Java技术栈总结：kafka篇

一、# 基础知识

1、安装

部署一台ZooKeeper服务器；
安装jdk；
下载kafka安装包；
上传安装包到kafka服务器上：/usr/local/kafka;
解压缩压缩包；
进入到config目录，修改server.properties配置信息：

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯⼀
broker.id=0

#kafka部署的机器ip和提供服务的端⼝号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092

#kafka的消息存储⽂件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs

#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

进入到bin目录，使用命令启动kafka服务器（带配置文件）

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

检查kafka是否启动成功：

进入到zk内查看是否有kafka节点：
/brokers/ids/0

2、基本概念

名称

说明

Broker

消息中间件处理节点，一个kafka节点为一个broker，一个或者多个broker组成一个kafka集群

Topic

消息主题。kafka根据topic对消息进行分类，发布到kafka集群的每条消息都需要指定一个topic

Partition

Topic在物理上的分区，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的记录序列。

Replica

Partition的副本

Producer

消息生产者。向broker发送消息的客户端。

Consumer

消息消费者。从broker读取消息的客户端。

Consumer Group

消费组。一个消费组可以包含一个或者多个消费者，每条消息只能被消费组的某个消费者消费

3、主题创建

通过kafka命令向zk中创建一个主题

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replicationfactor 1 --partitions 1 --topic test

查看当前zk中所有的主题

./kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.16.253.35:2181 test

4、发送消息

把消息发送给broker的某个topic，打开一个kafka发送消息的客户端，然后开始用客户端向kafka服务器发送消息。

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --topic test

5、消费消息

打开一个消费消息的客户端，向kafka服务器的某个主题消费消息。

生产者将消息发送给broker，broker会将消息保存到本地的日志文中。/usr/local/kafka/data/kafka-logs/主题-分区/00000000.log；消息的保存是有序的，通过offset偏移量来描述消息的有序性；消费者消费消息时也是通过offset来描述所要消费消息的位置。

方式一：从当前主题中的最后一条消息的offset + 1 开始消费：

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --topic test

方式二：从当前主题的第一条消息开始消费

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --from-beginning --topic test

6、单播&&多播消息

如果多个消费者在同一个消费组，那么只有一个消费者可以订阅到topic中的消息。即，同一个消费组中只能有一个消费者收到一个topic中的消息。

不同的消费组订阅同一个topic，那么不同消费组中各只有一个消费者能收到消息。

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --consumer-property group.id=testGroup1 --topic test
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --consumer-property group.id=testGroup2 --topic test

7、查看消费组信息

/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.253.38:9092 --describe --group testGroup

current-offset: 最后被消费的消息的偏移量；
Log-end-offset: 消息总量（最后⼀条消息的偏移量）；
Lag：积压了多少条消息。

二、主题与分区

1、主题 topic

kafka通过topic对消息进行分类，不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。

如果一个topic的消息非常多，消息保存在log日志文件中，会占用大量的磁盘空间。为了解决文件过大的问题，kafka提出了Partition分区的概念。

2、分区 Partition

一个主题可以分为多个分区，一个分区只属于一个主题。同一个主题下不同分区包含的消息不同。消息在分区上的存储可以看作是日志文件的追加写入，消息被写入的时候会分配一个特定的偏移量（offset）。offset是消息在分区位置的标识，kafka通过offset保证分区内消息的顺序性。

通过partition将一个topic中的消息分区来存储。好处：

分区存储，解决了统一存储文件过大的问题，方便集群扩展；
提升了读写的吞吐量：读和写可以同时在多个分区中进行。

创建多个分区的主题：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replicationfactor 1 --partitions 2 --topic test1

