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来源 | 靳刚同学

MQ（消息队列）是跨进程通信的方式之一，可理解为异步rpc，上游系统对调用结果的态度往往是重要不紧急。使用消息队列有以下好处：业务解耦、流量削峰、灵活扩展。接下来介绍消息中间件Kafka。

Kafka是什么？

Kafka是一个分布式的消息引擎。具有以下特征

1. 能够发布和订阅消息流（类似于消息队列）

2. 以容错的、持久的方式存储消息流

3. 多分区概念，提高了并行能力

Kafka架构总览

Topic

消息的主题、队列，每一个消息都有它的topic，Kafka通过topic对消息进行归类。Kafka中可以将Topic从物理上划分成一个或多个分区（Partition），每个分区在物理上对应一个文件夹，以”topicName_partitionIndex”的命名方式命名，该dir包含了这个分区的所有消息(.log)和索引文件(.index)，这使得Kafka的吞吐率可以水平扩展。

Partition

每个分区都是一个 顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加;分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的。

producer在发布消息的时候，可以为每条消息指定Key，这样消息被发送到broker时，会根据分区算法把消息存储到对应的分区中（一个分区存储多个消息），如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡。

Broker

Kafka server，用来存储消息，Kafka集群中的每一个服务器都是一个Broker，消费者将从broker拉取订阅的消息

Producer

向Kafka发送消息，生产者会根据topic分发消息。生产者也负责把消息关联到Topic上的哪一个分区。最简单的方式从分区列表中轮流选择。也可以根据某种算法依照权重选择分区。算法可由开发者定义。

Cousumer

Consermer实例可以是独立的进程，负责订阅和消费消息。消费者用consumerGroup来标识自己。同一个消费组可以并发地消费多个分区的消息，同一个partition也可以由多个consumerGroup并发消费，但是在consumerGroup中一个partition只能由一个consumer消费

CousumerGroup

Consumer Group：同一个Consumer Group中的Consumers，Kafka将相应Topic中的每个消息只发送给其中一个Consumer

Kafka producer 设计原理

一、发送消息的流程

1.序列化消息&&.计算partition

根据key和value的配置对消息进行序列化,然后计算partition：

ProducerRecord对象中如果指定了partition，就使用这个partition。否则根据key和topic的partition数目取余，如果key也没有的话就随机生成一个counter，使用这个counter来和partition数目取余。这个counter每次使用的时候递增。

2发送到batch&&唤醒Sender 线程

根据topic-partition获取对应的batchs（Dueue<ProducerBatch>），然后将消息append到batch中.如果有batch满了则唤醒Sender 线程。队列的操作是加锁执行，所以batch内消息时有序的。后续的Sender操作当前方法异步操作。

3.Sender把消息有序发到 broker（tp replia leader）

3.1 确定tp relica leader 所在的broker 

• Kafka中 每台broker都保存了kafka集群的metadata信息，metadata信息里包括了每个topic的所有partition的信息: leader, leader_epoch, controller_epoch, isr, replicas等;Kafka客户端从任一broker都可以获取到需要的metadata信息;sender线程通过metadata信息可以知道tp leader的brokerId

• producer也保存了metada信息，同时根据metadata更新策略（定期更新metadata.max.age.ms、失效检测，强制更新：检查到metadata失效以后，调用metadata.requestUpdate()强制更新

public class PartitionInfo {	
private final String topic;	
private final int partition;	
private final Node leader;	
private final Node[] replicas;	
private final Node[] inSyncReplicas;	
private final Node[] offlineReplicas;	
}

3.2 幂等性发送

为实现Producer的幂等性，Kafka增加了pid和seq。Producer中每个RecordBatch都有一个单调递增的seq; Broker上每个tp也会维护pid-seq的映射，并且每Commit都会更新lastSeq。这样recordBatch到来时，broker会先检查RecordBatch再保存数据：如果batch中 baseSeq(第一条消息的seq)比Broker维护的序号(lastSeq)大1，则保存数据，否则不保存(inSequence方法)。

4. Sender处理broker发来的produce response

一旦broker处理完Sender的produce请求，就会发送produce response给Sender，此时producer将执行我们为send（）设置的回调函数。至此producer的send执行完毕。

二、吞吐性&&延时

•  buffer.memory：buffer设置大了有助于提升吞吐性，但是batch太大会增大延迟，可搭配linger_ms参数使用

• linger_ms：如果batch太大，或者producer qps不高，batch添加的会很慢，我们可以强制在linger_ms时间后发送batch数据

• ack：producer收到多少broker的答复才算真的发送成功

  • 0表示producer无需等待leader的确认(吞吐最高、数据可靠性最差)

