淺談分布式消息技術(shù)Kafka

作者：佚名 2017-07-27 14:32:05

大數(shù)據(jù)

分布式

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司開發(fā)，是一個分布式、分區(qū)的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式日志系統(tǒng)(也可以當做MQ系統(tǒng))，常見可以用于web/nginx日志、訪問日志，消息服務(wù)等等，Linkedin于2010年貢獻給了Apache基金會并成為頂級開源項目。

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Kafka的基本介紹

Kafka是最初由Linkedin公司開發(fā)，是一個分布式、分區(qū)的、多副本的、多訂閱者，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式日志系統(tǒng)(也可以當做MQ系統(tǒng))，常見可以用于web/nginx日志、訪問日志，消息服務(wù)等等，Linkedin于2010年貢獻給了Apache基金會并成為***開源項目。

主要應(yīng)用場景是：日志收集系統(tǒng)和消息系統(tǒng)。

Kafka主要設(shè)計目標如下：

• 以時間復(fù)雜度為O(1)的方式提供消息持久化能力，即使對TB級以上數(shù)據(jù)也能保證常數(shù)時間的訪問性能。
• 高吞吐率。即使在非常廉價的商用機器上也能做到單機支持每秒100K條消息的傳輸。
• 支持Kafka Server間的消息分區(qū)，及分布式消費，同時保證每個partition內(nèi)的消息順序傳輸。
• 同時支持離線數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)處理。

Kafka的設(shè)計原理分析

一個典型的kafka集群中包含若干producer，若干broker，若干consumer，以及一個Zookeeper集群。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在consumer group發(fā)生變化時進行rebalance。producer使用push模式將消息發(fā)布到broker，consumer使用pull模式從broker訂閱并消費消息。

Kafka專用術(shù)語：

• Broker：消息中間件處理結(jié)點，一個Kafka節(jié)點就是一個broker，多個broker可以組成一個Kafka集群。
• Topic：一類消息，Kafka集群能夠同時負責多個topic的分發(fā)。
• Partition：topic物理上的分組，一個topic可以分為多個partition，每個partition是一個有序的隊列。
• Segment：partition物理上由多個segment組成。
• offset：每個partition都由一系列有序的、不可變的消息組成，這些消息被連續(xù)的追加到partition中。partition中的每個消息都有一個連續(xù)的序列號叫做offset，用于partition唯一標識一條消息。
• Producer：負責發(fā)布消息到Kafka broker。
• Consumer：消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。
• Consumer Group：每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group。

Kafka數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖聞?wù)特點

• at most once：最多一次，這個和JMS中”非持久化”消息類似，發(fā)送一次，無論成敗，將不會重發(fā)。消費者fetch消息，然后保存offset，然后處理消息;當client保存offset之后，但是在消息處理過程中出現(xiàn)了異常，導(dǎo)致部分消息未能繼續(xù)處理。那么此后”未處理”的消息將不能被fetch到，這就是”at most once”。
• at least once：消息至少發(fā)送一次，如果消息未能接受成功，可能會重發(fā)，直到接收成功。消費者fetch消息，然后處理消息，然后保存offset。如果消息處理成功之后，但是在保存offset階段zookeeper異常導(dǎo)致保存操作未能執(zhí)行成功，這就導(dǎo)致接下來再次fetch時可能獲得上次已經(jīng)處理過的消息，這就是”at least once”，原因offset沒有及時的提交給zookeeper，zookeeper恢復(fù)正常還是之前offset狀態(tài)。
• exactly once：消息只會發(fā)送一次。kafka中并沒有嚴格的去實現(xiàn)(基于2階段提交)，我們認為這種策略在kafka中是沒有必要的。

通常情況下”at-least-once”是我們***。

Kafka消息存儲格式

Topic & Partition

一個topic可以認為一個一類消息，每個topic將被分成多個partition，每個partition在存儲層面是append log文件。

在Kafka文件存儲中，同一個topic下有多個不同partition，每個partition為一個目錄，partiton命名規(guī)則為topic名稱+有序序號，***個partiton序號從0開始，序號***值為partitions數(shù)量減1。

