KafkaProducer 设置分区 kafka分区顺序_KafkaProducer 设置分区

 Kafka生产过程分析

写入方式

producer采用推(push)模式将消息发布到broker,每条消息都被追加(append)到分区(patition)中,属于顺序写磁盘(顺序写磁盘效率比随机写内存要高,保障kafka吞吐率)。

分区(Partition)

消息发送时都被发送到一个topic,其本质就是一个目录,而topic是由一些Partition

Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示:

 

KafkaProducer 设置分区 kafka分区顺序_kafka_02

KafkaProducer 设置分区 kafka分区顺序_kafka_03

我们可以看到,每个Partition中的消息都是有序的,生产的消息被不断追加到Partition log上,其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。

1)分区的原因

(1)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;

(2)可以提高并发,因为可以以Partition为单位读写了。

2)分区的原则

(1)指定了patition,则直接使用;

(2)未指定patition但指定key,通过对key的value进行hash出一个patition

(3)patition和key都未指定,使用轮询选出一个patition。

DefaultPartitioner类 public int partition(
    String topic,
    Object key,
    byte [] keyBytes,
    Object value,
    byte [] valueBytes,
    Cluster cluster
) { List < PartitionInfo > partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);

int numPartitions = partitions.size();

if (keyBytes == null) { int nextValue = nextValue(topic);

List < PartitionInfo > availablePartitions = cluster.availablePartitionsForTopic(topic);

if (availablePartitions.size() > 0) { int part = Utils.toPositive(nextValue) % availablePartitions.size();

return availablePartitions.get(part).partition();

}
else { / / no partitions are available,
give a non - available partition return Utils.toPositive(nextValue) % numPartitions;

} }
else { / / hash the keyBytes to choose a partition return Utils.toPositive(Utils.murmur2(keyBytes)) % numPartitions;

} }

 

副本(Replication)

同一个partition可能会有多个replication(对应 server.properties 配置中的 default.replication.factor=N)。没有replication的情况下,一旦broker 宕机,其上所有 patition 的数据都不可被消费,同时producer也不能再将数据存于其上的patition。引入replication之后,同一个partition可能会有多个replication,而这时需要在这些replication之间选出一个leader,producer和consumer只与这个leader交互,其它replication作为follower从leader 中复制数据。

写入流程

producer写入消息流程如下:

KafkaProducer 设置分区 kafka分区顺序_KafkaProducer 设置分区_04

1)producer先从zookeeper的 "/brokers/.../state"节点找到该partition的leader

2)producer将消息发送给该leader

3)leader将消息写入本地log

4)followers从leader pull消息,写入本地log后向leader发送ACK

5)leader收到所有ISR中的replication的ACK后,增加HW(high watermark,最后commit 的offset)并向producer发送ACK

broker 保存消息

存储方式

物理上把topic分成一个或多个patition(对应 server.properties 中的num.partitions=3配置),每个patition物理上对应一个文件夹(该文件夹存储该patition的所有消息和索引文件),如下:

[atg@hadoop102 logs]$ ll
drwxrwxr-x. 2 atg atg  4096 8月   6 14:37 first-0
drwxrwxr-x. 2 atg atg  4096 8月   6 14:35 first-1
drwxrwxr-x. 2 atg atg  4096 8月   6 14:37 first-2
[atg@hadoop102 logs]$ cd first-0
[atg@hadoop102 first-0]$ ll
-rw-rw-r--. 1 atg atg 10485760 8月   6 14:33 00000000000000000000.index
-rw-rw-r--. 1 atg atg      219 8月   6 15:07 00000000000000000000.log
-rw-rw-r--. 1 atg atg 10485756 8月   6 14:33 00000000000000000000.timeindex
-rw-rw-r--. 1 atg atg        8 8月   6 14:37 leader-epoch-checkpoint

 

存储策略

无论消息是否被消费,kafka都会保留所有消息。有两种策略可以删除旧数据:

1)基于时间:log.retention.hours=168

2)基于大小:log.retention.bytes=1073741824

需要注意的是,因为Kafka读取特定消息的时间复杂度为O(1),即与文件大小无关,所以这里删除过期文件与提高 Kafka 性能无关。

 

Zookeeper存储结构

KafkaProducer 设置分区 kafka分区顺序_kafka_05

注意:producer不在zk中注册,消费者在zk中注册。