3、消息日志

（1）存储文件类型

.index：索引文件；
.log：日志文件，保存的为消息；
.timeindex：时间索引文件。

topic下的Partition存储的文件过大的话会以分段（segment）的形式存储，分段的优点：

删除无用文件更为方便，提高磁盘利用率；
查找数据更为便捷（文件以偏移量命名，查找速度更快）。

（2）topic：__consumer_offsets

__consumer_offset-49:

kafka内部创建了主题 “__consumer_offsets” 包含50个分区。这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量。每个消费者会自己维护消费的主题的偏移量，即每个消费者会把消费的主题的偏移量自主上报给kafka中的默认主题consumer_offsets。kafka为了提升这个主题的并发性，默认设置了50个分区。 - 提交到哪个分区，通过hash函数确定： - hash（cunsumerGroupId）% __consumer_offsets 主题的分区数；- 提交到该主题的内容：key为 consumerGroupId+topic+分区号，value为当前的offset值。

注：在0.10.0（不包括0.10.0）之前，Kafka使用ZooKeeper来存储每个Topic分区的偏移量信息。随着Kafka集群规模的扩大，ZooKeeper的性能瓶颈逐渐显现。为了解决这个问题，Kafka引入了一个新的机制，即
__consumer_offsets
主题，用于存储消费组的偏移量信息

（3）清理策略

策略1：根据消息的保留时间，超过了指定的保留时间，触发清理（默认168小时，即7天）；

log.retention.hours=168

策略2：根据topic存储数据量的大小，当topic的日志文件占用空间大于指定阈值，则会删除最久的消息（需要手动开启）。

Q：kafka数据清理机制？

A：

（1）介绍Kafka存储结构

Kafka 中 topic 的数据存储在分区上，分区如果文件过大会分段存储segment；

每个分段都在磁盘上以索引(xxxx.index) 和日志文件(xxxx.log) 的形式存储；

分段的好处：①能够减少单个文件内容的大小，查找数据方便；②方便kafka进行日志清理。

（2）日志的清理策略有两个：

根据设置的消息的保留时间：当消息保存的时间超过了指定的时间，就会触发清理（默认是168小时，7天）；

根据 topic 存储的数据大小：当topic所占的日志文件大小大于一定的阈值，则开始删除最久的消息。（默认关闭）

三、集群

kafka的服务端由被称为Broker的服务进程构成，即一个kafka集群由多个Broker组成。如果集群中的某一台机器宕机，其他机器上的Broker仍然能够对外提供服务，保证kafka的高可用性。

1、集群搭建

创建多个server.properties文件

# 0 1 2
broker.id=2
// 9092 9093 9094
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9094
// kafka-logs kafka-logs-1 kafka-logs-2
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2

通过命令分别启动各个broker

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server1.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server2.properties

检查是否启动成功

进入到zk中查看 /brokers/ids 中是否有对应的znode（0，1，2）。

2、副本

# 副本
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.253.35:2181 --replicationfactor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic
# 查看topic情况
./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.16.253.35:2181 --topic myreplicated-topic

副本是为了给主题中的分区Partition创建多个备份，多个副本在kafka的集群的多个broker中，会有一个副本作为Leader，其他为Follower。

（1）Leader：

kafka 的写和读操作，都发生在Leader上。Leader负责把数据同步给Follower，如果Leader挂了，通过主从选举，从多个Follower中选举产生一个新的Leader。

（2）Follower：

接收Leader的数据同步。

（3）ISR（in-sync replica）：

Kafka的ISR（In-Sync Replicas）存储的是与主题相关的所有已提交且成功写入的分区数据副本。这些副本用于确保数据的可靠性和一致性，并且在发生故障时可以恢复数据。

可以同步和已经同步的副本会被存入到 isr集合中。如果isr中的节点性能较差，会被从isr集合中剔除。

总结：集群中有多个broker，创建主题是可以指明主题有多个分区，可以为分区创建多个副本，不同的副本存放在不同的broker里。

在Kafka中，【副本leader的选举】是通过ZooKeeper来实现的。当一个分区没有活跃的leader副本时，会触发leader副本的选举过程。这个过程通常由以下步骤组成：

Partition Leader Ephemeral Nodes：每个分区都有一个ZooKeeper节点，该节点包含了一个副本的ID和该副本的状态信息。

ZooKeeper Watchers：每个副本都会注册一个watcher到ZooKeeper上，以便在节点状态发生变化时接收通知。

Partition Leader Election：当一个副本失去连接或者被手动关闭时，ZooKeeper会通知其他副本进行选举。此时，所有副本都会尝试更新它们在ZooKeeper上的节点状态，以表明自己是新的leader副本。