• 每個partion(目錄)相當于一個巨型文件被平均分配到多個大小相等segment(段)數(shù)據(jù)文件中。但每個段segment file消息數(shù)量不一定相等，這種特性方便old segment file快速被刪除。
• 每個partiton只需要支持順序讀寫就行了，segment文件生命周期由服務(wù)端配置參數(shù)決定。

這樣做的好處就是能快速刪除無用文件，有效提高磁盤利用率。

• segment file組成：由2大部分組成，分別為index file和data file，此2個文件一一對應(yīng)，成對出現(xiàn)，后綴”.index”和“.log”分別表示為segment索引文件、數(shù)據(jù)文件.
• segment文件命名規(guī)則：partion全局的***個segment從0開始，后續(xù)每個segment文件名為上一個segment文件***一條消息的offset值。數(shù)值***為64位long大小，19位數(shù)字字符長度，沒有數(shù)字用0填充。

segment中index與data file對應(yīng)關(guān)系物理結(jié)構(gòu)如下：

上圖中索引文件存儲大量元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件存儲大量消息，索引文件中元數(shù)據(jù)指向?qū)?yīng)數(shù)據(jù)文件中message的物理偏移地址。

其中以索引文件中元數(shù)據(jù)3,497為例，依次在數(shù)據(jù)文件中表示第3個message(在全局partiton表示第368772個message)，以及該消息的物理偏移地址為497。

了解到segment data file由許多message組成，下面詳細說明message物理結(jié)構(gòu)如下：

參數(shù)說明：

副本(replication)策略

Kafka的高可靠性的保障來源于其健壯的副本(replication)策略。

1) 數(shù)據(jù)同步

kafka在0.8版本前沒有提供Partition的Replication機制，一旦Broker宕機，其上的所有Partition就都無法提供服務(wù)，而Partition又沒有備份數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的可用性就大大降低了。所以0.8后提供了Replication機制來保證Broker的failover。

引入Replication之后，同一個Partition可能會有多個Replica，而這時需要在這些Replication之間選出一個Leader，Producer和Consumer只與這個Leader交互，其它Replica作為Follower從Leader中復(fù)制數(shù)據(jù)。

2) 副本放置策略

為了更好的做負載均衡，Kafka盡量將所有的Partition均勻分配到整個集群上。

Kafka分配Replica的算法如下：

• 將所有存活的N個Brokers和待分配的Partition排序
• 將第i個Partition分配到第(i mod n)個Broker上，這個Partition的***個Replica存在于這個分配的Broker上，并且會作為partition的優(yōu)先副本
• 將第i個Partition的第j個Replica分配到第((i + j) mod n)個Broker上
• 假設(shè)集群一共有4個brokers，一個topic有4個partition，每個Partition有3個副本。下圖是每個Broker上的副本分配情況。 

 3) 同步策略

Producer在發(fā)布消息到某個Partition時，先通過ZooKeeper找到該Partition的Leader，然后無論該Topic的Replication Factor為多少，Producer只將該消息發(fā)送到該Partition的Leader。Leader會將該消息寫入其本地Log。每個Follower都從Leader pull數(shù)據(jù)。這種方式上，F(xiàn)ollower存儲的數(shù)據(jù)順序與Leader保持一致。Follower在收到該消息并寫入其Log后，向Leader發(fā)送ACK。一旦Leader收到了ISR中的所有Replica的ACK，該消息就被認為已經(jīng)commit了，Leader將增加HW并且向Producer發(fā)送ACK。

為了提高性能，每個Follower在接收到數(shù)據(jù)后就立馬向Leader發(fā)送ACK，而非等到數(shù)據(jù)寫入Log中。因此，對于已經(jīng)commit的消息，Kafka只能保證它被存于多個Replica的內(nèi)存中，而不能保證它們被持久化到磁盤中，也就不能完全保證異常發(fā)生后該條消息一定能被Consumer消費。

