小白学习Kafka（一）：初识

前言

刚学了rabbitmq, 怎么突然又开始了kafka?

  1. 艺多不压身 <摸着渐渐稀疏的头发>
  2. 只有对比才能有更深的理解
  3. 起于专业，终于专业

起步

知乎上kafka 推荐书籍？，其中列出来了大神的书籍、博客，站在大佬的肩膀上，努力向前！

摘录下

  1. Apache Kafka 官网
  2. StackOverflow: Newest 'apache-kafka' Questions
  3. 美团李志涛博客
  4. 胡夕 - 博客园 –《Apache Kafka实战》
  5. kafka中文教程 - OrcHome

看了下极客时间—Kafka核心技术与实战的目录介绍，加上大佬有《Apache Kafka实战》，应该这样的配套更全面。

那就开始学习吧。

Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

消息引擎系统概念：

  1. 【官方】消息引擎系统是一组规范。企业利用这组规范在不同系统之间传递语 义准确的消息，实现松耦合的异步式数据传递。
  2. 【人话】系统 A 发送消息给消息引擎系统，系统 B 从消息引擎系统中读取 A 发送的消息。

组成部分

  1. 消息：json、xml、protocol buffer等
  2. 传输协议; <http不属于传输协议，属于网络协议>点对点模型: 上述列子中，A 只能被 B 读取。发布\订阅模型topic、publisher、subscriber可以有多个发布者向相同的主题发布消息，也支持多个消费者订阅。

kafka 基本概念

  1. Broker：Kafka 集群由多个 Kafka 实例（server） 组成，每个实例构成一个 broker，说白了就是服务器；
  2. Producer：生产者，即消息发送者，push 消息到 Kafka 集群中的 broker（就是 server）中
  3. Topic：主题，producer 向 kafka 集群 push 的消息会被归于某一类别，即Topic，这本质上只是一个逻辑概念，面向的对象是 producer 和 consumer，producer 只需要关注将消息 push 到哪一个 Topic 中，consumer 只需要关心自己订阅了哪个 Topic；
  4. Partition：每一个 Topic 又被分为多个 Partitions，即物理分区；出于负载均衡的考虑，同一个 Topic 的 Partitions 分别存储于 Kafka 集群的多个 broker 上；为了提高可靠性，这些 Partitions 可以由 Kafka 机制中的 replicas 来设置备份的数量；
  5. Consumer：消费者，从 Kafka 集群的 broker 中 pull 消息、消费消息；
  6. Consumer group：high-level consumer API 中，每个 consumer 都属于一个 consumer-group，每条消息只能被 consumer-group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer-group 消费；
  7. Replica。Kafka 中消息的备份又叫做副本（Replica），副本的数量是可以配置的，Kafka 定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica）追随者副本（Follower Replica）前者对外提供服务，后者只是被动跟随
  8. Offset： 消息位移， 表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值
  9. Consumer Offset： 消费者位移，表征消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。
  10. ZooKeeper：Kafka 通过 ZooKeeper 来存储集群的 meta 信息等；

kafka 与 Zookeeper

Kafka的服务器端由被称为 Broker 的服务进程构成，即一个 Kafka 集群由多个 Broker 组成，Broker 负责接收和处理客户端发送过来的请求，以及对消息进行持久化；

该部分需要结合zk, 后续再学习。

定位

Kafka的定位：Kafka 不再是一个单纯的消息引擎系统，而是能够实现精确一次（Exactly-once）处理语义的实时流处理平台。

  1. Apache Kafka，也称社区版 Kafka。优势在于迭代速度快，社区响应度高，使用它可以 让你有更高的把控度；缺陷在于仅提供基础核心组件，缺失一些高级的特性。
  2. Confluent Kafka，Confluent 公司提供的 Kafka。优势在于集成了很多高级特性且由 Kafka 原班人马打造，质量上有保证；缺陷在于相关文档资料不全，普及率较低，没有太 多可供参考的范例。
  3. CDH/HDP Kafka，大数据云公司提供的 Kafka，内嵌 Apache Kafka。优势在于操作简 单，节省运维成本；缺陷在于把控度低，演进速度较慢。

监控
JMXTrans + InfluxDB + Grafana

部署方案

操作系统

五种I/O模型

  1. 阻塞式 I/O
  2. 非阻塞式 I/O
  3. I/O 多路复用：
  4. 信号驱动 I/O
  5. 异步 I/O。

I/O 模型与 Kafka 的关系又是什么呢？

实际上 Kafka 客户端底层使用了 Java 的 selector，selector 在 Linux 上的实现机制是 epoll，而在 Windows 平台上的实现机制 是 select。因此在这一点上将 Kafka 部署在 Linux 上是有优势的，因为能够获得更高效的 I/O 性能。

在 Linux 部署 Kafka 能够享受到零拷贝技术所带来的 快速数据传输特性。

磁盘容量

每天 1 亿条 1KB 大小的消息，保存两份且留存两周的时间，Kafka 集群需要为这个业务预 留多少磁盘空间吗？

  1. 单日：1 亿 * 1KB * 2 / 1000 / 1000 = 200GB
  2. 加上索引数据等，预留20%磁盘空间； 220G
  3. 两周，220*14，大约3T；
  4. kafka支持数据压缩，压缩比0.75， 总的需要2.25T

考虑的因素

  1. 消息数量
  2. 留存时间
  3. 平均消息大小
  4. 备份数量
  5. 是否启用压缩

带宽

假设你公司的机房环境是千兆网络，即 1Gbps，现在你有个业务，其业务目标或 SLA 是在 1 小时内处 理 1TB 的业务数据。需要多少台 Kafka 服务器来完成这个业务呢？

