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关于Kafka,你需要知道的一切

2023-02-10  51CTO  JAVA旭阳
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Kafka通过使用“long polling”等待模式的方式解决了这个问题。简而言之,如果分区上没有数据,Kafka 不会返回空响应。相反,broker保持连接并等待数据进入,然后再将其返回给消费者。

前言

Kafka 一开始是LinkedIn这家公司研发的技术,它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,现在已成为大多数公司使用的技术,我们公司也不例外。那么你对kafka的了解有多少呢?那么本文就带你过一过kafka中的一些关键要点。

为什么我们需要Kafka?

 

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订单发生时通知其他服务

在我们深入研究之前,有必要重新审视一下 Kafka 最初被发明的原因。

想象一下为一家电子商务公司维护一组微服务。

下订单时,订单服务要通知很多服务,如下:

当订单服务要通知更多的服务时,复杂度就要进一步提高。

订单服务器需要做以下事情:

发现没有,这很难扩展,如果接入更多的系统,订单系统的开发天天996了。

因此,Kafka就很好的解决这样的问题。

消息队列与发布订阅

 

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订单服务器只是将消息发布到 Pub-Sub/Message Queue

消息队列和发布订阅系统都是解决上述问题的关键。

也就是说,不是让订单服务维护直接和各种系统打交道,而是将事件发布或者推送到中间队列中,对队列感兴趣的服务器(通常称为消费者)订阅队列并相应地消费事件。

那么消息队列和发布订阅系统有什么区别呢?

消息队列

消息队列是一种类似队列的结构,其中消息被发布并且仅被消费一次。这对于非幂等的进程很方便,事件应该只由一个消费者处理,RabbitMQ 最初被设计成一个消息队列。

发布-订阅系统

另一方面,发布订阅系统允许多个消费者多次使用一条消息。订单事件被多个系统订阅消费,所以更适合发布订阅系统模式。Kafka 被设计为既是消息队列又是发布订阅系统。

Kafka组件

为了充分理解 Kafka 的工作原理,让我们剖析 下Kafka 的各个组件。

Kafka Broker 和集群

 

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Kafka 代理和集群

Kafka 只不过是一个管理数据发布和消费的服务。

一个Kafka Broker就是一个Kafka服务。维护同一组主题的一组Broker称为 Kafka 集群。

发布者Publisher

 

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发布者发布到 Kafka 代理

将数据发布到 Kafka Broker的服务称为发布者。我们之前提到的Order服务是发布者的一个例子。

消费者Consumer

 

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消费者从 Kafka 代理消费

另一方面,消费者是订阅和消费来自 Kafka 主题的数据的服务。

在我们前面的示例中,Wallet服务器、Warehouse服务器和Logistic服务器充当Order主题的消费者。

主题Topic

 

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Kafka 代理中的不同主题

Kafka 代理维护不同类型的事件,例如:

这些事件中的每一个都是大量的数据流。主题只是一种事件或数据流。

发布到 Kafka 时,发布者指定消息应发布到的主题。

主题是一个只能追加的日志。将消息附加到主题类似于将数据附加到队列,它需要 O(1) 常数时间,因此速度非常快。

分区Partition

 

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主题被分片成分区

主题是存储在 Kafka Broker上的追加的日志。

随着消息数量的增加,Broker在特定主题上存储的数据量是有限的,那怎么办呢?

可以将一个主题拆分为多个分区,而不是将所有数据一直追加到同一个主体日志中,而是每个分区存储特定主题的一部分数据,这类似于数据库分片。

主题基于分区进行分片。同一主题的分区可以存储在相同或不同的 Kafka Broker上。这使得 Kafka 具有高度可扩展性。

发布者在发布之前指定消息的主题和分区。因此,发布者有责任确保分区逻辑不会导致热分区。

偏移量offset

 

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分区中的偏移量

偏移量是分区中消息的唯一索引。

当 Kafka 将数据推送给消费者时,它会增加并跟踪当前的偏移量。

有两种类型的偏移量值得强调:

消费者组

如前所述,Kafka 既是消息队列又是发布订阅系统。这是通过消费者群体优雅地设计的。

 

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Consumer可以消费多个partition,但是每个partition只能被同组的一个consumer消费

消费者组由一组消费相同主题的消费者组成。

一个消费者一次可以消费多个分区。但是,每个分区只能由同一组中的一个且只有一个消费者使用。

 

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一个分区可以被来自不同消费者组的多个消费者消费

消费者组是相互独立的,不同的组可以同时使用同一主题并使用不同的偏移量。

通过将所有消费者放在同一组中来实现队列,同一分区中的消息不会被来自相似组的不同消费者并发消费。

在分区级别实现队列。因此,如果想要保证顺序处理数据流,发布者必须确保数据始终被推送到同一个分区。

另一方面,发布订阅系统是通过多个消费者组实现的。消费者群体彼此之间一无所知,并使用单独的偏移量消费数据。

在前面的例子中,Wallet服务器和Logistic服务器分别属于不同的消费者组,分别消费数据。

重新平衡和分区分配

 

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当新消费者加入时,Kafka 会重新平衡

如果一组中只有一个消费者,则该消费者将负责消费所有可用分区。

当一个新的consumer加入group时,比如增加了一个新的server实例,Kafka会进行rebalancing,将一部分partitions分配给新的consumer。

这确保了每个消费者共享相同数量的工作,从而使 Kafka 具有可扩展性。

Kafka 使用自己的重新平衡策略进行分区重新分配,这值得另一篇单独的文章来介绍。

复制Replica

 

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副本在分区级别创建,可以存储在相同/不同的代理中

单点故障是每个分布式系统的噩梦,Kafka也不例外。

如果Broker出现故障,存储在代理上的分区可能不可用。因此,副本是在分区级别创建的。

为每个分区创建副本,并存储在不同的 Kafka 代理上。为每个分区选举一个领导者来为发布者和消费者服务。

副本不断从leader同步数据。当 leader 宕机时,Zookeeper 会加入进来帮助进行 leader 的选举。

Zookeeper

正如您可能正在思考的那样,我们的难题中缺少一些部分。

这就是Zookeeper发挥作用的地方。它是一个分布式协调服务系统,用于存储元数据并协调 Kafka 中的分布式系统。

主要涉及以下方面:

长轮询

Kafka 如何向消费者推送消息?

RabbitMQ 采用推送模型。代理与消费者保持持久的 TCP 连接,并在有可用数据时将数据推送给他们。

然而,推送模型可能会淹没消费者。如果代理推送数据的速度快于消费者处理数据的速度,消费者可能会落后。RabbitMQ 确实有一个解决方案,这边就不展开讨论了。

长轮询等待方式方法

Kafka 使用拉模型,也就是长轮询。消费者定期从代理拉取数据。因此,消费者只有在准备好时才能拉取数据。但是,如果分区上没有数据,来自消费者的定期轮询可能会导致资源浪费。

Kafka通过使用“long polling”等待模式的方式解决了这个问题。简而言之,如果分区上没有数据,Kafka 不会返回空响应。相反,broker保持连接并等待数据进入,然后再将其返回给消费者。

这减轻了当分区上没有数据时消费者频繁轮询并防止资源浪费。

总结

本文总结了Kafka这个组件的基础知识,希望让大家对Kafka有一个宏观的认识,感兴趣的再深入分析底层的实现机制。

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