[Kafka] kafka 协议分析 (一) 基础篇

kafka 协议分析 (一) 基础篇
kafka 协议分析 (二) Produce API
kafka 协议分析 (三) Fetch API

Kafka作为分布式消息组件被广泛使用,官方也提供了非常易用的各语言版本的client。由于系统的异构性,我们使用了不同语言的client生产和消费消息。实际使用的过程中,发现有生产了消息却消费不到等情况。由于client屏蔽了很多底层细节,所以通过网络抓包去分析数据才是解决问题的关键。要分析网络数据包就必须了解KAFKA PROTOCOL。(PS:本文是假定你对Kafka的基本概念已经了解,特别是topic,partition,brokerleader

一个网络包样例

image.png

协议基础

协议:为了实现一个目的,怎样构建请求以及如何解析响应
要想分析和使用kafka协议,我们必须要事先弄清楚协议的基础理论。本文主要介绍这些基础概念,后面文章会陆续介绍kafka的常用api(主要介绍low level api和high level api)。

TCP
  • kafka协议是基于tcp的
  • 消息体全部由后面介绍的3种类型的数据组成
  • 对于同一tcp链接,服务端会按序响应请求(所以client应采用NIO模型以提高效率)
Partition
  • topic里的数据是被分配到多个partition上存储的,每个partition又会有N-1个备份(注意:N为备份因子,N>=1,N=1表示没有备份)。将数据分片和并备份存储,即提高了效率和又保证了安全性,类似理论在大部分的分布式系统中都有体现。
  • 数据要被配到哪个partition上存储,是由生产者客户端(producer client)决定的,而不是kafka服务器(broker)决定的。这种设计使得开发者自由度更高,另一方面也要求客户端必须决定分区策略,大部分情况下会使用:(1)生产者可以通过轮询或随机的方式向所有partition写入数据,以保证数据被平均分配到了每个partition上。(2)生产者也可以通过数据的Key值来计算(例如某种hash值)应该路由到哪个partition上。分区策略可以根据实际需求来,为了某些特殊的需求,甚至可以将所有数据只写到一个partition上。
  • 与生产者类似,从哪个partition上消费消息,是由消费者客户端(consumer client)指定的。换言之,要想获取到topic的所有消息,必须同时和所有partition位于的broker建立链接来消费消息。
  • 无论生产还是消费消息,必须从partition的Leader上进行。否则服务器将返回NotLeaderForPartition错误。所以在生产或消费消息时,要先发送Topic Metadata Request,服务器会返回topic都有多少分区,哪个broker是这些分区的Leader,以及这些broker主机的地址和端口信息。
Batching
  • kafka支持批处理请求,所以尽量将小的请求批量处理以提高效率。一个实际生产环境遇到的场景:服务器上有约1000个topic,每个topic平均3个partition。需求是要获取所有topic partition的当前offset。如果为每个partition发送一次api请求,那就是3000多次请求,一共耗时2分钟左右。改为一次请求获取所有partition的offset后,耗时不到2秒。
Versioning
  • 所有api都有一个版本号参数,版本号从0开始。需要使用与服务器对应的版本api请求,如果发送服务器不支持的版本,则请求会被拒绝。
Protocol Primitive Types

协议中的请求和响应都由下面3种类型的数据组成。

  • 定长基本类型: BOOLEAN, INT8, INT16, INT32, INT64, UINT32, VARINT, VARLONG, UUID, FLOAT64
  • 变长基本类型:STRING, BYTES。STRING由一个表示长度的数字N(int16)和N个字符组成。BYTES类似,也是由一个表示长度的数字N(int32)和N个字符组成。2者都有COMPACT、NULLABLE、COMPACT_NULLABLE3个变种。
  • 数组:由表示个数的数字N(int32)和N个重复结构体组成,单个结构体是上面2种基本类型的组合。
Request & Response

请求和响应的前4个字节都是一个表示请求体或响应体多大的数字:

RequestOrResponse => Size (RequestMessage | ResponseMessage)
  message_size => int32
  RequestMessage | ResponseMessage
Field 长度 含义
message_size 4字节 message_size给出了后续请求或响应消息的字节(bytes)长度。客户端可以先读取4字节的长度N,然后读取并解析后续的N字节请求内容。

注意:后面介绍中将不会再专门列出message_size域,默认在头部包含该域值

Request Header

所有请求都具有相同格式的请求头

RequestMessage => api_key api_version correlation_id client_id
  api_key => int16
  api_version => int16
  correlation_id => int32
  client_id => string
  MetadataRequest | ProduceRequest | FetchRequest | ListOffsetRequest |......
Field 长度 描述
api_key 2字节 API Code
api_version 2字节 API 版本号
correlation_id 4字节 自定义消息id (response中会将该值原样返回)
client_id 2字节+N 自定义ClientId
Response Header

所有响应都具有相同格式的响应头

ResponseMessage => correlation_id
  correlation_id => int32
  MetadataResponse | ProduceResponse | FetchResponse | ListOffsetResponse |......
Field 长度 描述
correlation_id 4字节 自定义消息id(request中的correlation_id)
  1. http://kafka.apache.org/protocol.html
  2. https://kafka.apache.org/documentation.html
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,504评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,434评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,089评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,378评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,472评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,506评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,519评论 3 413
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,292评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,738评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,022评论 2 329
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,194评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,873评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,536评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,162评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,413评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,075评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,080评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容

  • 姓名:周小蓬 16019110037 转载自:http://blog.csdn.net/YChenFeng/art...
    aeytifiw阅读 34,720评论 13 425
  • kafka的定义:是一个分布式消息系统,由LinkedIn使用Scala编写,用作LinkedIn的活动流(Act...
    时待吾阅读 5,314评论 1 15
  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 134,646评论 18 139
  • 本文转载自http://dataunion.org/?p=9307 背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的...
    Bottle丶Fish阅读 5,467评论 0 34
  • 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下: 以时间复杂度为O...
    高广超阅读 12,830评论 8 167