  1. 1Gbps, 每秒处理 1Gb 的数据;
  2. 单台Kafka服务用70% 带宽；也就是700Mb；【最大】
  3. 1T一小时，每秒 1000*1000/3600 = 277；
  4. 但带宽资源 Mbps 而不是 MBps, 需要乘以8，等于2300+
  5. 2336/240， 约等于10台机器
  6. 如果需要备份两份，乘以3，即30台

配置

Broker 配置

  1. log.dirs：一定要配置多个路径，格式为CSV；
  2. log.dir：补充上一个参数的；

ZooKeeper 配置

  1. zookeeper.connect: CSV 格式的参数，比 如我可以指定它的值为 zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181

你有两套 Kafka 集群，假设分别叫它们 kafka1 和 kafka2，那么两套集群的zookeeper.connect参数可以 这样指定：

zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka1
zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka2。

切记 chroot [别名]只需要写一次，而且是加到最后的

与 Broker 连接配置

  1. listeners：学名叫监听器, 对内，内网访问，这个就行了。
  2. advertised.listeners：这组监听器是 Broker 用于对外发布的
  3. listener.security.protocol.map： 告诉这个协议 底层使用了哪种安全协议；
改变当前broker 0上的log cleaner threads可以通过下面命令实现：> bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type brokers --entity-name 0 --alter --add-config log.cleaner.threads=2查看当前broker 0的动态配置参数：> bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type brokers --entity-name 0 --describe删除broker id为0的server上的配置参数/设置为默认值：> bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type brokers --entity-name 0 --alter --delete-config log.cleaner.threads同时更新集群上所有broker上的参数（cluster-wide类型，保持所有brokers上参数的一致性）：> bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type brokers --entity-default --alter --add-config log.cleaner.threads=2查看当前集群中动态的cluster-wide类型的参数列表：> bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server localhost:9092 --entity-type brokers --entity-default --describe

Topic 管理

  1. auto.create.topics.enable：false, 是否允许自动创建 Topic。建议：false, 防止疏忽创建topic;
  2. unclean.leader.election.enable：是否允许 Unclean Leader 选举。建议false, 不让落后太多的副本当选leader；
  3. auto.leader.rebalance.enable：是否允许定期进 行 Leader 选举。false，没必要没事换leader，即便原来的leader正常也会定期换，没有必要。

Topic 级别参数
Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数.

retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。 默认是 7 天，即该 Topic 只保存最近 7 天的消息
retention.bytes：规定了要为该 Topic 预留多大的磁盘空间。

可在创建topic时，通过--config进行指定项的参数配置，覆盖默认配置：> bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic my-topic --partitions 1 --replication-factor 1 --config max.message.bytes=1000000 --config flush.messages=1也可以在创建topic之后通过config.sh文件对其中的特定指标进行修改，下面操作对my-topic相关指标进行配置：> bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --entity-type topics --entity-name my-topic --alter --add-config max.message.bytes=1000000查看是否修改成功：> bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --entity-type topics --entity-name my-topic --describe也可以撤销/删除某些指定配置，将该项重置为默认配置：> bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --entity-type topics --entity-name my-topic --alter --delete-config max.message.bytes

数据留存

  1. log.retention.{hour|minutes|ms}: 控制一条消息数据被保存多长时间; hour多一些
  2. log.retention.bytes：这是指定 Broker 为消息保存 的总磁盘容量大小。：-1无限制，自行设置就行
  3. message.max.bytes：控制 Broker 能够接收的最大消 息大小。默认1000012， 1M，太小，只是一个度量尺；可以适当设置大一些。

操作系统参数

  1. 文件描述符限制: ulimit -n 1000000, 设置这个参数一 点都不重要，但不设置的话后果很严重，比如你会经常看 到“Too many open files”的错误。
  2. 文件系统类型: XFS 的性能要强于 ext4，
  3. Swappiness: 网上很多文章都提到设置其为 0，将 swap 完全禁掉以防止 Kafka 进程使用 swap 空间。我个人 反倒觉得还是不要设置成 0 比较好，设置成一个比较小的值，当开始使用 swap 空间时，你至少 能够观测到 Broker 性能开始出现急剧下降，从而给你进一 步调优和诊断问题的时间, 比如：1
  4. 提交时间：默认是 5 秒。向 Kafka 发送 数据并不是真要等数据被写入磁盘才会认为成功，而是只要 数据被写入到操作系统的页缓存（Page Cache）上就可以 了，随后操作系统根据 LRU 算法会定期将页缓存上 的“脏”数据落盘到物理磁盘上

问题汇总

问题摘录–极客时间—Kafka核心技术与实战

  1. A系统为什么不能直接把消息发送给B系统？削峰填谷，避免雪崩。上游接受订单，下游处理，结果雪崩了；对上游限速不合理，问题不在上游，采用消息队列进行解耦、削峰填谷

mq和rpc调用的区别是什么？

常见的数据流有三种：

  1. 通过数据库；
  2. 通过服务调用（REST/RPC）;
  3. 通过异步消息传递（消息引擎，如 Kafka）
  1. MQ有自己的buffer，能够对抗过载（overloaded）和不可用场景
  2. MQ支持重试
  3. 允许发布/订阅模式
  4. RPC是介于通过数据库和通过MQ之间的数据流模式。

参考

kafka 推荐书籍？
kafka 中文文档
深入浅出理解基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列

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