Consumer讀消息也是從Leader讀取，只有被commit過的消息才會暴露給Consumer。

Kafka Replication的數(shù)據(jù)流如下圖所示：

對于Kafka而言，定義一個Broker是否“活著”包含兩個條件：

• 一是它必須維護與ZooKeeper的session(這個通過ZooKeeper的Heartbeat機制來實現(xiàn))。
• 二是Follower必須能夠及時將Leader的消息復(fù)制過來，不能“落后太多”。

Leader會跟蹤與其保持同步的Replica列表，該列表稱為ISR(即in-sync Replica)。如果一個Follower宕機，或者落后太多，Leader將把它從ISR中移除。這里所描述的“落后太多”指Follower復(fù)制的消息落后于Leader后的條數(shù)超過預(yù)定值或者Follower超過一定時間未向Leader發(fā)送fetch請求。

Kafka只解決fail/recover，一條消息只有被ISR里的所有Follower都從Leader復(fù)制過去才會被認為已提交。這樣就避免了部分數(shù)據(jù)被寫進了Leader，還沒來得及被任何Follower復(fù)制就宕機了，而造成數(shù)據(jù)丟失(Consumer無法消費這些數(shù)據(jù))。而對于Producer而言，它可以選擇是否等待消息commit。這種機制確保了只要ISR有一個或以上的Follower，一條被commit的消息就不會丟失。

4) leader選舉

Leader選舉本質(zhì)上是一個分布式鎖，有兩種方式實現(xiàn)基于ZooKeeper的分布式鎖：

• 節(jié)點名稱唯一性：多個客戶端創(chuàng)建一個節(jié)點，只有成功創(chuàng)建節(jié)點的客戶端才能獲得鎖
• 臨時順序節(jié)點：所有客戶端在某個目錄下創(chuàng)建自己的臨時順序節(jié)點，只有序號最小的才獲得鎖

Majority Vote的選舉策略和ZooKeeper中的Zab選舉是類似的，實際上ZooKeeper內(nèi)部本身就實現(xiàn)了少數(shù)服從多數(shù)的選舉策略。kafka中對于Partition的leader副本的選舉采用了***種方法：為Partition分配副本，指定一個ZNode臨時節(jié)點，***個成功創(chuàng)建節(jié)點的副本就是Leader節(jié)點，其他副本會在這個ZNode節(jié)點上注冊Watcher監(jiān)聽器，一旦Leader宕機，對應(yīng)的臨時節(jié)點就會被自動刪除，這時注冊在該節(jié)點上的所有Follower都會收到監(jiān)聽器事件，它們都會嘗試創(chuàng)建該節(jié)點，只有創(chuàng)建成功的那個follower才會成為Leader(ZooKeeper保證對于一個節(jié)點只有一個客戶端能創(chuàng)建成功)，其他follower繼續(xù)重新注冊監(jiān)聽事件。

Kafka消息分組，消息消費原理

同一Topic的一條消息只能被同一個Consumer Group內(nèi)的一個Consumer消費，但多個Consumer Group可同時消費這一消息。

這是Kafka用來實現(xiàn)一個Topic消息的廣播(發(fā)給所有的Consumer)和單播(發(fā)給某一個Consumer)的手段。一個Topic可以對應(yīng)多個Consumer Group。如果需要實現(xiàn)廣播，只要每個Consumer有一個獨立的Group就可以了。要實現(xiàn)單播只要所有的Consumer在同一個Group里。用Consumer Group還可以將Consumer進行自由的分組而不需要多次發(fā)送消息到不同的Topic。

Push vs. Pull

作為一個消息系統(tǒng)，Kafka遵循了傳統(tǒng)的方式，選擇由Producer向broker push消息并由Consumer從broker pull消息。

push模式很難適應(yīng)消費速率不同的消費者，因為消息發(fā)送速率是由broker決定的。push模式的目標是盡可能以最快速度傳遞消息，但是這樣很容易造成Consumer來不及處理消息，典型的表現(xiàn)就是拒絕服務(wù)以及網(wǎng)絡(luò)擁塞。而pull模式則可以根據(jù)Consumer的消費能力以適當?shù)乃俾氏M消息。