  • 1代表需要leader确认写入它的本地log并立即确认

  • -1/all 代表所有的ISR都完成后确认(吞吐最低、数据可靠性最高)

三、Sender线程和长连接

每初始化一个producer实例，都会初始化一个Sender实例，新增到broker的长连接。

代码角度：每初始化一次KafkaProducer，都赋一个空的client

    public KafkaProducer(final Map<String, Object> configs) {	
this(configs, null, null, null, null, null, Time.SYSTEM);	}

   

终端查看TCP连接数：lsof -p portNum -np | grep TCP

由此可见，适当增加producer可提升系统吞吐型

Consumer设计原理

一、poll消息

• 消费者通过fetch线程拉消息（单线程）

• 消费者通过心跳线程来与broker发送心跳。超时会认为挂掉

• 每个consumer group在broker上都有一个coordnator来管理，消费者加入和退出，以及消费消息的位移都由coordnator处理。

二、位移管理

consumer的消息位移代表了当前group对topic-partition的消费进度，consumer宕机重启后可以继续从该offset开始消费。

在kafka0.8之前，位移信息存放在zookeeper上，由于zookeeper不适合高并发的读写，新版本Kafka把位移信息当成消息，发往__consumers_offsets 这个topic所在的broker，__consumers_offsets默认有50个分区。

消息的key 是groupId+topic_partition,value 是offset.

Kafka Group 状态

• Empty：初始状态，Group 没有任何成员，如果所有的 offsets 都过期的话就会变成 Dead

• PreparingRebalance：Group 正在准备进行 Rebalance

• AwaitingSync：Group 正在等待来 group leader 的 分配方案

• Stable：稳定的状态（Group is stable）；

• Dead：Group 内已经没有成员，并且它的 Metadata 已经被移除注意

三、重平衡reblance

当一些原因导致consumer对partition消费不再均匀时，kafka会自动执行reblance，使得consumer对partition的消费再次平衡。

什么时候发生rebalance？：

• 组订阅topic数变更

• topic partition数变更

• consumer成员变更

• consumer 加入群组或者离开群组的时候

• consumer被检测为崩溃的时候

reblance过程

举例1 consumer被检测为崩溃引起的reblance

比如心跳线程在timeout时间内没和broker发送心跳，此时coordnator认为该group应该进行reblance。接下来其他consumer发来fetch请求后，coordnator将回复他们进行reblance通知。当consumer成员收到请求后，只有leader会根据分配策略进行分配，然后把各自的分配结果返回给coordnator。这个时候只有consumer leader返回的是实质数据，其他返回的都为空。收到分配方法后，consumer将会把分配策略同步给各consumer

举例2 consumer加入引起的reblance

1. 使用join协议，表示有consumer 要加入到group中

2. 使用sync 协议，根据分配规则进行分配

(上图摘自网络)

引申：以上reblance机制存在的问题

在大型系统中，一个topic可能对应数百个consumer实例。这些consumer陆续加入到一个空消费组将导致多次的rebalance；此外consumer 实例启动的时间不可控，很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms)，将会再次触发rebalance，而每次rebalance的代价又相当地大，因为很多状态都需要在rebalance前被持久化，而在rebalance后被重新初始化。

新版本改进

通过延迟进入PreparingRebalance状态减少reblance次数

新版本新增了group.initial.rebalance.delay.ms参数。空消费组接受到成员加入请求时，不立即转化到PreparingRebalance状态来开启reblance。当时间超过group.initial.rebalance.delay.ms后，再把group状态改为PreparingRebalance（开启reblance）。实现机制是在coordinator底层新增一个group状态：InitialReblance。假设此时有多个consumer陆续启动，那么group状态先转化为InitialReblance，待group.initial.rebalance.delay.ms时间后，再转换为PreparingRebalance（开启reblance）

Broker设计原理

Broker 是Kafka 集群中的节点。负责处理生产者发送过来的消息，消费者消费的请求。以及集群节点的管理等。由于涉及内容较多，先简单介绍，后续专门抽出一篇文章分享 

一、broker zk注册

二、broker消息存储

• Kafka的消息以二进制的方式紧凑地存储，节省了很大空间

• 此外消息存在ByteBuffer而不是堆，这样broker进程挂掉时，数据不会丢失，同时避免了gc问题

• 通过零拷贝和顺序寻址，让消息存储和读取速度都非常快

• 处理fetch请求的时候通过zero-copy 加快速度

三、broker状态数据

broker设计中，每台机器都保存了相同的状态数据。主要包括以下：

• controller所在的broker ID，即保存了当前集群中controller是哪台broker

• 集群中所有broker的信息：比如每台broker的ID、机架信息以及配置的若干组连接信息

• 集群中所有节点的信息：严格来说，它和上一个有些重复，不过此项是按照broker ID和监听器类型进行分组的。对于超大集群来说，使用这一项缓存可以快速地定位和查找给定节点信息，而无需遍历上一项中的内容，算是一个优化吧

