文章目录
- 3. Kafka 架构详解
- 3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制
- 3.2 Kafka 生产者
- 3.2.1 分区策略
- 3.2.2 数据可靠性保证
- 3.2.3 Exactly Once 语义
- 3.3 Kafka 消费者
- 3.3.1 消费方式
- 3.3.2 分区分配策略
- 3.3.3 offset 的维护
- 3.4 Zookeeper 在 Kafka 中的作用
- 3.5 Kafka 事务
- 3.5.1 生产者事务
- 3.5.2 消费者事务
3. Kafka 架构详解
3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic 的。
topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文 件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己 消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位 效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment 对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名 规则为：topic 名称+分区序号。
“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元 数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。
3.2 Kafka 生产者
3.2.1 分区策略
（1）分区的原因
- 方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
- 可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写。
（2）分区的原则
需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。
3.2.2 数据可靠性保证
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后，都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
（1）副本数据同步策略
同样为了容忍 n 台节点的故障，第一种方案需要 2n+1 个副本，而第二种方案只需要 n+1 个副本，而 Kafka 的每个分区都有大量的数据，第一种方案会造成大量数据的冗余。因此Kafka 采用的是第二种方案。
（2）ISR
采用第二种方案之后，有以下情景：leader 收到数据，所有 follower 都开始同步数据， 但有一个 follower，因为某种故障，迟迟不能与 leader 进行同步，那 leader 就要一直等下去， 直到它完成同步，才能发送 ack。这个问题怎么解决呢？
Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR)，意为和 leader 保持同步的 follower 集 合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后，leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower 长时间 未 向 leader 同 步 数 据 ， 则 该 follower 将 被 踢 出 ISR ， 该 时 间 阈 值 由replica.lag.time.max.ms 参数设定。Leader 发生故障之后，就会从 ISR 中选举新的 leader。
（3）ack 应答机制
Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡， 选择以下的配置。
acks 参数配置：
acks：
- 0：producer 不等待 broker 的 ack，这一操作提供了一个最低的延迟，broker 一接收到还 没有写入磁盘就已经返回，当 broker 故障时有可能丢失数据；
- 1：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 落盘成功后返回 ack，如果在 follower 同步成功之前 leader 故障，那么将会丢失数据；
- -1（all）：producer 等待 broker 的 ack，partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才 返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会 造成数据重复。
（4）故障处理细节
LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，ISR 队列中最小的 LEO。
1）follower 故障
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘 记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。 等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重 新加入 ISR 了。
2）leader 故障
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader 同步数据。
这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
3.2.3 Exactly Once 语义
At Least Once 可以保证数据不丢失，但是不能保证数据不重复；相对的，At Least Once 可以保证数据不重复，但是不能保证数据不丢失。但是，对于一些非常重要的信息，比如说 交易数据，下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失，即 Exactly Once 语义。
0.11 版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论 向 Server 发送多少次重复数据，Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 At Least Once 语 义，就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。
启用幂等性，只需要将 Producer 的参数中 enable.idompotence 设置为 true 即可。开启幂等性的 Producer 在 初始化的时候会被分配一个 PID，发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而 Broker 端会对做缓存，当具有相同主键的消息提交时，Broker 只 会持久化一条。
3.3 Kafka 消费者
3.3.1 消费方式
consumer 采用 pull（拉）模式从 broker 中读取数据。pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适 当的速率消费消息。
pull 模式不足之处是，如果 kafka 没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数 据。针对这一点，Kafka 的消费者在消费数据时会传入一个时长参数 timeout，如果当前没有 数据可供消费，consumer 会等待一段时间之后再返回，这段时长即为 timeout。
3.3.2 分区分配策略
Kafka 有两种分配策略，一是 RoundRobin，一是 Range。
（1）Range 分区策略原理
（2）RoundRobin 分区策略原理
3.3.3 offset 的维护
由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故 障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
__consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic+ 分区号，value 就是当前 offset 的值。每隔一段时间，kafka 内部会对这个 topic 进行 compact，也就是每个 group.id+topic+分区号就保留最新数据。
__consumer_offsets 为 Kafka 中的 topic，要想消费该topic的，需要将配置文件 config/consumer.properties 中 exclude.internal.topics=false修改为false。
3.4 Zookeeper 在 Kafka 中的作用
Kafka 集群中有一个 broker 会被选举为 Controller，负责管理集群 broker 的上下线，所 有 topic 的分区副本分配和 leader 选举等工作。Controller 的管理工作都是依赖于 Zookeeper 的。
leader 选举流程：
3.5 Kafka 事务
3.5.1 生产者事务
3.5.2 消费者事务
