2024-02-27（Kafka）

1.Kafka中所有的消息都是保存在主题中的，要生产消息到Kafka，首先必须要创建一个主题。

2.Kafka的生产者/消费者

安装kafka集群，可以测试如下：

创建一个topic主题（消息都是存放在topic中，类似mysql建表的过程）

基于kafka的内置测试生产者脚本来读取标准输入（键盘输入）的数据，并放入到topic中

基于kafka的内置测试消费者脚本来消费topic中的数据

推荐在开发中使用kafka tool

浏览kafka集群节点，多少个topic，多少个分区

创建topic/删除topic

浏览Zookeeper中的数据

3.Kafka的基准测试工具

Kafka中提供了内置的性能测试工具

生产者：测试出来每秒传输的数据量（多少条数据，多少M的数据）

消费者：测试消费者每秒拉取的数据量

对比生产者和消费者：消费者的速度更快

4.最简单的Kafka集群图

broker：

一个Kafka集群通常是由多个broker组成，这样才能实现f负载均衡，以及容错机制。

broker是无状态（Stateless）的，它们是通过Zookeeper来维护集群状态。

一个Kafka的broker每秒可以处理数十万次读写，每个broker都可以处理TB消息而不互相影响性能。

zookeeper：

ZK用来管理协调broker的，并且存储了Kafka的元数据（例如：有多少个topic，partition，consumer）

ZK服务主要用于通知生产者和消费者Kafka集群中有新的broker加入，或者Kafka集群中出现故障的broker。

题外话：Kafka正在逐步想办法将ZK剥离，维护两套集群成本较高，社区提出KIP-500就是要替换掉Zookeeper的依赖。“Kafka on Kafka”-----Kafka自己来管理自己的元数据。

生产者（producer）：

生产者负责将数据推送给broker的topic。

消费者（consumer）：

消费者负责从broker的topic中拉取数据，并自己处理。

消费者组（consumer group）：

consumer group 是kafka提供的可扩展且具有容错机制的消费者机制。

一个消费者组可以包含多个消费者。

一个消费者组有一个唯一的ID（group id）

组内的消费者一起消费主题的所有分区数据。

分区（partition）：

在Kafka集群中，主题被分为多个分区。

Kafka集群的分布式就是由这个分区来实现的。一个Topic中的数据（消息）可以分布在Topic中的不同partition中。

副本（Replicas）：

副本用来实现Kafka集群的容错，其实就是分区partition的容错，一个topic应该至少包含大于1个的副本。

副本可以确保某个服务器出现故障时，确保数据依然可以用。

在Kafka中，一般都会设计副本的数量 > 1。

主题（Topic）：

一个topic可以包含多个分区（注意：这里是大数据里面的分区的概念），如下图所示：

主题是一个逻辑概念，用于生产者发布数据，消费者消费数据。

Kafka中的主题必须要有标识符，而且是唯一的，Kafka中可以有任意数量的主题，没有数量上的限制。

在主题中的消息是有结构的，一般一个主题包含某一类消息。

一旦生产者发送消息到主题中，这些消息就不能被更新（更改）。

偏移量（offset）：

offset记录着下一条要发送给Consumer的消息序号。

默认Kafka将offset存储在zookeeper中。

在一个分区中，消息是有顺序的方式存储则着，每个在分区的消费都是一个递增的id，这个就是偏移量offset。

偏移量在分区中才是最有意义的。在分区之间，offset是没有任何意义的。

5.Kafka生产者的幂等性

如上图所示：在生产者生产消息的时候，如果出现retry，有可能会一条消息被发送了多次，如果Kafka不具备幂等性，就有可能会在partition中保存多条一模一样的消息。

代码中配置幂等性：props.put("enable.idempotence",true);

幂等性原理：

为了实现幂等性，Kafka引入了Producer ID（PID）和Sequence Number的概念：

a.PID：每个Producer在初始化时，都会分配一个唯一的PID，这个PID对用户来说，是透明的。

b.Sequence Number：针对每个生产者（对于PID）发送到指定主题分区的消息都对应一个从0开始递增的Sequence Number；

具体看下图：

综述：

生产者消息重复问题：

Kafka生产者生产消息到partition，如果直接发送消息，kafka会将消息保存到分区中，但是kafka会返回一个ack给生产者，表示当前操作是否成功，是否已经保存了这条消息。如果ack响应的过程失败了，此时生产者会重试，继续发送没有发送成功的消息，Kafka又会保存一条一模一样的消息。

