Kafka

慢慢道来……

原来，对于Linkin这样的互联网企业来说，用户和网站上产生的数据有三种：

1. 需要实时响应的交易数据，用户提交一个表单，输入一段内容，这种数据最后是存放在关系数据库(Oracle, MySQL)中的，有些需要事务支持。
2. 活动流数据，准实时的，例如页面访问量、用户行为、搜索情况，这些数据可以产生啥？广播、排序、个性化推荐、运营监控等。这种数据一般是前端服务器先写文件，然后通过批量的方式把文件倒到Hadoop这种大数据分析器里面慢慢整。
3. 各个层面程序产生的日志，例如httpd的日志、tomcat的日志、其他各种程序产生的日志。码农专用，这种数据一个是用来监控报警，还有就是用来做分析。

Linkin的牛逼之处，就在于他们发现了原先2,3的数据处理方式有问题，对于2而言，原来动辄一两个钟头批处理一次的方式已经不行了，用户在一次购买完之后最好马上就能看到相关的推荐。而对于3而言，传统的syslog模式等也不好用，而且很多情况下2和3用的是同一批数据，只是数据消费者不一样。

这2种数据的特点是：

1. 准实时，不需要秒级响应，分钟级别即可。
2. 数据量巨大，是交易数据的10倍以上。
3. 数据消费者众多，例如评级、投票、排序、个性化推荐、安全、运营监控、程序监控、后期报表等

于是，Linkin就自己开发了一套系统，专门用来处理这种性质的数据，这就是Kafka

那么，在整个实践过程中Linkin做了什么样的设计，解决了什么问题？

首先看下数据流动图：

多数据中心怎么管理数据：

集群本身的架构图

Kafka内部架构图，分为数据产生者(Producer)，数据中间者(Broker)，数据消费者(Consumer)

显然，这是一个集群的发布/订阅系统，有如下几个特点

1. 生产者是推数据(Push)，消费者是拉数据(Pull)。存在数据复用，在Linkin平均生产1条消息会被消费5.5次。
2. 数据生产者和数据消费者的速度不对等，所以要把数据沉淀在Kafka内慢慢处理，Linkin一般在集群内放7天的数据。
3. 性能上追求高吞吐，保证一定的延时性之内。这方面做了大量优化，包括没有全局hash，批量发送，跨数据中心压缩等等。
4. 容错性上使用的“至少传输一次”的语义。不保证强一次，但避免最多传一次的情况。
5. 集群中数据分区，保证单个数据消费者可以读到某话题(topic)的某子话题(例如某用户的数据)的所有数据，避免全局读数据
6. 数据规范性，所有数据分为数百个话题，然后在数据的源头——生产者(Producer)这边就用Schema来规范数据，这种理念使得后期的数据传输、序列化、压缩、消费都有了统一的规范，同时也解决了这个领域非常麻烦的数据版本不兼容问题——生产者一改代码，消费者就抓瞎。
7. 用于监控，这个系统的威力在于，前面所有生产系统的数据流向，通过这个系统都能关联起来，用于日常的运营也好，用于数据审计，用于运维级别的监控也好都是神器啊！

所以，Kafka的设计基本上目前这个领域的唯一选择。我也看了很多其他实现，包括：

scribe(Facebook)          | 2   | C++      | 已停止更新，不建议使用
flume(Apache, Cloudera)   |1    | Java     | 配置较重
chukwa(Hadoop)            |12   | Java     | 2012发布最后一版，不建议使用
fluentd                   |1    | Ruby     | 比较活跃，看起来不错
logstash                  |12345| JRuby    | 功能全，据说有不少小bug
splunk                    |12345| C/Python | 商业闭源，功能强大，可做参考
timetunnel(Alibaba)       | 2   | Java     | 基于thrift，10年左右成熟
kafka(Linkin)             | 2 4 | Scala    | 性能强劲，设计巧妙，可以作为基础设施
Samza(Linkin)             |12345|          | =Kafka+YARN+Hadoop
rabbitmq/activemq/qpid    | 2   | Java     | 传统消息中间件
Storm(twitter)            |  3  | Clojure  | 实时计算系统
Jstorm(Alibaba)           |  3  | Java     | storm的Java版，据说更稳定
S4(Yahoo)                 |  3  | Java     | 2013年已停止维护
Streambase(IBM)           |  3  | Java     | 商业产品，作为参考
HStreaming                |  3  | Java     | 商业产品，作为参考
spark                     |  3  | Scala    | 基于Hadoop
mongodb                   |   4 | C++      | 比较浪费硬盘
mysql                     |   4 | C++      | 无需多说
hdfs/hbase                |   4 | Java     | 无需多说

1. 数据采集组件
2. 数据传输组件
3. 数据实时计算/索引/搜索组件
4. 数据存储/持久化组件
5. 数据展示/查询/报警界面组件

从数据传输这块的设计理念来说，Kafka是最为先进的，