kafka--高性能的分布式消息系统

kafka是一个分布式的，高吞吐量的、信息分片存储，消息同步复制的开源消息服务，它提供了消息系统的功能，但是采用了独特的设计。

kafka最初由LinkedIn设计开发，使用Scala语言编写，用作LinkedIn网站的活动流数据和运营数据处理工具，这其中活动流数据是指页面访问量、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容，运营数据是指服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等数据)。

现在kafka已被多家不同类型的公司采用，作为其内部各种数据的处理工具或消息队列服务。如今kafka捐献给了apache软件基金组织，成为apache下的一个开源项目。

 

下面我们来温习一下消息系统的基本要素：
1、topic：kafka维护的一个叫topic的消息主题；
2、producer：我们将消息发布到kafka的topic上，发布消息的进程也叫生产者producer；
3、consumer：我们从kafka的topic上订阅消息，订阅消息的进程叫消费者consumer；
4、broker：kafka运行在由一个或多个服务器构成的集群上，集群中的每一台服务器被称为broker。（broker的意思为：经纪人、居间人、代理人）

 

所以从宏观上来看，生产者（producer）通过网络发布消息到kafka集群（cluster），kafka集群再为消费者（consumer）提供消息服务，他们的处理流程如下图所示：

生产者、消费者与kafka的broker服务器之间通过TCP协议通信。kafka提供了多种语言客户端Java、C/C++、Python、php、ruby、.net、scala、erlang等，用于与kafka交互。
我们将消息的发布（publish）叫做生产者producer，将消息的订阅（subscribe）叫做消费者consumer，将中间的存储服务叫做broker，这个broker就是我们的kafka服务器，生产者通过推模式将数据推到kafka服务器broker，消费者通过拉模式从kafka服务器broker拉取数据，它们如下图所示：

需要注意的是，消费者是自己主动从broker拉取数据，而broker不会主动把数据发送到消费者。
对于在实际应用中，生产者、消费者和kafka的broker一般集群部署，多个producer、consumer和broker之间协同合作，通过zookeeper协调管理，构成了一个高性能的分布式消息发布与订阅系统，在一个集群中，它们的结构如下图所示：

构成的整个分布式消息系统将按照如下的流程运行：
1、启动zookeeper
2、启动kafka的broker
3、编写客户端Producer生产数据，通过zookeeper找到broker，然后将数据存入broker
4、编写客户端Consumer消费数据，通过zookeeper找对应的broker，然后从broker消费消息。
以上我们对kafka有了一个概括性的描述，让我们从宏观上认识了kafka是什么以及其基本工作原理，接下来我们再详细看看kafka涉及到的几个主要要素都有些什么特点：

Topic，高级别抽象的kafka提供者，一个topic是一个目录或消息名，消息将被发送到topic，对于每个topic，kafka维持一个分片日志（partitioned log），如下图所示为一个topic的解剖图：

每一个分片日志都是有序的、不可变的消息系列，新的消息不断地添加到分片日志的末尾，在这个分片日志中，每个消息被分配一个连续的id号叫offset，它唯一地定义了一个消息。

在一个配置的时间内，kafka集群一直保留着所有发布的消息，不管这些消息有没有被消费。比如被设置保留两天，那么一个消息被发布后的两天时间内，消息都是可以被消费的，两天之后消息将被丢弃以释放空间。

kafka中进行partitions设计有多个原因，首先，通过partition可以使log文件的大小不会超过单台机器的文件容量限制，一个topic可以有多个partitions，因此可以存储任意数量的数据。其次，可以提升并发消费的能力，一个topic的partitions可以被分布在kafka集群中的多台机器上，每台机器上的kafka实例负责该机器上分片数据的请求和操作，每个分片可以配置被复制的份数，从而复制到集群中的其他机器上，以提升高可用性。
每个partition有一个server作为leader，0个或者多个server作为followers，leader处理所有的读写请求，followers复制leader进行消息同步，如果一个leader发生故障，followers中会自动有一个follower变成新的leader。

生产者把消息发送到他们选择的topics中，producers还能指定发送到topic的哪个partition中，你可以通过round-robin或者其他算法来决定把消息发送到哪个partition中。

 

传统的消息系统有两种模式：
一种是基于队列Queue的点对点消息。
一种是基于主题Topic的发布与订阅消息。

基于队列的点对点消息只能被一个消费者消费，而基于主题的发布与订阅消息能被多个消费者消费。kafka抽象了这两种模式，它采用consumer group名称来处理这两种模式，可以将消费者分成多个group，每个consumer属于一个单独的consumer group，也可以多个consumer属于同一个group。

如果采用基于队列的点对点消息，则每个消费者都需要位于同一个group中，如果采用基于主题的发布订阅消息，则每个消费者都要位于不同的group中。

在更多的情况下，我们的主题topic中会包含几个consumer group，每个consumer group都是一个logical subscribe，每个group包含了多个consumer实例，这样更具扩展性和容错性。kafka有比传统消息系统更强健的订阅机制。

 

kafka在较高的层次上提供了如下保证：
1、生产者producer发送到topic partition中的消息会被顺序的追加到日志中；
2、消费者consumer消费消息的顺序和消息在日志中的顺序一致；
3、如果一个topic有N份复制，则我们可以允许N-1台服务故障而不会丢失任何消息。

 

kafka的一些常用应用场景：
1、消息系统：替换传统的消息系统，解耦系统或缓存待处理的数据，kafka有更好的吞吐量，内置了分片、复制、容错机制，是大规模数据消息处理的更好的解决方案。

2、网站活动跟踪：网站的访问量，搜索量，或者其他用户的活动行为如注册，充值，支付，购买等行为可以发布到中心的topic，每种类型可以作为一个topic，这些信息流可以被消费者订阅实时处理、实时监控或者将数据流加载到Hadoop中进行离线处理等。

3、度量统计：可以用于度量统计一些运维监控数据，将分布式的一些监控数据聚集到一起。

4、日志聚合：可以作为一个日志聚合的替换方案，如Scribe、Flume。

5、数据流处理：可以对数据进行分级处理，将从kafka获取的原始数据进行加工润色后再发布至kafka。

6、事件溯源：可以以时间为顺序记录应用事件的状态变化，从而为事件溯源。

7、提交日志：可以作为分布式系统的外部日志存储介质。

当然也许还可以以其他方式更加巧妙地使用kafka。

 

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