• 集群中所有分区的信息：所谓分区信息指的是分区的leader、ISR和AR信息以及当前处于offline状态的副本集合。这部分数据按照topic-partitionID进行分组，可以快速地查找到每个分区的当前状态。（注：AR表示assigned replicas，即创建topic时为该分区分配的副本集合）

四、broker负载均衡

分区数量负载：各台broker的partition数量应该均匀

partition Replica分配算法如下：

1. 将所有Broker（假设共n个Broker）和待分配的Partition排序

2. 将第i个Partition分配到第（i mod n）个Broker上

3. 将第i个Partition的第j个Replica分配到第（(i + j) mod n）个Broker上

存在的问题

在kafka1.1之前，Kafka能够保证各台broker上partition数量均匀，但由于每个partition内的消息数不同，可能存在不同硬盘之间内存占用差异大的情况。
新版本改进

增加容量大小负载：每台broker的硬盘占用大小应该均匀

Kafka1.1中增加了副本跨路径迁移功能kafka-reassign-partitions.sh，我们可以结合它跟监控系统，实现自动化的负载均衡

Kafka高可用

在介绍kafka高可用之前先介绍几个概念

• 同步复制：要求所有能工作的Follower都复制完，这条消息才会被认为commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率

• 异步复制：Follower异步的从Leader pull数据，data只要被Leader写入log认为已经commit，这种情况下如果Follower落后于Leader的比较多，如果Leader突然宕机，会丢失数据

Isr

Kafka结合同步复制和异步复制，使用ISR（与Partition Leader保持同步的Replica列表）的方式在确保数据不丢失和吞吐率之间做了平衡。Producer只需把消息发送到Partition Leader，Leader将消息写入本地Log。Follower则从Leader pull数据。Follower在收到该消息向Leader发送ACK。一旦Leader收到了ISR中所有Replica的ACK，该消息就被认为已经commit了，Leader将增加HW并且向Producer发送ACK。这样如果leader挂了，只要Isr中有一个replica存活，就不会丢数据。

Isr动态更新

Leader会跟踪ISR，如果ISR中一个Follower宕机，或者落后太多，Leader将把它从ISR中移除。这里所描述的“落后太多”指Follower复制的消息落后于Leader后的条数超过预定值（replica.lag.max.messages）或者Follower超过一定时间（replica.lag.time.max.ms）未向Leader发送fetch请求。

broker Nodes In Zookeeper 

/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state 保存了topic-partition的leader和Isr等信息

Controller负责broker故障检查&&故障转移（fail/recover）

 1. Controller在Zookeeper上注册Watch，一旦有Broker宕机，其在Zookeeper对应的znode会自动被删除，Zookeeper会触发 Controller注册的watch，Controller读取最新的Broker信息

 2. Controller确定set_p，该集合包含了宕机的所有Broker上的所有Partition

 3. 对set_p中的每一个Partition，选举出新的leader、Isr，并更新结果。

 3.1 从/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state读取该Parti       tion 当前的ISR  

3.2 决定该Partition的新Leader和Isr。如果当前ISR中有至少一个Replica还幸存，则选择其中一个作为新Leader，新的ISR则包含当前ISR中所有幸存的Replica。否则选择该Partition中任意一个幸存的Replica作为新的Leader以及ISR（该场景下可能会有潜在的数据丢失）  

    

3.3更新Leader、ISR、leader_epoch、controller_epoch：写入/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state

4. 直接通过RPC向set_p相关的Broker发送LeaderAndISRRequest命令。Controller可以在一个RPC操作中发送多个命令从而提高效率。

Controller挂掉

每个 broker 都会在 zookeeper 的临时节点 "/controller" 注册 watcher，当 controller 宕机时 "/controller" 会消失，触发broker的watch，每个 broker 都尝试创建新的 controller path，只有一个竞选成功并当选为 controller。

使用Kafka如何保证幂等性

不丢消息

• 首先kafka保证了对已提交消息的at least保证

• Sender有重试机制

• producer业务方在使用producer发送消息时，注册回调函数。在onError方法中重发消息

• consumer 拉取到消息后，处理完毕再commit，保证commit的消息一定被处理完毕

不重复

• consumer拉取到消息先保存，commit成功后删除缓存数据

Kafka高性能

Kafka本身高具有的性能

• partition提升了并发

• zero-copy

• 顺序写入

• 消息聚集batch

• 页缓存

业务方可对 Kafka producer的优化

• 增大producer数量

• ack配置

• batch

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