在Kafka中可以开启幂等性：

a.当Kafka的生产者生产消息时，会增加一个pid（生产者的唯一编号）和sequence number（针对消息的一个递增序列）

b.发送消息，会连着pid和sequence number一并发送

c.kafka收到消息，会将消息和pid，sequence number一并保存下来

d.如果ack响应失败，生产者重试，再次发送消息时，kafka会根据pid，sequence number来判断是否需要在保存这条消息。

e.判断条件：生产者发送过来的sequence number是否小于等于partition中消息对应的sequence number。

6.生产者分区写入策略

生产者写入消息到topic，Kafka将根据不同的策略将数据分配到不同分区中去。策略：

a.轮询分区策略（默认策略，key为null，就用这个策略）

b.随机分区策略（不用了）

c.按key分区分配策略（可能出现数据倾斜，key.hash()%分区数量）

d.自定义分区策略

7.消费者组的Rebalance机制

Kafka中的Rebalance称之为再均衡，是Kafka中确保消费者组中所有的消费者如何达成一致，分配订阅topic中每个分区的机制

Rebalance触发的时机：

1.消费者组中消费者的个数发生了变化，比如有新的消费者加入或者某个消费者停止了。

2.订阅的topic数量发生变化

3.订阅的topic分区数发生了变化

Rebalance的不良影响：

1.发生再分配（rebalance）时，消费者组下所有的消费者都会协调在一起共同参与，Kafka使用分配策略尽可能达到最公平的分配。

2.再分配过程会对消费者组产生非常严重的影响，再分配的过程中所有消费者都将停止工作，直到再分配的完成。

8.消费者的分区分配策略

目的是保证每个消费者尽量能够均衡的消费分区的数据，不能出现某个消费者消费分区的数量特别多，某个消费者消费分区的数量特别少。

1.Range范围分配策略

range范围分配策略是Kafka默认的分配策略，它可以确保每个消费者消费的分区数量是均衡的。

注意：Range范围分配策略是针对每个Topic的。

算法公式：

m = 分区数量 / 消费者数量

n = 分区数量 % 消费者数量

前m个消费者消费n + 1 个

剩余消费者消费n个

2.RoundRobin轮询策略

RoundRobin轮询策略是将消费者组内所有消费者以及消费者所订阅的所有Topic的partition按照字典序排序（topic和分区的hashcode进行排序），然后通过轮询的方式逐个将分区以此分配给每个消费者。

3.Stricky粘性分配策略

Kafka 0.11x引入次策略。目的：

1）分区分配尽可能均匀

2）在发生rebalance的时候，分区的分配尽可能与上一次分配保持相同

没有发生rebalance时，Stricky粘性分配策略和RoundRobin分配策略类似。

9.副本机制

副本的目的就是冗余备份，当某个Broker上的分区数据丢失时，依然可以保障数据可用。因为在其他的Broker上的副本是可用的。

生产者会不断的往Kafka中写入数据，写入数据会有一个返回结果表示是否写入成功。这里对应有一个ACKs的配置。

producer的ACKs参数：

1）acks配置为0：

不等待broker确认，直接发送下一条数据，性能最高，但可能会存在数据丢失的情况

2）acks配置为1：

等待leader副本确认接收后，才会发送下一条数据，性能中等。

3）acks配置为-1或者all：

等待所有的副本已经将数据同步后，才会发送下一条数据，性能最慢。

根据业务情况来选择ack机制，是要求高性能，一部分数据丢失影响不大，可以选择0/1，如果要求数据一定不能丢失，就配置为-1/all。

分区中有leader和follower概念。为了确保消费者消费的数据是一致的，只能从分区leader去读写消息，follower做的事情就是同步数据。

10.Kafka-Eagle：kafka监控工具

11.分区的leader和follower

（注意：leader和follower这两个概念是针对分区来的，而不是broker）

在Kafka中，每个topic都可以配置多个分区以及多个副本。每个分区都有一个leader以及0个或者多个follower，在创建topic时，Kafka会将每个分区的leader均匀的分配在每个broker上。我们正常使用kafka是感受不到leader，follower的存在的。但其实，所有的读写操作都是由leader处理，而所有的follower都复制leader的日志数据文件，如果leader出现故障，follower就会被选举为leader。所以可以这样说：

Kafka中的leader负责处理读写操作，而follower只负责副本数据的同步。

如果leader出现故障，其他follower会被重新选举为leader。

follower像一个consumer一样，拉取leader对应分区的数据，并保存到日志数据文件中。