__(cls, key, all_partitions, available):
        # 第三步：分发逻辑根据自己要求进行实现
       return 0
       
# 第四步：导入自己的分区类
import MyPartitioner

# 第五步：调用
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['node1.itcast.cn:9092','node2.itcast.cn:9092'],
    partitioner=MyPartitioner()
)

Java中的 轮询分发策略 和 粘性分发策略介绍：

轮询分发策略: 在Kafka的老版本中存在的一种分发策略，当生产数据的时候，只有value但是没有key的时候，采用轮询。
    优点: 可以保证每个分区拿到的数据基本是一样，因为是一个一个的轮询的分发
    缺点: 如果采用异步发送方式，意味着一批数据发送到broker端，由于是轮询策略，会将这一批数据拆分为多个小的批次，分别再写入到不同的分区里面去，写入进去以后，每个分区都会给予响应，会影响写入效率。
    
粘性分发策略: 在Kafka新版本中存在的一种分发策略。当生产数据的时候，只有value但是没有key的时候，采用粘性分发策略
    优点: 在发送数据的时候，首先会随机的选取一个分区，然后尽可能将数据分发到这个分区上面去，也就是尽可能粘着这个分区。该分发方式，在异步发送的操作中，效率比较高。
    缺点: 在数据发送特别快的时候，可能会导致某个分区的数据比其他分区数据多很多，造成大量的数据集中在一个分区上面

Kafka消费者的负载均衡机制

Kafka集群中每分钟新产生400条数据，下游的一个消费者每分钟能够处理400条数据。

随着业务发展，Kafka集群中每分钟新产生1200条数据，下游的一个消费者每分钟能够处理400条数据。
答：会导致broker中积压的消息条数越来越多，造成消息处理不及时。可以增加消费者数量，并且将这些消费者放到同一个消费组当中

随着业务发展，Kafka集群中每分钟新产生1600条数据，下游的一个消费者每分钟能够处理400条数据。
答：会导致broker中积压的消息条数越来越多，造成消息处理不及时。再增加消费组中消费者的个数已经无法解决问题。

如何解决：
    1- 增加消费组中消费者的个数
    2- 提高下游消费者对消息的处理效率

Kafka消费者的负载均衡机制
1- 在同一个消费组中，消费者的个数最多不能超过Topic的分区数。如果超过了，就会有一些消费者处于闲置状态，消费不到任何数据。
2- 在同一个消费组中，一个Topic中一个分区的数据，只能被同个消费组中的一个消费者所消费，不能被同个消费组中多个消费者所消费。但是一个消费组内的一个消费者可以消费多个分区的数据。也就是分区和消费者的对应关系，多对一
3- 不同的消费组中的消费者，可以对一个Topic的数据同时消费，也就是不同消费组间没有任何关系。也就是Topic的数据能够被多个消费组中的消费者重复消费。

补充：

查看消费组中有多少个消费者，用来避免消费者个数超过分区个数。

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --group g_1 --members --describe

数据不丢失机制

生产端保证消息不丢失

生产者端是如何保证数据不丢失的呢？
答：生产者端将消息发送给到Kafka集群以后，broker要给生产者响应信息。响应原理就是ACK机制

ACK机制当中有3个参数配置值，分别是：0  1  -1(all)
0：生产者生产消息给到Kafka集群，生产者不等待（不接收）broker返回的响应信息
1：生产者生产消息给到Kafka集群，Kafka集群中的分区对应的Leader主副本所在的broker给生产者返回响应信息
-1(all)：生产者生产消息给到Kafka集群，Kafka集群中的分区对应的所有副本给生产者返回响应信息

消息的生产效率排序（由高到低）：0 > 1 > -1
消息的安全级别排序（由高到低）：-1 > 1 > 0

如何选择ACK参数配置？
答：根据数据的重要程度进行选择。如果数据重要，优先保证数据的安全性，再考虑生产效率；如果数据不重要，优先考虑生产效率，再尽可能提升安全级别。

相关的参数:

1- acks  broker节点确认机制
    默认值：1；数据类型：string

2- buffer.memory 缓存大小
    默认值：33554432（32MB）

3- retries 失败后重试次数
    默认值：2147483647，该值没有意义，一般是使用delivery.timeout.ms参数进行控制

4- delivery.timeout.ms 消息传输超时时间
    默认值：120000（120秒）

5- batch.size 每一批次的消息数据的大小
    默认值：16384（16KB）

6- linger.ms 每一批次的间隔时间
    默认值：0

Broker端如何保证数据不丢失

Broker端通过多副本机制确保数据不丢失。同时需要生产者端将acks设置为-1

消费者如何保证数据不丢失

流程:

消费者消费消息的步骤：
1- 消费者首先连接到Kafka集群中，进行消息的消费

2- Kafka集群接收到Consumer消费者的消费请求以后，首先会根据group id（消费组名称），查找上次消费消息对应的offset（偏移量）

3- 如果没有查找到offset，消费者默认从Topic最新的地方开始消费

4- 如果有查找到offset，会从上次消费到的offset地方进行继续消费
    4.1- 首先先确定要读取的这个offset偏移量在哪个segment文件当中
    4.2- 查询这个segment文件对应的index文件，根据offset确定这个消息在log文件的什么位置，也就是确定消息的物理偏移量
    4.3- 读取log文件，查询对应范围内的数据即可
    4.4- 获取最终的消息数据

5- 消费者在消费的过程中，底层有个线程会定时的将消费的offset提交给到Kafka集群。Kafka集群会更新对应的offset的值

1- 该流程能够保证消费端不丢失数据吗？
答：可以保证消费端数据不丢失。但是会出现重复消费的情况。

2- 消费组的offset信息保存在什么地方？
答：Kafka集群内部会创建一个叫做__consumer_offsets的Topic来保存offset信息。该Topic有50个分区，1个副本

Kafka中消费者如何对数据仅且只消费一次？

1- 将消费者的 enable.auto.commit 属性设置为 false，并手动管理消费者的偏移量。这样可以确保消费者在处理完所有消息后才更新偏移量，避免重复消费数据。也就是将消息的消费、消息业务处理代码、offset提交代码放在同一个事务当中。

2- 使用幂等生产者或事务性生产者来确保消息只被发送一次。这样可以避免重复发送消息，从而避免消费者重复消费数据。

3- 在消息中加入唯一的ID

在提交偏移量的时候，有二种提交方式: 自动提交偏移量 和 手动提交偏移量，手动提交又分了同步和异步

• 自动提交偏移量

import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

# 指定远端的环境地址
os.environ['SPARK_HOME']='/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON']='/root/anaconda3/bin/python3'# pyspark程序需要有入口函数main# main函数快捷键：main+回车if __name__ =='__main__':print("自动提交offset偏移量")# 创建Kafka消费者# enable_auto_commit=True：自动提交offset偏移量
    consumer = KafkaConsumer('test01',
        bootstrap_servers=['node1.itcast.cn:9092','node2.itcast.cn:9092'],
        group_id='g_01',
        enable_auto_commit=True)for message in consumer:
        topic = message.topic
        partition = message.partition
        value = message.value.decode('UTF-8')# key = message.key.decode('UTF-8')
        key = message.key
        offset = message.offset

        print(f'消费到的消息信息：topic={topic}，partition={partition}，value={value}，key={key}，offset={offset}')

• 手动提交偏移量

import os
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from kafka import KafkaConsumer

# 指定远端的环境地址
os.environ['SPARK_HOME']='/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON']='/root/anaconda3/bin/python3'# pyspark程序需要有入口函数main# main函数快捷键：main+回车if __name__ =='__main__':print("手动提交offset偏移量")# 创建Kafka消费者# enable_auto_commit=False：关闭自动提交offset偏移量
    consumer = KafkaConsumer('test01',
        bootstrap_servers=['node1.itcast.cn:9092','node2.itcast.cn:9092'],
        group_id='g_01',
        enable_auto_commit=False)for message in consumer:
        topic = message.topic
        partition = message.partition
        value = message.value.decode('UTF-8')# key = message.key.decode('UTF-8')
        key = message.key
        offset = message.offset

        print(f'消费到的消息信息：topic={topic}，partition={partition}，value={value}，key={key}，offset={offset}')# 手动提交偏移量# 同步提交# consumer.commit()# 异步提交
        consumer.commit_async()

Kafka的数据积压

前期准备:安装kafka-eagle工具,并搭建环境

数据积压介绍

什么是数据积压？

数据持续的在Kafka集群中积压。也就是Lag的值，一直在增大没有减小。正常情况下，lag的值是来回波动的。

通过命令的方式查看数据积压

• 1- 查看Kafka集群有哪些消费组

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092 --list

• 2- 查看指定消费组数据积压情况

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092,node2.itcast.cn:9092  --describe --group g_2

数据积压问题处理

出现积压的原因:

• 因为数据写入目的容器失败,从而导致消费失败
• 因为网络延迟消息消费失败
• 消费逻辑过于复杂, 导致消费过慢,出现积压问题

解决方案:

• 对于第一种, 我们常规解决方案, 处理目的容器,保证目的容器是一直可用状态
• 对于第二种, 如果之前一直没问题, 只是某一天出现, 可以调整消费的超时时间。并且同时解决网络延迟问题
• 对于第三种, 一般解决方案,调整消费代码, 消费更快即可, 利于消费者的负载均衡策略,提升消费者数量