對于Kafka而言，pull模式更合適。pull模式可簡化broker的設(shè)計，Consumer可自主控制消費消息的速率，同時Consumer可以自己控制消費方式——即可批量消費也可逐條消費，同時還能選擇不同的提交方式從而實現(xiàn)不同的傳輸語義。

Kafak順序?qū)懭肱c數(shù)據(jù)讀取

生產(chǎn)者(producer)是負責向Kafka提交數(shù)據(jù)的，Kafka會把收到的消息都寫入到硬盤中，它絕對不會丟失數(shù)據(jù)。為了優(yōu)化寫入速度Kafak采用了兩個技術(shù)，順序?qū)懭牒蚆MFile。

順序?qū)懭?/strong>

因為硬盤是機械結(jié)構(gòu)，每次讀寫都會尋址，寫入，其中尋址是一個“機械動作”，它是最耗時的。所以硬盤最“討厭”隨機I/O，最喜歡順序I/O。為了提高讀寫硬盤的速度，Kafka就是使用順序I/O。

每條消息都被append到該Partition中，屬于順序?qū)懘疟P，因此效率非常高。

對于傳統(tǒng)的message queue而言，一般會刪除已經(jīng)被消費的消息，而Kafka是不會刪除數(shù)據(jù)的，它會把所有的數(shù)據(jù)都保留下來，每個消費者(Consumer)對每個Topic都有一個offset用來表示讀取到了第幾條數(shù)據(jù)。

即便是順序?qū)懭胗脖P，硬盤的訪問速度還是不可能追上內(nèi)存。所以Kafka的數(shù)據(jù)并不是實時的寫入硬盤，它充分利用了現(xiàn)代操作系統(tǒng)分頁存儲來利用內(nèi)存提高I/O效率。

在Linux Kernal 2.2之后出現(xiàn)了一種叫做“零拷貝(zero-copy)”系統(tǒng)調(diào)用機制，就是跳過“用戶緩沖區(qū)”的拷貝，建立一個磁盤空間和內(nèi)存空間的直接映射，數(shù)據(jù)不再復(fù)制到“用戶態(tài)緩沖區(qū)”系統(tǒng)上下文切換減少2次，可以提升一倍性能。

通過mmap，進程像讀寫硬盤一樣讀寫內(nèi)存(當然是虛擬機內(nèi)存)。使用這種方式可以獲取很大的I/O提升，省去了用戶空間到內(nèi)核空間復(fù)制的開銷(調(diào)用文件的read會把數(shù)據(jù)先放到內(nèi)核空間的內(nèi)存中，然后再復(fù)制到用戶空間的內(nèi)存中。)

消費者(讀取數(shù)據(jù))

試想一下，一個Web Server傳送一個靜態(tài)文件，如何優(yōu)化?答案是zero copy。傳統(tǒng)模式下我們從硬盤讀取一個文件是這樣的。

先復(fù)制到內(nèi)核空間(read是系統(tǒng)調(diào)用，放到了DMA，所以用內(nèi)核空間)，然后復(fù)制到用戶空間(1、2);從用戶空間重新復(fù)制到內(nèi)核空間(你用的socket是系統(tǒng)調(diào)用，所以它也有自己的內(nèi)核空間)，***發(fā)送給網(wǎng)卡(3、4)。

Zero Copy中直接從內(nèi)核空間(DMA的)到內(nèi)核空間(Socket的)，然后發(fā)送網(wǎng)卡。這個技術(shù)非常普遍，Nginx也是用的這種技術(shù)。

實際上，Kafka把所有的消息都存放在一個一個的文件中，當消費者需要數(shù)據(jù)的時候Kafka直接把“文件”發(fā)送給消費者。當不需要把整個文件發(fā)出去的時候，Kafka通過調(diào)用Zero Copy的sendfile這個函數(shù)，這個函數(shù)包括：