Highest-Sequence-Number Wins：在更新节点状态的过程中，副本会将自己的当前偏移量（即最高序列号）发送给ZooKeeper。ZooKeeper会比较所有副本的偏移量，并选择偏移量最大的那个副本作为新的leader副本。

New Leader Announces Itself：一旦新的leader副本被选出来，它会向所有副本发送一条消息，告知它们自己成为了新的leader副本。

Replica Syncs with New Leader：所有副本都会从新leader副本拉取最新的数据，以确保它们都拥有相同的数据副本。

3、集群消费

一个partition（分区）只能被一个消费组中的一个消费者消费，目的是为了保证消费的顺序性。多个partition的多个消费者的消费顺序的顺序性无法得到保证。
partition的数量决定了消费组中消费者的数量，同一个消费组中的消费者的数量最好不要超过partition的数量，否则超出的消费者消费不到消息。
如果消费者挂了，会触发rebalance机制，会让其他消费者来消费该分区。

4、Controller、rebalance、Hw

（1）Controller

启动时，每个broker会向ZooKeeper创建一个临时序号节点，获得序号最小的那个broker将会作为集群中的Controller，负责：

Leader选举：当集群中一个副本的Leader挂掉，需要在集群中选举出一个新的Leader，ZooKeeper会选择序列号最大的节点作为新的Leader；
broker信息同步：当集群中有broker新增或者减少，Controller会同步信息给其他broker；
分区信息同步：当集群中有分区新增或者减少，Controller会同步信息给其他broker。

（2）reblance机制

Partition或者消费者数量发生了变化，需要重新建立消费者与Partition的消费关系。

前提：消费组中的消费者没有指明分区来消费；

触发的条件：消费组中的消费者和分区的关系发生了变化；

分区分配的策略：reblance之前，分区有三种分配策略：

range：根据公式计算每个消费者消费哪几个分区，分区总数/消费者数量 + 1 （根据余数情况确定，前面几个消费者需要“+1”，后面几个不需要）。
轮询：即依次轮着来。
sticky（粘合策略）：如果需要reblance，会在之前已经分配的基础上进行调整，不会改变之前分配的情况。如果该策略没有开，那么就需要进行整体的重新分配。

（3）HW和LEO

HW是已经完成同步的位置。

消息在写入broker，且每个broker已经完成该消息的同步后，hw才会发生变化。在此之前消费者是消费不到这条消息的。在完成同步后，HW更新后，消费者才能消费到这条消息，这样的目的是为了防止消息丢失。

LEO（log-end-offset）是某个副本最后的消息位置。

四、消息的同步异步发送

注：该过程对应发送者和kafka集群（broker）的交互过程，与消费者无直接关联。

1、同步发送消息

# 确认机制，1 、 all
acks=all
sync.send=true

如果生产者发送消息没有收到ack，生产者会阻塞，阻塞到3s的时间，如果还没有收到消息，会进行重试。重试的次数为3次。

确认机制：指当生产者发送消息后，Kafka集群中至少有多少个副本接收到该消息后，才向生产者返回确认信息。

【生产者的三种ack配置】

acks=0，kafka-cluster不需要任何的broker收到消息，就立即返回ack给生产者，最容易丢消息，效率最高（同步发送的场景勿配置0）。
acks=1（默认），多副本之间的Leader已经收到消息，并把消息写入到本地的log中，才返回ack给生产者，性能和安全性较为均衡。
acks=-1/all，配置min.insync.replicas=2（默认为1，推荐配置大于等于2），此时就需要Leader和一个Follower同步完成后，才返回给ack给生产者（此时集群中有2个broker已经完成数据的接收）。这种方式最安全，但性能最差。

