目录

  • 一. Kafka
  • 1.1. Kafka 概念
  • 1.2. Kafka 数据存储设计
  • 1.2.1. partition 的数据文件（offset，MessageSize，data）
  • 1.2.2. 数据文件分段 segment（顺序读写、分段命令、二分查找）
  • 1.2.3. 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）
  • 1.3. 生产者设计
  • 1.3.1. 负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上）
  • 1.3.2. 批量发送
  • 1.3.3. 压缩（GZIP 或 Snappy）
  • 1.4. 消费者设计
  • 1.4.1. Consumer Group


一. Kafka

1.1. Kafka 概念

Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由 LinkedIn 公司开发，使用Scala 语言编写，目前是 Apache 的开源项目。

  1. broker：Kafka 服务器，负责消息存储和转发
  2. topic：消息类别，Kafka 按照 topic 来分类消息
  3. partition：topic 的分区，一个 topic 可以包含多个 partition，topic 消息保存在各个
    partition 上
  4. offset：消息在日志中的位置，可以理解是消息在 partition 上的偏移量，也是代表该消息的
    唯一序号
  5. Producer：消息生产者
  6. Consumer：消息消费者
  7. Consumer Group：消费者分组，每个 Consumer 必须属于一个 group
  8. Zookeeper：保存着集群 broker、topic、partition 等 meta 数据；另外，还负责 broker 故障发现，partition leader 选举，负载均衡等功能

1.2. Kafka 数据存储设计

1.2.1. partition 的数据文件（offset，MessageSize，data）

partition 中的每条 Message 包含了以下三个属性：offset，MessageSize，data，其中 offset 表 示 Message 在这个 partition 中的偏移量，offset 不是该 Message 在 partition 数据文件中的实际存储位置，而是逻辑上一个值，它唯一确定了 partition 中的一条 Message，可以认为 offset 是partition 中 Message 的 id；MessageSize 表示消息内容 data 的大小；data 为 Message 的具体内容。

1.2.2. 数据文件分段 segment（顺序读写、分段命令、二分查找）

partition 物理上由多个 segment 文件组成，每个 segment 大小相等，顺序读写。每个 segment数据文件以该段中最小的 offset 命名，文件扩展名为.log。这样在查找指定 offset 的 Message 的时候，用二分查找就可以定位到该 Message 在哪个 segment 数据文件中。

1.2.3. 数据文件索引（分段索引、稀疏存储）

Kafka 为每个分段后的数据文件建立了索引文件，文件名与数据文件的名字是一样的，只是文件扩展名为.index。index 文件中并没有为数据文件中的每条 Message 建立索引，而是采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。这样避免了索引文件占用过多的空间，从而可以将索引文件保留在内存中。

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1.3. 生产者设计

1.3.1. 负载均衡（partition 会均衡分布到不同 broker 上）

由于消息 topic 由多个 partition 组成，且 partition 会均衡分布到不同 broker 上，因此，为了有效利用 broker 集群的性能，提高消息的吞吐量，producer 可以通过随机或者 hash 等方式，将消息平均发送到多个 partition 上，以实现负载均衡。

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1.3.2. 批量发送

是提高消息吞吐量重要的方式，Producer 端可以在内存中合并多条消息后，以一次请求的方式发送了批量的消息给 broker，从而大大减少 broker 存储消息的 IO 操作次数。但也一定程度上影响了消息的实时性，相当于以时延代价，换取更好的吞吐量。

1.3.3. 压缩（GZIP 或 Snappy）

Producer 端可以通过 GZIP 或 Snappy 格式对消息集合进行压缩。Producer 端进行压缩之后，在Consumer 端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是 CPU（压缩和解压会耗掉部分 CPU 资源）。

1.4. 消费者设计

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1.4.1. Consumer Group

同一 Consumer Group 中的多个 Consumer 实例，不同时消费同一个 partition，等效于队列模式。partition 内消息是有序的，Consumer 通过 pull 方式消费消息。Kafka 不删除已消费的消息对于 partition，顺序读写磁盘数据，以时间复杂度 O(1)方式提供消息持久化能力。