2、异步发送消息

# 确认机制
acks=0
sync.send=false

异步发送，生产者发送完消息后就可以执行之后的业务流程，broker在收到消息后异步调用生产者提供的 callback() 回调方法。

3、消息发送的缓冲区

kafka生产者默认会创建一个消息缓冲区，用来存放要发送的消息，默认为32mb； - props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
kafka本地线程会去缓冲区中一次拉取16k的数据，发送到broker； - props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
如果拉取不到16k的数据，间隔10ms也会将已有的数据发送到broker。 - props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 10);

五、消费者实现

1、消费者自动&&手动提交Offset

（1）提交的内容

“所属的消费组 + 主题 + 分区 + 消费的偏移量”，提交到集群的__consumer_offsets主题里面。

（2）自动提交

消费者poll消息下来后就自动提交offset。

// 是否自动提交offset，默认就是true
props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");

// 自动提交offset的间隔时间
props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");

注：自动提交可能会丢消息。因为消费者在消费前提交offset，可能提交完后还没有完成消费，消费者就挂了。

（3）手动提交

需要把自动提交的配置改成false。

props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");

手动提交分为两种：

手动同步提交：在消费完消息后调用同步提交的方法，当集群返回ack前一直阻塞，返回ack后表示提交成功，执行之后的逻辑。
手动异步提交：在消息消费完后提交，不需要等待集群ack，直接执行之后的逻辑，可以设置一个回调方法，供集群调用。

2、长轮询poll消息

（1）默认情况下，消费者一次会拉取500条消息。

props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);

（2）可以设置长轮询的时间周期，例如1000ms。

如果⼀次poll到500条，就直接执行for循环。
如果这⼀次没有poll到500条。且时间在1秒内，那么⻓轮询继续poll，要么到500条，要么到1s。
如果多次poll都没达到500条，且1秒时间到了，那么直接执行for循环。
如果两次poll的间隔超过30s，集群会认为该消费者的消费能⼒过弱，该消费者被踢出消费组，触发rebalance机制，rebalance机制会造成性能开销。可以通过设置这个参数，让一次poll的消息条数少⼀点。

//⼀次poll最⼤拉取消息的条数，可以根据消费速度的快慢来设置
props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 500);

//如果两次poll的时间如果超出了30s的时间间隔，kafka会认为其消费能⼒过弱，将其踢出消费组。将分区分配给其他消费者。-rebalance
props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 30 * 1000);

3、消费者健康状态检查

消费者每隔1s向kafka集群发送一次心跳，如果集群发现超过10s没有续约的消费者，会将其踢出消费组，触发消费组的reblance机制，将该分区的交给消费组里的其他消费者进行消费。

//consumer给broker发送⼼跳的间隔时间
props.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 1000);

//kafka如果超过10秒没有收到消费者的⼼跳，则会把消费者踢出消费组，进⾏rebalance，把分区分配给其他消费者。
props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 10 * 1000);

六、常见问题

1、防止消息丢失

（1）生产者发送消息到Broker的过程丢失：

方式一：异步发送

设置异步发送，发送失败的情况使用回调记录或者重发；
失败重试，配置重试次数。

方式二：同步发送

使用同步发送消息的方式。

（2）消息在Broker中存储丢失：

把ack设置为1或者all（-1），设置同步的分区数 >= 2，让Follower节点参与保存数据的确认。

（3）消费者从Broker接收消息丢失：

关闭自动提交偏移量，开启手动提交偏移量；
提交方式，把自动提交改成手动提交（最好使用同步 + 异步提交）。

2、防止重复消费

如果生产者发送消息后，由于网络抖动等问题，没有收到ack，但是实际上broker已经收到了消息。此时，生产者会进行重试，于是broker就会收到多条相同的消息，从而造成重复消费。

解决：

生产者关闭重试。这种方式会造成消息丢失（不推荐）；
消费者关闭自动提交偏移量，开启手动提交偏移量；
由消费者解决非幂等性消费问题： - 在数据库中创建联合主键，防止相同的主键创建出多条记录。- 使用分布式锁，以业务id为锁。保证只有一条记录能够创建成功。

3、保证顺序性消费

问题原因：一个topic的数据可能存储在不同的分区中，每个分区都有一个按照顺序存储的偏移量。如果消费者关联了多个分区，则不能保证顺序性。

解决该问题，只需要保证需要顺序消费的消息出现在同一个分区。

解决方法：

方式一： - 发送消息时，指定分区号；- 发送消息时，按照相同的业务设置相同的key（默认情况下，分区是通过key的hashcode值来确定分区的。因此，key一样的话，分区也是一样的）；
方式二（不推荐）： - 生产者：使用同步发送，ack设置成非0的值（1或者-1（all））。- 消费者：主题只设置一个分区，消费组只设置一个消费者。

主：实际kafka顺序消费的场景不多，因为会牺牲掉性能。

4、消息积压

（1）出现的原因

消费者的消费速度赶不上生产者的生产速度，导致kafka中大量的数据没有被消费。

随着积压消息的增多，消费者的寻址性能会下降，最终导致整个kafka对外提供服务的性能很差，从而造成其他服务访问速度变慢，造成服务雪崩。

（2）解决方案

在消费者中，使用多线程，充分利用机器的性能进行消费消息。
通过业务的架构设计，提升业务层面消费的性能。
创建多个消费组，多个消费者，部署到其他机器上，一起消费，提高消费者的消费速度。
创建一个消费者，该消费者在kafka另建一个主题，配上多个分区，多个分区再配上多个消费者。该消费者将消息poll下来，不进行消费，直接转发到新建的主题上。此时，新的主题的多个分区的多个消费者就开始一起消费了。（不常用）

5、应用场景

消息系统：用作消息中间件；
系统解耦
流量削峰
异步处理
日志聚合

6、高性能设计

消息分区：不受单台服务器的限制，可以不受限的处理更多的数据；
顺序读写：磁盘顺序读写，提升读写效率；
页缓存：把磁盘中的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问；
零拷贝：减少上下文切换及数据拷贝；
消息压缩：减少磁盘IO和网络IO；
分批发送：将消息打包批量发送，减少网络开销。

（1）零拷贝

非零拷贝流程：

消息保存的过程：生产者通过用户空间kafka将消息传递给内核空间的页缓存进行保存，然后页缓存再将消息传递到磁盘空间。

消息消费的过程：消费者通过用户空间的kafka到内核空间的页缓存中去查找数据，如果没有目标消息，则继续查找磁盘文件。从磁盘文件中将消息拷贝到页缓存，再由页缓存将消息拷贝到用户空间kafka。

发送给消费者需要用到socket连接和网卡，此过程首先将用户空间kafka中消息拷贝到内核空间的socket缓冲区，然后由socket缓冲区将消息拷贝到网卡，继而发给Consumer。

零拷贝流程：

消息的保存过程同“非零拷贝流程”。

消息的消费过程减少了从页缓存到kafka的拷贝，及kafka到socket缓冲区的拷贝。而是由页缓存直接将消息拷贝到网卡，继而发送给consumer（发送的过程拷贝次数从4次减少到2次）。

Q：kafka实现高性能的设计有了解吗？

A：kafka 高性能是多方面协同的结果，包括宏观架构、分布式存储、ISR数据同步，以及高效的利用磁盘、操作系统等。主要包括：

消息分区：不受单台服务器的影响，可以同时处理更多的数据；

顺序读写：磁盘顺序读写，提升读写的效率；

页缓存：把磁盘的数据缓存到内存中，把对磁盘的访问变为对内存的访问；

零拷贝：减少上下文切换及数据拷贝的开销；

消息压缩：减少磁盘IO和网络IO；

分配发送：消息批量发送，减少网络开销。

参考：

https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1G7zA?p=1；

https://www.bilibili.com/video/BV1yT411H7YK；

https://www.jianshu.com/p/d3e963ff8b70；

https://juejin.cn/post/7179046224379510844；

https://juejin.cn/post/6844903565731823623；

*https://www.jianshu.com/p/d3e963ff8b70 ；

https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/15026824.html；

标签： java kafka

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_27378621/article/details/140234095
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